Revolución médica: crearon microrrobots que podrían ayudar en el tratamientos de tumores
Un grupo de investigadores desarrolló microrrobots con la capacidad de administrar medicamentos ...
18 DE DICIEMBRE DE 2024
El "deep learning" de la compañía acierta el tipo de cáncer de un paciente en el 89 % de los casos.
Foto ilustrativa tomada de imoncology.com
Determinar el tipo de cáncer de un paciente es algo complicado en algunos casos y un motivo por el que los patólogos y oncólogos no siempre se ponen de acuerdo, lo que deja la salud del paciente en riesgo si se comete un error. Por fortuna, puede que Google vaya a resolver estas situaciones en el futuro.
Según publicó la compañía en un informe, desarrollaron una inteligencia artificial que puede aprender a detectar los distintos tipos de cáncer y dar un diagnóstico con una fiabilidad del 89 %, lo que contrasta con el 73 % de un doctor, cifra que baja hasta el 48 % cuando se trata de un diagnóstico entre varios expertos, según los documentos que maneja la compañía.
La inteligencia artificial cuenta con un software muy avanzado de reconocimiento de imágenes, el mismo que Google ha utilizado para sus coches autónomos, solo que en este caso se utiliza para examinar las imágenes en alta resolución de las células extraídas de los pacientes para comprobar si están afectadas por el cáncer.
Es un proceso que patólogos y oncólogos también llevan a cabo a la hora de hacer un diagnóstico, aunque ellos no pueden contar con una base de datos de miles de millones de imágenes para tomar como referencia para concretar qué variante de la enfermedad está afectando al paciente.
La máquina, entonces, aprende a diagnosticar por comparación: se le dan multitud de referentes que consigue entender y aprender, para luego poder volcar sus conocimientos al recibir una nueva imagen de un posible caso de cáncer.
Por supuesto, este sistema no puede reemplazar a los expertos en la enfermedad, por muy exacto que sea, pues todavía hay un amplio porcentaje de falsos positivos y, además, no se detectan las variantes más extrañas de la enfermedad, algo que un experto en ella sí puede ver a simple vista. Su objetivo, pues, es servir de análisis inicial para que, una vez dada la opinión de la máquina, el experto pueda ahorrar tiempo al verificar lo que dice o examinar puntos destacados por su análisis para corroborar o contradecir el diagnóstico.
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