Un equipo de investigadores del NYU Langone Orthopedic Center (Estados Unidos) ha desarrollado un método que, al combinar imágenes ópticas con un algoritmo de inteligencia artificial, detecta con precisión, y en tiempo real, tumores cerebrales.
El trabajo, que ha sido publicado en la revista ‘Nature Medicine’, examinó la precisión diagnóstica de la clasificación de imágenes de tumores cerebrales a través del aprendizaje automático, comparándolo con la precisión de la interpretación del patólogo de las imágenes histológicas convencionales.
El diagnóstico basado en inteligencia artificial es un 94,6% preciso, en comparación con el 93,9% si lo realiza un patólogo
De esta forma, se ha evidenciado que el diagnóstico basado en inteligencia artificial es un 94,6% preciso, en comparación con el 93,9% si lo realiza un patólogo. La técnica de imagen, estimulada por la histología Raman (SRH), revela la infiltración tumoral en el tejido humano mediante la recolección de luz láser dispersa, iluminando características esenciales que no se ven típicamente en imágenes histológicas estándar.
Las imágenes microscópicas se procesan y analizan con inteligencia artificial y, en menos de dos minutos y medio, los cirujanos pueden ver un diagnóstico predicho de tumor cerebral. Asimismo, usando la misma tecnología, después de la resección, pueden detectar y eliminar con precisión el tumor que de otro modo no se podría detectar. “Como cirujanos estamos limitados a actuar sobre lo que podemos ver.
Esta tecnología nos permite observar lo que de otro modo sería invisible, lo que mejora la velocidad y precisión en el quirófano, y reduce el riesgo de diagnóstico erróneo. Con esta tecnología de imágenes, las operaciones de cáncer son más seguras y efectivas que nunca”, han dicho los investigadores.
Fuente: news-medical
