La inteligencia artificial ayudará en la detección temprana del cáncer de mama

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Google ha colaborado con socios como DeepMind e instituciones como la Northwestern University, el Cancer Research UK Imperial Center y el Royal Surrey County Hospital, entre otras, para investigar sobre las posibilidades de aplicar la inteligencia artificial a la detección de cáncer de mama.

Como en otras disciplinas de la medicina, han descubierto que se puede desarrollar un modelo de IA que pueda examinar a fondo las pruebas de diagnóstico por imagen, como las mamografías, para incrementar la eficacia de la detección de este tipo de cáncer.

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Según los resultados que acaba de anunciar Google, y que aparecen en un artículo publicado en la revista Nature, el sistema que proponen ha reducido los falsos positivos en un 1,2% en los casos estudiados en Reino Unido, y en un 5,7% en los estadounidenses. También ha sido capaz de rebajar en un 2,7% los falsos negativos e UK, y en un 9,4% en EEUU. Además, los responsables de esta investigación han empleado los datos obtenidos en el análisis de los casos de un país, y los han aplicado a los casos del otro, reduciendo el porcentaje de falsos positivos en un 3,5% y de falsos negativos en un 8,1%.

Esto muestra claramente que, incluso en una investigación preliminar, la IA tiene un enorme potencial para mejorar el trabajo de análisis de información visual en las pruebas diagnósticas. Apoyándose en estos resultados y en la capacidad que la IA ha demostrado en el análisis de otros datos como los provenientes de análisis y otros tipos de pruebas, los expertos afirman que se pueden desarrollar modelos muchos más precisos para mejorar el diagnóstico.

Y, avanzando más hacia el futuro, el objetivo de los investigadores es mejorar los sistemas de detección temprana a través de una IA de este tipo. Esto significaría dar un salto cualitativo muy importante en el campo de la medicina preventiva, pudiendo tratar a los enfermos antes de que la enfermedad llegue a manifestarse y de forma totalmente personalizada, teniendo en cuenta la experiencia acumulada pero aplicando estos conocimientos y capacidades de forma individualizada.