Microsoft utiliza inteligencia artificial para detectar automáticamente tumores en escáneres

Microsoft utiliza inteligencia artificial para detectar automáticamente tumores en escáneres

Microsoft Research ha desarrollado un sistema de aprendizaje automático que puede detectar automáticamente tejido enfermo en una exploración 3D. Dedicado a las personas con cáncer, este algoritmo simplifica el trabajo de los radiólogos al tiempo que acelera en gran medida el diagnóstico. Un kit de herramientas de este trabajo está disponible en GitHub.

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Microsoft utiliza inteligencia artificial para detectar automáticamente tumores en escáneres © Microsoft Research

Los equipos de Microsoft Research, la filial de investigación de Microsoft, en Cambridge, Inglaterra, llevan varios años trabajando en el proyecto InnerEye con Inteligencia Artificial, cuyo objetivo es simplificar la vida cotidiana de radiólogos especializados en el tratamiento del cáncer.

Detecta tejidos enfermos Han desarrollado un algoritmo de visión por ordenador capaz de automatizar algunas tareas largas y tediosas de los profesionales de la salud. De hecho, permite disociar los tejidos enfermos de los tejidos sanos en una imagen de una exploración 3D.  Este tipo de máquina le permite ver con precisión el interior del cuerpo humano sin necesidad de realizar un procedimiento quirúrgico. Se basa en la tomografía computarizada,una técnica de imágenes médicas que consiste en medir la absorción de rayos X por los tejidos. Una vez hecho el escáner, el software reconstruirá las imágenes en tres dimensiones.

Esta automatización reduce la llamada fase de «planificación de procesamiento». Gracias al software,el médico preparará un plan de tratamiento mediante radioterapia a través de la adquisición previa de tomografías computarizadas del paciente. Ofrece un cálculo predicho de la distribución de la dosis y establece las cantidades de radiación que se entregarán por haz y por sesión.

Tareas realizadas 13 veces más rápido

Por supuesto, el objetivo no es reemplazar a los radiólogos, sino liberarles tiempo para que se procesen archivos más complejos. De hecho, gracias a este dispositivo, completarían la fase de planificación del tratamiento 13 veces más rápido, según un estudio publicado en la revista médica JAMA Network Open en noviembre de 2020.

Para probar su sistema de aprendizaje automático, Microsoft se asoció con Addenbrooke’s Hospital, un importante hospital universitario en Cambridge, en diciembre de 2020. Este es el primero que podría probar InnerEye. Fue un éxito según los testimonios de los equipos de atención médica. «No hay duda de que InnerEye me ahorra tiempo. Esto es muy útil para saber dónde se encuentran la próstata y los órganos sanos que la rodean, como la vejiga. Esto acelera el proceso para poder concentrarme en examinar las imágenes diagnósticas de un paciente y tratarlas», explicó Yvonne Rimmer, oncóloga del Hospital Addenbrooke.

Los algoritmos están disponibles en GitHubEl kit de herramientas «InnerEye Deep Learning» de este trabajo está disponible en GitHub y, por lo tanto, puede ser utilizado por investigadores de todo el mundo para crear y refinar sus propios modelos, o incluso para desarrollar nuevos casos de uso. Los proveedores de tecnología médica también pueden usarlo para enriquecer sus productos o crear otros nuevos. Microsoft señala, sin embargo, que este algoritmo no ha sido aprobado por las autoridades pertinentes, como la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) en los Estados Unidos. No se pueden utilizar en la rutina clínica y, por lo tanto, deben permanecer en la etapa de investigación.

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