En una primera fase de prueba logró distinguir células cancerosas de las sanas en un 99% de las ocasiones
La inteligencia artificial se convierte en un herramienta que beneficia el campo de la medicina por su ayuda a la detección y análisis de enfermedades. Un grupo de científicos de la Universidad de Nueva York demostraron que un algoritmo de Google es capaz de distinguir entre dos subtipos de cáncer de pulmón con una precisión entre 83% y el 99% de ocasiones. El estudio fue publicado por la revista Nature Medicine.
Inception v3 es un algoritmo de código abierto lanzado por la compañía estadounidense, el cual fue entrenado para con identificar mil clases tejido sano y canceroso procedentes de The Cancer Genome Atlas, una biblioteca pública de muestras de tejido de pacientes.
En la actualidad, el adenocarcinoma (LUAD) y el carcinoma de células escamosas (LUSC) – dos de los tipos de cáncer de pulmón más prevalentes – requiere para su diagnóstico una inspección visual realizada por parte de un patólogo experimentado.
El algoritmo se considera una herramienta deep learning (aprendizaje profundo). En una primera fase de prueba logró distinguir células cancerosas de las sanas en un 99 % de las ocasiones. Tras esta etapa, se le enseñó a diferenciar entre el LUAD y LUCS.
Al utilizar Inception v3 con muestras independientes de pacientes con cáncer, la precisión disminuyó pero, aún así, diagnosticó de forma correcta entre el 83 % y 97 % de los casos. El algoritmo tiene la capacidad de distinguir entre diferentes tipos de cáncer de pulmón y podría acelerar el diagnóstico del paciente por semanas.
FUENTE: Muy Interesante