Inteligencia artificial podría diagnosticar cáncer de mama de forma más precisa

Según investigadores de la Universidad de California desarrollaron un sistema de inteligencia artificial que podría ayudar a los patólogos a leer biopsias y diagnosticar mejor el cáncer de mama.

Es fundamental obtener un diagnóstico correcto desde el principio para que podamos guiar a los pacientes a los tratamientos más efectivos: Joann Elmore. Foto: Getty Images

Es fundamental obtener un diagnóstico correcto desde el principio para que podamos guiar a los pacientes a los tratamientos más efectivos: Joann Elmore. Foto: Getty Images(Thot)

El estudio fue publicado en la revista médica 'JAMA Network Open', donde aseguran que gracias a este novedoso sistema se podrá detectar el cáncer de mama e interpretar imágenes médicas que pueden ser difíciles de clasificar para el ojo humano.

La directora de la investigación, Joann Elmore, manifestó que “es fundamental obtener un diagnóstico correcto desde el principio para que podamos guiar a los pacientes a los tratamientos más efectivos". También manifestó la  necesidad de innovar y ayudar al desarrollo de nueva tecnología que mejore la calidad de vida de los pacientes.

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La necesidad de general un sistema que permita tener un diagnóstico más objetico surge desde una investigación realizada por Elmore, quien encontró que los patólogos a menudo no están de acuerdo con la interpretación de las biopsias de mama, que se realizan en millones de mujeres cada año. Esa misma investigación informó que una de cada seis mujeres se les diagnosticó de manera incorrecta.  

Para probar el sistema, se le introdujeron 240 imágenes de biopsia de mama y está debería determinar los que presentaban la enfermedad y los que estaban libres de cáncer. Los resultados certificados por 87 patólogos estadounidenses en ejercicio, afirmaron la exactitud y veracidad de los resultados.

Los investigadores afirmaron que el sistema tuvo una sensibilidad entre 0,88 y 0,89, mientras que la sensibilidad promedio de los patólogos fue de 0,70. Una puntuación de sensibilidad más alta indica una mayor probabilidad de que el diagnóstico y la clasificación sean correctos.

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