La IA aplicada al micro-ultrasonido podría acelerar la detección del cáncer

Cambridge Consultants (Cambridge, Reino Unido) y Exact Imaging (Markham, ON, EUA) trabajan en colaboración para mejorar la forma en que se visualiza y detecta el cáncer de próstata mediante la aplicación del aprendizaje profundo al micro-ultrasonido de alta resolución. Esto puede ayudar a identificar posibles regiones sospechosas de tejido e informar a los urólogos que deseen considerar estos datos adicionales en su protocolo de biopsia. Los primeros resultados de su trabajo han sido prometedores.

Exact Imaging desarrolla sistemas de micro-ultrasonido de alta resolución que permiten obtener imágenes en tiempo real y biopsias guiadas en el mercado urológico para el cáncer de próstata. Es el creador de la plataforma de micro-ultrasonido, ExactVu, una herramienta de imagenología que permite a los urólogos aprovechar la resolución casi microscópica del "micro"-ultrasonido para visualizar regiones sospechosas y dirigir sus biopsias a esas regiones.

Cambridge Consultants está a la vanguardia de los avances en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y aplica esta tecnología transformadora a una amplia gama de industrias y disciplinas. El trabajo actual sobre cáncer de próstata es el último resultado de Digital Greenhouse de Cambridge Consultants, un entorno experimental único donde científicos e ingenieros de datos exploran y desarrollan técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo de vanguardia, y cuyo objetivo es garantizar que el aprendizaje profundo sea potente más allá del enorme conjunto de datos en línea que tienen avances de potencia hasta la fecha. El trabajo reciente se ha centrado en la aplicación del aprendizaje profundo en áreas donde los conjuntos de datos masivos no están disponibles. En el caso de su trabajo sobre el cáncer de próstata, los datos estaban disponibles para cientos de pacientes.

Con las herramientas de IA de Cambridge Consultants que pueden interrogar el conjunto completo de datos de ultrasonido cuando se correlaciona con la patología, se espera que el análisis brinde una mayor exactitud y una mejor caracterización de las regiones sospechosas. El método de aprendizaje automático que se aplica es más rápido y de menor intensidad computacional que los métodos estadísticos tradicionales y, en última instancia, podría formar la columna vertebral de una aplicación de software comercialmente viable. Los primeros resultados de las pruebas de concepto demuestran ser prometedores, incluso con conjuntos de datos relativamente limitados.

"La necesidad de un tratamiento eficaz del cáncer de próstata es tan urgente como siempre", dijo Shweta Gupta, directora de Urología y Salud de la Mujer en Cambridge Consultants. "Nos enorgullece tener la oportunidad de intentar mejorar la vía de detección y nos entusiasma la oportunidad de aplicar el aprendizaje profundo a este importante problema clínico".

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