Cáncer pulmonar bajo la lupa de la inteligencia artificial

Inteligencia artificial para identificar cáncer pulmonar en radiografías de tórax

Cáncer de pulmón en radiografíasInvestigadores del Instituto de Investigación e Innovación Parc Taulí (I3PT) y Eurecat realizarán una prueba piloto para identificar indicadores de cáncer pulmonar en radiografías mediante inteligencia artificial.

El 70 por ciento de los casos de cáncer de pulmón son detectados en estadios avanzados de la enfermedad, un hecho que contribuye a un aumento de la tasa de mortalidad asociada. En la Unión Europea, este tipo de cáncer es la principal causa de muerte en hombres y la tercera en mujeres. La detección precoz de estos tumores mejoraría la supervivencia en estos casos.

cancer pulmonar detectado con algoritmos

La prueba piloto, que durará tres meses, tiene la finalidad de validar clínicamente el funcionamiento de los algoritmos y consistirá en el análisis de todas las placas de tórax que no son informadas por radiólogos -dado que se realizan con otros objetivos- para identificar posibles nódulos pulmonares. En todos los casos donde estos elementos sean detectados mediante Deep Learning, las placas serán analizadas de nuevo por un equipo de cuatro radiólogos para confirmar o descartar el diagnóstico.

La iniciativa se inscribe dentro del proyecto LuCaDAlert (Lung Cancer CAD Alert), en el marco del cual se han desarrollado unos algoritmos capaces de detectar nódulos por cáncer pulmonar en las radiografías de tórax que se registran en los sistemas de imágenes médicas digitales del Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Parc Taulí.

Diversos trabajos en todo el mundo tratan de poner cerco al cáncer utilizando la inteligencia artificial. En Nobbot ya hablamos, por ejemplo, de un trabajo de la Universidad de Stanford, en el que un equipo de investigadores ha diseñado un algoritmo inteligente que permite diagnosticar el cáncer de piel con la misma fiabilidad que los dermatólogos.

Para ello, crearon una base de datos de casi 130.000 imágenes de la enfermedad de la piel y entrenaron su algoritmo para diagnosticar visualmente un posible cáncer, algo que se consiguió desde la primera prueba con una gran precisión.

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