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Fecha: 18/09/2018

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Autor: Tania Valbuena

 

Científicos de la Universidad de Nueva York demostraron que un algoritmo de Google es capaz de distinguir entre los dos subtipos más prevalentes de cáncer de pulmón con una precisión del 97% en un 99% de ocasiones. Actualmente, el adenocarcinoma (LUAD) y el carcinoma de células escamosas (LUSC) requiere para su diagnóstico una inspección visual por parte de un patólogo experimentado. El estudio fue publicado por la revista Nature Medicine.

Inception v3 de Google

El algoritmo llamado inception v3, proporciona un alto rendimiento con un costo computacional relativamente bajo ya que es de código abierto.  En este estudio, el algoritmo se entrenó con las imágenes procedentes de The Cancer Genome Atlas, para clasificarlas con precisión y automáticamente en LUAD, LUSC o tejido pulmonar normal. También capacitaron a la red para predecir los diez genes más comúnmente mutados en LUAD.

Esta herramienta de aprendizaje profundo (en inglés, deep learning) distinguió las células cancerosas de las sanas en un 99% de las ocasiones. También fue capaz de diferenciar entre los dos tipos de tumor en casi 9 de cada 10 casos. Probando el algoritmo con muestras independientes de pacientes con cáncer, la precisión disminuyó pero, aún así, diagnosticó de forma correcta entre el 83% y el 97% de los casos.

Precisión comparable a la de un profesional capacitado

La inspección visual de las placas de histopatología es uno de los principales métodos utilizados por los patólogos para evaluar la etapa, el tipo y el subtipo de los tumores pulmonares. Estos hallazgos sugieren que los modelos de aprendizaje profundo pueden ayudar a los patólogos a detectar el subtipo de cáncer o las mutaciones genéticas. Los investigadores señalan que este algoritmo se puede aplicar a cualquier tipo de cáncer.

Hasta esta investigación ya se había probado este algoritmo para detectar cáncer de piel en el 2017, con resultados similares, concluyendo que con un pequeño conjunto de datos el modelo Inception v3 puede alcanzar una precisión comparable a la de un profesional capacitado.

La inteligencia artificial es cada vez más usada en la detección y análisis de cáncer en sus distintas clases y etapas. Una investigación reciente del Instituto de Cáncer de Londres presentó a Revolver, un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar mejor los cánceres, las etapas alcanzadas y proponer mejores formas de tratarlos.

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