Entrenan un algoritmo capaz de detectar el cáncer de pulmón mejor que los radiólogos

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Todos los días los algoritmos participan en nuestras vidas de una forma o de otra, y casi siempre lo hacen para influir sobre nosotros —a veces incluso de forma negativa—sin que nos demos ni cuenta, por lo que no está nada mal cuando vemos uno con el potencial de salvar vidas. Este lunes, investigadores del departamento de inteligencia artificial de Google publicaron junto con un grupo de investigadores sanitarios un algoritmo de aprendizaje profundo capaz de detectar el cáncer de pulmón con una tasa de éxito del 94,4%.

Los hallazgos fueron publicados en la revista Nature Medicine, e indicaban que, aparte de tener una alta tasa de precisión, el algoritmo fue capaz de superar a los radiólogos en ciertas circunstancias. Según el estudio, el sistema logró esa tasa de éxito en 6.716 casos obtenidos del National Lung Cancer Screening Trial y una precisión similar en 1.139 casos clínicos independientes.

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Los investigadores realizaron dos estudios, uno en el que había disponible un escáner previo y otro en el que no. En el primer escenario, el algoritmo de aprendizaje profundo —que fue entrenado con tomografías computarizadas de personas con cáncer de pulmón, sin cáncer y con nódulos que se habían vuelto cancerosos— tenía una tasa de identificación más alta que seis radiólogos, y en el segundo, los resultados entre humanos y algoritmo eran parejos.

“Todo este proceso de experimentación es como un estudiante en el colegio”, dijo al New York Times el Dr. Daniel Tse, project manager de Google. “Estamos utilizando un gran conjunto de datos de entrenamiento que le enseñen a aprender por sí solo qué es el cáncer y cuándo será cáncer en el futuro”. Le hicimos un examen final con unos datos que nunca había visto después de llevar mucho tiempo entrenándolo, y el resultado final fue de sobresaliente”.

Pero los resultados de este estudio son los primeros pasos de identificación algorítmica. Todavía está lejos de haber demostrado ser lo suficientemente preciso como para ser implementado de forma generalizada en los centros de atención médica que realizan exámenes de detección de cáncer, pero es un comienzo prometedor. “Una TC del pulmón de un fumador es tan mala que es difícil que salga mal”, dijo al New York Times el Dr. Eric Topol, director del Instituto de Investigación Scripps en California.

Muchas compañías tecnológicas, incluyendo a Google, ya utilizan algoritmos como herramientas de detección en sus plataformas a gran escala, sobre todo para tareas de moderación. Y estos sistemas automatizados aún tienen fallos importantes. Pero los investigadores que trabajan en esta tecnología para detectar el cáncer de pulmón reconocen el riesgo de implementar un sistema de este tipo sin haber confirmado de forma exhaustiva si es efectivo, y también asegurarse de que existen mecanismos de control para proteger el sistema y controlar su uso

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“Estamos colaborando con instituciones de todo el mundo para hacernos una idea de cómo podemos implementar esta tecnología en las clínicas de forma productiva”, dijo el Dr. Tse al New York Times. “No queremos apresurarnos con esto”.


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