Un sistema de IA detecta con exactitud el cáncer de pulmón en las TC

Ingenieros del Centro de Investigación de Visión por Computadora de la Universidad de Florida Central (Orlando, FL, EUA) han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) que puede detectar pequeñas manchas de cáncer de pulmón en las tomografías computarizadas. Los radiólogos tienen dificultades para identificar tumores tan pequeños y tienen una exactitud del 65%, mientras que el sistema de inteligencia artificial tiene una exactitud de aproximadamente el 95%, según los ingenieros.

Con el fin de enseñar a la computadora a buscar los tumores, los científicos alimentaron más de 1.000 tomografías computarizadas en el software y usaron el mismo tipo de algoritmos utilizados por el software de reconocimiento facial para escanear miles de rostros en busca de un patrón particular y encontrar una coincidencia. Se le enseñó a la computadora a ignorar otros tejidos, nervios y otras masas que se encuentran en las tomografías y analizar los tejidos pulmonares.

“Usamos el cerebro como modelo para crear nuestro sistema”, dijo Rodney LaLonde, un candidato doctoral. “¿Usted sabe la forma cómo las conexiones entre las neuronas del cerebro se fortalecen durante el desarrollo y aprenden? Usamos ese modelo, si se quiere, para ayudar a nuestro sistema a entender cómo buscar patrones en las tomografías y aprender cómo encontrar estos pequeños tumores”.

Los investigadores trabajan en afinar la capacidad de la IA para identificar tumores cancerosos y benignos y también estudian si pueden desarrollar otro sistema de IA para ayudar a identificar o predecir los trastornos cerebrales.

“Creo que esto tendrá un gran impacto”, dijo el profesor asistente de ingeniería, Ulas Bagci, quien dirigió el grupo de investigadores en el centro, que se enfoca en la IA con posibles aplicaciones médicas. “El cáncer de pulmón es el más mortal de los cánceres en los Estados Unidos y si se detecta en etapas tardías, la tasa de supervivencia es solo del 17%. Al encontrar formas de ayudar a identificarlo más temprano, creo que podemos ayudar a aumentar las tasas de supervivencia”.

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Universidad de Florida Central