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

La n inteligencia artificial empleada para el estudio de mamografías tiene como objetivo contribuir con datos a la toma de decisiones clínicas.

17/01/2022

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 ...

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. "Nuestra idea era construir un sistema para demostrar que una parte específica de una posible lesión cancerosa se parece mucho a otra observada anteriormente", explicó Alina Barnett, alumna de doctorado en informática en Duke y primera autora del estudio.

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 a comparar esos bordes con los de las imágenes con resultados cancerosos y benignos conocidos.

"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", señalaron los autores.

"Necesitamos algoritmos que no solo funcionen, sino que se expliquen por sí mismos y muestren ejemplos de en qué están basando sus conclusiones. De esa manera, bien si un médico esté de acuerdo con el resultado o no, la IA está ayudando a tomar mejores decisiones", subrayó Joseph Lo, profesor de radiología en Duke.

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

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