Google presenta una inteligencia artificial que detecta el cáncer de pulmón con más precisión que los médicos

Google presenta una inteligencia artificial que detecta el cáncer de pulmón con más precisión que los médicos
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La revista Nature Medicine acaba de publicar un estudio realizado por Google, en el que utilizan un modelo de aprendizaje automático para detectar el cáncer de pulmón de una forma más precisa respecto a los modelos tradicionales de la práctica clínica.

Google ha querido usar la tecnología 3D para reconocer de una manera más sencilla y precisa el posible tejido maligno, así como valerse de la inteligencia artificial para aprovechar los datos de antiguas exploraciones en conjunción con las nuevas.

La tecnología de Google para detectar el cáncer a tiempo

lung cancer scan.gif

Google nos cuenta cómo el modelo actual de TAC (tomografía computarizada), genera una imagen 2D de la parte analizada por el equipo de rayos X. Esta técnica es relativamente rápida e indolora para el paciente, pero su precisión tiene aún margen de mejora. Las células que pueden ser indicativas de un cáncer son minúsculas, algo que dificulta su pronta detección.

Google apunta al modelado 2D y a un escaneo sin información previa como principales limitaciones en la detección del cáncer de pulmón. Su modelo viene para resolver ambas cuestiones

Para mejorar la actual propuesta, Google pone sobre la mesa un nuevo modelo que es capaz de generar imágenes 3D (en lugar de las 2D actuales), y que además de ser capaz de identificar células malignas, analiza el tejido de los nódulos pulmonares en búsqueda de irregularidades y tejido maligno.

Otro de los puntos fuertes del modelo, es que mediante inteligencia artificial, las exploraciones pueden valerse de los datos de exploraciones anteriores como datos de entrada, algo que desemboca en un análisis más completo.

lung cancer model.gif

Google cuenta que en su investigación han llegado a tomar los datos de 45.856 casos de TAC en los que se detectó cáncer de pulmón, para que puedan servir como datos de entrada a la hora de realizar nuevas pruebas.

Del mismo modo, presumen de que este modelo, según sus pruebas, es capaz de de detectar un 5% más de casos positivos, y eliminar los falsos positivos en más de un 11% en comparación con las pruebas que se realizaron sin su método. Llegan incluso a mostrar cómo con su modelo es posible detectar positivos en pacientes a los que ya se les había hecho un TAC, con resultados negativos.

En último lugar, apuntan a que este modelo puede ser de gran ayuda a nivel mundial para una mejor detección del cáncer de pulmón, a falta de que se evalúe el impacto y utilidad de dicho modelo en la práctica clínica. Según la OMS el cáncer de pulmón produce más de 1.7 millones de muertes por año, convirtiéndolo en el cáncer más mortal entre todos los tipos que se conocen.

Vía | Google

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