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El software impulsado por inteligencia artificial ayuda a los médicos a detectar el cáncer de mama

El software impulsado por inteligencia artificial ayuda a los médicos a detectar el cáncer de mama

Las muertes por cáncer de mama se han reducido en un 27 por ciento desde la introducción de las mamografías durante más de dos décadas. La detección de tejido canceroso solo mediante mamografías es difícil porque el tejido mamario denso también se presenta de color blanco en las radiografías típicas.

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Los científicos y radiógrafos ahora están recurriendo al poder de la Inteligencia Artificial (IA) para ayudar a impulsar sus habilidades de detección de cáncer. Volpara Health Technologies, con sede en Nueva Zelanda, está desarrollando un software que puede evaluar de forma objetiva y automática las mamografías, esencialmente radiografías del tejido mamario, marcando imágenes que deben ser objeto de seguimiento para una revisión adicional.

Detecta el cáncer en etapas tempranas

Este proceso ayuda a detectar el cáncer en sus primeras etapas. Mediante la detección temprana del cáncer, las pacientes tienen muchas probabilidades de que el tratamiento sea exitoso, así como de reducir la incidencia de "cánceres de intervalo" que surgen entre exámenes de detección de mama. El software aprovecha el poder del conjunto de herramientas de inteligencia artificial de Microsoft, Power BI.

El algoritmo analiza las mamografías para determinar la densidad mamaria y luego puede marcar las imágenes que necesitan seguimiento. El sistema se entrenó en una gran cantidad de imágenes de rayos X de mamografías.

Software utilizado en todo el mundo

El Dr. Ralph Highnam fundó Volpara para usar IA para ayudar a superar algunas de las dificultades en la detección del cáncer de mama. Fundada hace poco más de diez años, la empresa se utiliza ahora en todo el mundo, desde Estados Unidos hasta Japón, Australia y Nueva Zelanda.

La compañía está desarrollando continuamente su producto y espera que a medida que la tecnología de inteligencia artificial también avanza, puedan desarrollar herramientas para detectar el crecimiento del cáncer en el momento de la detección.

Las mamografías digitales se introdujeron a principios de los 90. Para realizarse una mamografía, la paciente se para frente a una máquina de rayos X y su seno se coloca entre placas de plástico transparente. La radiografía se completa y luego se repite para el otro seno.

Se recomiendan evaluaciones periódicas

Los rayos X son evaluados inmediatamente por el técnico de rayos X para mayor claridad, pero la imagen debe ser examinada por un médico o radiólogo antes de poder entregar los resultados al paciente. Las mamografías son procedimientos muy incómodos y muchos pacientes experimentan dolor durante el procedimiento corto.

La mayoría de las organizaciones de salud recomiendan que las mujeres de 50 a 70 años se hagan una mamografía cada dos años. Hacerse mamografías previas es una herramienta importante para que los médicos comparen los cambios en el tejido mamario.

La FIV adopta la IA

La inteligencia artificial se utiliza cada vez más en la industria de la salud para ayudar a los médicos y profesionales a evaluar las exploraciones. Una nueva investigación está aplicando IA para ayudar a mejorar las tasas de éxito del tratamiento de FIV.

La fertilización in vitro o FIV ha ayudado a las personas a mejorar sus probabilidades de reproducción desde su primer caso exitoso en 1977. Si bien muchas mejoras en la tecnología han mejorado el proceso, todavía hay aspectos del tratamiento de FIV que requieren mucho tiempo y son relativamente inexactos.

Uno de ellos es un proceso conocido como "calificación". La tarea requiere que un embriólogo examine los embriones bajo un microscopio verificando sus características morfológicas y asignándoles una puntuación de calidad.

Un número par y redondo de células puntuará alto, mientras que las células fracturadas y fragmentadas puntuarán mal. Ahora se ha entrenado un algoritmo para clasificar embriones mejor que sus homólogos humanos.

Los investigadores entrenaron un algoritmo de aprendizaje profundo de Google para identificar los embriones de FIV como buenos, regulares o deficientes en función de la probabilidad de que cada uno se implante con éxito.

Sin duda, se aplicarán más sistemas de inteligencia artificial a la atención médica a medida que la tecnología continúe mejorando.


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