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Google AI diagnostica el cáncer de pulmón con más éxito que los radiólogos


¿Qué tan confiable es la inteligencia artificial para diagnosticar el cáncer?

Google ahora ha introducido un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) que puede detectar el cáncer de pulmón en las primeras pruebas e incluso supera el diagnóstico de los radiólogos en su precisión.

La investigación actual de Google AI ha desarrollado inteligencia artificial que se puede utilizar para diagnosticar el cáncer de pulmón. La precisión del diagnóstico de IA incluso supera a los radiólogos humanos. Los resultados de la investigación se publicaron en la revista en inglés "Nature Medicine".

La IA fue más confiable que los radiólogos humanos

El gigante tecnológico Google entrenó el algoritmo en 42,000 tomografías computarizadas de pacientes que habían participado en un estudio clínico realizado por los Institutos Nacionales de Salud. Los diagnósticos de cáncer creados de este modo excedieron la precisión diagnóstica de seis radiólogos involucrados. La IA encontró un cinco por ciento más de cánceres y un 11 por ciento menos de falsos positivos al evaluar una sola exploración, lo que significa que se sospechaba cáncer pero el nudo era realmente inofensivo.

La precisión mejorada es un avance importante

Los investigadores informan que la nueva tecnología de Google puede mejorar enormemente la precisión de la detección. Incluso los escépticos de la detección del cáncer de pulmón dijeron que el desempeño de Google en la reducción del diagnóstico erróneo fue un avance significativo. La nueva IA podría evitar que las personas se vean influenciadas negativamente en sus vidas por un diagnóstico incorrecto y luego recibir un tratamiento incorrecto.

La IA debe someterse a más pruebas.

La llamada Inteligencia Artificial (IA) se ha visto durante mucho tiempo como una forma de mejorar la detección de enfermedades y, por lo tanto, permitir que se localicen varios tumores malignos con mucha mayor precisión. Sin embargo, el sistema de Google debe someterse a pruebas aún más rigurosas antes de que finalmente pueda implementarse en la práctica médica. Dado que el estudio se limitó a pacientes que ya habían sido tratados, aún no se sabe si el sistema también conduciría a resultados igualmente buenos en pacientes nuevos.

La precisión fue 94.4 por ciento

Al igual que varios otros llamados algoritmos de aprendizaje profundo, que ya han sido probados para su uso en campos médicos, la IA fue entrenada en este estudio utilizando escaneos de exámenes previos de detección de cáncer de pulmón. Luego, se encargó a la inteligencia artificial que evaluara más de 6,700 exámenes de detección de cáncer. Esto fue para determinar qué precisión se puede lograr en el diagnóstico del cáncer. La presencia de cáncer en estos casos ya era conocida por los médicos. En la prueba realizada, la IA logró una precisión impresionante del 94,4 por ciento, informan los autores del estudio.

La cooperación entre la IA y los médicos optimiza el tratamiento.

Las declaraciones del algoritmo se compararon luego con el diagnóstico de seis radiólogos humanos para determinar qué tan bien la IA y los humanos podían diagnosticar el cáncer mediante escáneres que nunca antes habían visto. Si se disponía de información adicional en forma de tomografías para los conjuntos de datos de detección, el rendimiento de la IA era comparable al de los expertos humanos. En los casos en los que no se disponía de datos adicionales de tomografía, la IA pudo superar significativamente a sus colegas humanos con un once por ciento menos de diagnósticos erróneos positivos y un cinco por ciento menos de diagnósticos falsos negativos. Al principio, esto puede parecer una mala noticia para los médicos humanos y los profesionales médicos, pero no se trata de reemplazar a los profesionales con una IA. Los médicos continuarán desempeñando un papel importante en el diagnóstico y tratamiento del cáncer. Sin embargo, al combinar la experiencia de un médico humano con la mente de un algoritmo de aprendizaje profundo, es probable que se cometan menos errores en el diagnóstico, lo que conduciría a una mejor calidad de vida en general para todos los interesados. (como)

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