Algoritmo diseñado por Google detecta cáncer de pulmón con más eficiencia que los radiólogos

Con la ayuda de la Universidad Northwestern, en Estados Unidos, la multinacional desarrolló un software que arroja mejores resultados que los radiólogos al analizar las tomografías. El estudio se centró en el cáncer de pulmón que reporta la mayor cantidad de víctimas mortales, con más de un millón.

Según el estudio, la inteligencia artificial podría aumentar la detección de cáncer en un 5%. Archivo EFE

Un algoritmo diseñado por Google y la Universidad Northwestern, en Estados Unidos, demostró que puede ser mejor que los radiólogos a la hora de predecir el riesgo de un paciente de tener un tumor o padecer cáncer. Los resultados, publicados en la revista Nature Medicine, comprobaron que el software es superior a la hora de analizar las tomografías. Sin embargo, aún no está listo para su uso clínico.

Los investigadores se centraron en el cáncer de pulmón, ya que es el que mata a más personas en el mundo. Según cifras de la Organización Mundial de la Salud (OMS), esta enfermedad es la responsable de la muerte de más de un millón de personas al año, además es el más letal entre los hombres y el segundo en mujeres. (Lea: Los cigarrillos sin filtro están asociados con un riesgo aún mayor de desarrollar cáncer de pulmón)

Este tipo de cáncer es considerado el más letal porque, generalmente, se diagnostica en estados avanzados. Doctores han recomendado exámenes de detección para personas con alto riesgo de presentarlo, como los fumadores. Sin embargo, estos exámenes pueden resultar en biopsias invasivas para las personas que no lo padecen o no alcanza a detectar algunos tumores.

Con el objetivo de disminuir esta tasa de mortalidad, Google y la Universidad Northwestern empleó un sistema de inteligencia artificial para determinar si el análisis de las tomografías podría mejorar. Para ellos, estudiaron imágenes pasadas y presentes de los pacientes para poder pronosticar su riesgo a desarrollar cáncer de pulmón. En total, analizaron 42.290 imágenes diagnosticas de pulmón de casi 15.000 pacientes.

Los investigadores entrenaron al software con estas tomografías computarizadas. Luego, no le indicaron a la máquina qué era lo que debía buscar, el único dato que le arrojaron era cuáles pacientes habían tenido cáncer y cuáles no. Una vez salieron los resultados, los autores del estudio lo compararon con el análisis de un equipo conformado por seis radiólogos que son expertos en interpretar tomografías computarizadas. (Puede leer: Estiman que para 2040 habrá 26 millones de pacientes con cáncer)

Los resultados del experimento demostraron que la máquina fue más efectiva que el grupo de radiólogos al examinar una sola tomografía computarizada. Y, al analizar múltiples tomografías, ambos métodos fueron igual de efectivos.  La investigación demostró que el algoritmo podría aumentar la detección de cáncer de pulmón en un 5% y disminuir en un 11% los casos de falsos positivos, que son las personas que son diagnosticadas con cáncer, pero no lo padecen.

Mozziyar Etemadi, uno de los autores del estudio y profesor de la la Universidad Northwestern, explicó que “los radiólogos examinan cientos de imágenes bidimensionales, pero este nuevo sistema de aprendizaje automático ve los pulmones en una gran imagen tridimensional (…) La inteligencia artificial en 3D puede ser mucho más sensible para detectar el cáncer de pulmón en una fase temprana que un humano mirando a imágenes en 2D”. (Le puede interesar: ¿Una cura para el cáncer de pulmón?)

Esta no es la primera vez que se plantea la posibilidad de emplear inteligencia artificial como apoyo de los médicos para la detección del cáncer. La revista Journal of the National Cancer Institute, publicó este año un estudio en el que demostraba que los Institutos Nacionales para la Salud y el Bien Global habían desarrollado un algoritmo informático, con el que se podía analizar con mayor facilidad las imágenes digitales del cuello del útero de mujeres y así identificar a tiempo lesiones previas a un cáncer.

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-Redacción Salud

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