Llegar a un diagnostico completo para dar el tratamiento correcto a pacientes con cáncer requiere de un proceso complejo donde la precisión y la rapidez juegan un papel fundamental. Buscando alternativas a los métodos convencionales aplicados en estos casos clínicos, un equipo del BIDMC y Harvard Medical School trabajaron en un proyecto que busca aprovechar el potencial de la inteligencia artificial.
Crearon un sistema basado en el aprendizaje profundo para que las máquinas puedan aprender e interpretar patrones basados en el análisis de imágenes histopatológicas. Y así, por ejemplo, en pacientes con cáncer de mama, identificar la presencia o ausencia de cáncer metastásico en los ganglios linfáticos.
Según el informe que han compartido los investigadores, después de participar del ISBI (The International Symposium on Biomedical Imaging), su IA logró ser precisa 92% de las veces, frente al 96% de eficacia de los patólogos. Pero lo que es realmente interesante, tal como destaca su estudio, es que combinando el trabajo del patólogo con la identificación del IA, podría lograrse hasta un 99,5% de precisión.
Y este es solo un ejemplo del potencial del aprendizaje profundo para mejorar la objetividad y precisión de los diagnósticos, y como resultado brindar a los paciente el tratamiento adecuado sin perder tiempo. Podemos leer el estudio completo de este proyecto en este PDF.