Los radiólogos podrán estimar con precisión el riesgo de malignidad de los nódulos pulmonares encontrados en la prueba
La American Cancer Society estima que alrededor de 13% de todos los cánceres que se diagnostican son de pulmón. Se calcula que para este año, solo en Estados Unidos, se diagnosticarán 235 mil 760 casos, mientras que 130 mil personas morirán por esta enfermedad. Recientemente hemos conocido de un programa de Inteligencia Artificial capaz de predecir con precisión el riesgo de que los tumores detectados en los pulmones en los estudios se vuelvan cancerosos.
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El estudio publicado en la revista Radiology, explica que la forma de detectar esta enfermedad, es gracias a una Tomografía en la zona de tórax, de ahí se pueden ver los nódulos, la mayoría casi siempre benignos, y que no requieren más estudios. Es ahí en donde este nuevo programa podría ser de mucha utilidad a la hora de distinguir con precisión entre los benignos y malignos, especialmente para detectar el cáncer de forma temprana.
Los científicos desarrollaron un algoritmo para la evaluación de los tumores o nódulos pulmonares utilizando el aprendizaje profundo. Este tipo de aprendizaje consiste en una aplicación de Inteligencia Artificial capaz de encontrar ciertos patrones en los datos de imágenes.
El algoritmo arrojó excelentes resultados, llegando a superar el modelo Pancanadiense de Detección Temprana del Cáncer de Pulmón establecido par la estimación del riesgo de malignidad de tumores pulmonares.
Ventajas y beneficios de programa
Los expertos indican que este algoritmo podría proporcionar potencialmente beneficios adicionales a la medicina. Al no requerir interpretación manual sobre las características de los tumores, puede reducir la variabilidad sustancial entre observadores a la hora de interpretar las tomografías.
Es más, está en planes el mejorar este algoritmo de aprendizaje profundo que toma múltiples exámenes de tomografías, ideal para la comparación de pruebas anteriores y posteriores, útil para tumores detectados más tarde.
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Autor: I.S.