Google desarrolla algoritmo que detecta el cáncer de pulmón
En una primera fase de prueba logró distinguir células cancerosas de las sanas en un 99 % de las ocasiones.
En una primera fase de prueba logró distinguir células cancerosas de las sanas en un 99 % de las ocasiones. Foto: Getty Images
Científicos de la Universidad de Nueva York demostraron que un algoritmo de Google es capaz de distinguir entre los dos subtipos más prevalentes de cáncer de pulmón con una precisión del 97% en un 99% de ocasiones. Actualmente, el adenocarcinoma (LUAD) y el carcinoma de células escamosas (LUSC) requiere para su diagnóstico una inspección visual por parte de un patólogo experimentado. El estudio fue publicado por la revista Nature Medicine.
Se trata de Inception v3, que es un algoritmo de código abierto, programado para identificar mil clases tejido sano y canceroso procedentes de The Cancer Genome Atlas, que es una biblioteca pública de muestras de tejido de pacientes.
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El algoritmo se considerada una herramienta aprendizaje profundo, que en una primera fase de prueba logró distinguir células cancerosas de las sanas en un 99 % de las ocasiones y a la que, se le enseñó a diferenciar entre los dos tipos de cáncer.
Al utilizar Inception v3 con muestras independientes de pacientes con cáncer, la precisión disminuyó pero, aún así, diagnosticó de forma correcta entre el 83 % y 97 % de los casos.