/ Cáncer de mama / Desarrollan una plataforma de IA para detectar lesiones potencialmente cancerosas a través de mamografías

Desarrollan una plataforma de IA para detectar lesiones potencialmente cancerosas a través de mamografías

Adamed Mujer en 18 enero, 2022 - 9:05 am en Cáncer de mama

Ingenieros informáticos y radiólogos de la Universidad de Duke, en Carolina del Norte (EEUU), han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial (IA) para analizar lesiones potencialmente cancerosas en mamografías con el fin de poder determinar si el caso precisa de una biopsia.

Los investigadores, que publicaron su trabajo en la revista ‘Nature Machine Intelligence’, entrenaron dicha plataforma de IA con 1.136 imágenes tomadas a 484 pacientes del Sistema de Salud de la Universidad de Duke. Primero enseñaron a la IA a detectar las lesiones sospechosas y a descartar aquello relacionado con el tejido sano y con otros datos irrelevantes en este contexto. La idea de los autores del estudio era construir un sistema para demostrar que una parte específica de una posible lesión cancerosa se parece mucho a otra observada anteriormente.

A continuación, contrataron a radiólogos para que etiquetaran cuidadosamente las imágenes y enfocaran la IA a centrarse en los bordes de las lesiones, donde los posibles tumores se encuentran con el tejido sano circundante, y para comparar esos bordes con los de las imágenes con resultados cancerosos y benignos conocidos.

Según los investigadores, las líneas radiantes o bordes borrosos, conocidos médicamente como márgenes de masa, son el mejor predictor de tumores cancerosos de mama y lo primero que buscan los radiólogos. Esto se debe a que las células cancerosas se replican y expanden tan rápido que no todos los bordes de un tumor en desarrollo son fáciles de ver en las mamografías.

Esta AI puede llegar a resaltar las partes de la imagen relevantes para la clasificación, mientras que otros métodos resaltan el tejido sano y la información confusa. Los modelos que han desarrollado son ayudas para la toma de decisiones para los especialistas, en lugar de tomadores de decisiones, y apuntan a una mejor colaboración general entre humanos y máquinas.

0 Comentario Opina

Envíenos un mensaje aqui

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.