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Google avanza inteligencia artificial para diagnosticar cáncer de pulmón

Google aplica inteligencia artificial para salud, como diagnóstico ocular, pronóstico médico y cáncer de pulmón con avances en la fase de investigación

Regeneración, 22 de mayo del 2019. Google por medio de Shravya Shetty, M.S., Directora técnica, anunció «un prometedor avance en la predicción del cáncer de pulmón».

Durante los últimos tres años, diferentes equipos de Google han estado aplicando la inteligencia artificial a la atención médica, explicó la directora.
Detalló que se trata desde diagnosticar enfermedades oculares hasta pronósticos a partir de registros médicos.
«Hoy estamos compartiendo nuevas investigaciones que muestran cómo la inteligencia artificial puede predecir el cáncer de pulmón de manera que pueda aumentar las posibilidades de supervivencia de muchas personas en riesgo alrededor del mundo» – dijo en el blog de Google.
Según la Organización Mundial de la Salud, el cáncer de pulmón produce más de 1,7 millones de muertes por año, lo que lo convierte en el más letal de todos los cánceres del mundo.
Incluso, dijo, más que el cáncer de mama, próstata y colorrectal.
Y además es la sexta causa más común de muerte a nivel mundial, puntualizó Shravya.
Google, remarcó que si bien el cáncer de pulmón tiene una de las peores tasas de supervivencia entre todos los cánceres, las intervenciones son mucho más exitosas cuando el cáncer se detecta de manera temprana.
«Desafortunadamente, las estadísticas son alarmantes debido a que la gran mayoría de los cánceres no se detectan hasta etapas posteriores», destacó.
Nuestra investigación más reciente
Detalló que a finales de 2017, comenzamos a explorar cómo abordar algunos de estos desafíos utilizando la IA.
«Hoy publicamos nuestros prometedores hallazgos en «Nature Medicine«- celebró la funcionaria de Google.
Los radiólogos suelen ver cientos de imágenes en 2D en una sola tomografía computarizada y el cáncer puede ser minúsculo y difícil de detectar.
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«Creamos un modelo que no sólo puede generar la predicción general de malignidad del cáncer de pulmón (visto en volumen 3D) sino también identificar tejido maligno sutil en los pulmones (nódulos pulmonares)», puntualizó.
El modelo también considera la información de exploraciones anteriores- abundó-.
Lo anterior es útil para predecir el riesgo de cáncer de pulmón ya que la tasa de crecimiento de nódulos pulmonares sospechosos puede ser indicativo de malignidad.
Este es un marco de modelado de alto nivel
Para cada paciente, la IA utiliza como entrada la tomografía computarizada actual y, si está disponible, una tomografía computarizada previa. El modelo entrega como resultado una predicción de malignidad general.
En sus propias palabras, explica lo siguiente:
En nuestra investigación, aprovechamos 45.856 casos anónimos de exploración por TC de tórax (algunos en los que se detectó cáncer) del conjunto de datos de investigación del NIH obtenido a partir del estudio nacional de ensayo de detección en pulmón de la Northwestern University. Validamos los resultados con un segundo conjunto de datos y también comparamos nuestros resultados con los de 6 radiólogos certificados por la junta de los EE. UU.
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En un paciente asintomático sin antecedentes de cáncer, el sistema de IA revisó y detectó un posible cáncer de pulmón en una exploración que anteriormente se había considerado normal.
Siguientes pasosA pesar del valor de los exámenes de detección de cáncer de pulmón, solo el 2-4 por ciento de los pacientes elegibles en los EE. UU. son examinados. Este trabajo demuestra el potencial de la IA para aumentar tanto la precisión como la consistencia, lo que podría ayudar a acelerar la adopción de pruebas de detección de cáncer de pulmón en todo el mundo.
Estos resultados iniciales son alentadores, pero se necesitan estudios adicionales para evaluar su impacto y utilidad en la práctica clínica.
Estamos colaborando con el equipo de Google Cloud Healthcare and Life Sciences para brindar servicio a este modelo a través de la API de Cloud Healthcare y estamos en conversaciones iniciales con socios alrededor del mundo para continuar con las investigaciones de validación clínica adicionales y su implementación.
Si perteneces a una institución de investigación o a un sistema hospitalario que esté interesado en colaborar en investigaciones futuras, por favor llena este formulario.

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Por Shravya Shetty, M.S., Directora técnica

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