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Una de las aplicaciones mas prometedoras de la inteligencia artificial es en al área médica y de la salud, donde se busca un mejora de la precisión en la detección de diversas enfermedades.

Se han realizado grandes avances gracias al aprendizaje automático, donde ya es posible detectar diversos padecimientos con un alto grado de confianza.

Hoy, el cáncer de seno es la segunda causa principal de muerte en las mujeres , superada solo por el cáncer de pulmón en su mortalidad y prevalencia general. La detección temprana es la mejor defensa que la mayoría de las personas tienen para identificar y tratar la enfermedad. Sin embargo, aunque las mamografías son la herramienta de detección más común, pierden una gran cantidad de casos. 

Google está desarrollando inteligencia artificial para ayudar a los médicos a identificar el cáncer de mama,  . El modelo, que escanea imágenes de rayos X conocidas como mamografías, reduce la cantidad de falsos negativos en un 9,4 por ciento, un salto esperanzador para una prueba que actualmente no detecta el 20 por ciento de los cánceres de seno , según informó The New York Times .

«Las mamografías son muy efectivas, pero todavía hay un problema significativo con falsos negativos y falsos positivos»

Shravya Shetty, investigadora de Google que fue coautora del artículo

En el estudio, que Google financió, los investigadores utilizaron mamografías anónimas de más de 25,000 mujeres en el Reino Unido y 3,000 mujeres en los Estados Unidos. 

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«Tratamos de seguir los mismos principios que los radiólogos podrían seguir»

Shetty. 

Según la publicación del blog de Google , el equipo primero entrenó a AI para escanear imágenes de rayos X, luego buscó signos de cáncer de seno identificando cambios en los senos de las 28,000 mujeres. Luego verificaron las conjeturas de la computadora contra los resultados médicos reales de las mujeres.

Finalmente, pudieron reducir los falsos negativos en un 9,4 por ciento y reducir los falsos positivos en un 5,7 por ciento para las mujeres en los EE. UU. En el Reino Unido, donde dos radiólogos generalmente verifican dos veces los resultados, el modelo redujo los falsos negativos en un 2.7 por ciento y los falsos positivos en un 1.2 por ciento. 

«El modelo funciona mejor que un radiólogo individual tanto en el Reino Unido como en los Estados Unidos»

Kelly Wired Christopher Kelly, científico de Google que es coautor del artículo .

Fuente: The Verge


Facialix

Mi objetivo es ayudar en el aprendizaje de los demás, y jugar Halo en mi tiempo libre.

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