Un estudio innovador ha demostrado que la inteligencia artificial puede detectar tumores cerebrales en exploraciones de resonancia magnética con una precisión impresionante, lo que ofrece esperanzas de diagnósticos más rápidos y confiables.
Los científicos han entrenado con éxito modelos de inteligencia artificial (IA) para distinguir tumores cerebrales de tejido sano en exploraciones de resonancia magnética, según un nuevo estudio publicado en Métodos y Protocolos de Biología por Oxford University Press.
Los investigadores de la Universidad de Boston han logrado avances significativos en el uso de la IA para el diagnóstico médico. Sus modelos de IA pueden detectar tumores cerebrales con una precisión cercana a la de los radiólogos humanos, lo que podría reducir los retrasos en el diagnóstico y el tratamiento.
“Los avances en IA permiten una detección y un reconocimiento de patrones más precisos”, dijo en un comunicado el autor principal Arash Yazdanbakhsh, profesor asistente de investigación en el Departamento de Ciencias Psicológicas y Cerebrales de la Universidad de Boston. comunicado de prensa“Esto permite, en consecuencia, una mejor ayuda para el diagnóstico y la detección basados en imágenes, pero también requiere una mayor explicación de cómo la IA lleva a cabo la tarea”.
Revolucionando la radiología a través de la inteligencia artificial
El estudio detalla cómo se entrenaron redes neuronales convolucionales, un tipo de modelo de aprendizaje profundo, en amplios conjuntos de datos para reconocer y clasificar imágenes, incluida la distinción de tejidos sanos de los cancerosos.
Los investigadores plantearon la hipótesis de que la capacidad de “detección de camuflaje” de las redes neuronales, a menudo utilizada para reconocer animales ocultos en entornos naturales, podría adaptarse para identificar tumores que se mezclan con los tejidos sanos circundantes.
Utilizando datos retrospectivos de fuentes como Kaggle y el Archivo de Imágenes de Cáncer del Instituto Nacional del Cáncer del NIH, los equipos entrenaron sus modelos para detectar cánceres.
Los resultados iniciales mostraron altos índices de precisión: una red alcanzó un 85.99 % de precisión y otra un 83.85 %. Estas redes fueron casi perfectas en la identificación de imágenes cerebrales normales, lo que sugiere un potencial significativo para la aplicación clínica.
Transparencia y confianza en la IA
Una de las características destacadas de este modelo de IA es su transparencia.
La capacidad de la red para generar imágenes que expliquen sus clasificaciones fomenta la confianza entre los profesionales de la salud. Esta transparencia es vital, ya que permite a los radiólogos validar las decisiones de la IA, lo que mejora la confianza en el diagnóstico.
“Los modelos claros y explicables están mejor posicionados para ayudar al diagnóstico, rastrear la progresión de la enfermedad y monitorear el tratamiento”, agregó Yazdanbakhsh.
Implicaciones futuras
El uso de la IA en la obtención de imágenes médicas podría revolucionar la detección temprana y el tratamiento de los tumores cerebrales. Aunque las redes neuronales de este estudio demostraron una precisión ligeramente inferior a la detección humana, la integración del “aprendizaje por transferencia” mejoró significativamente su rendimiento.
El estudio marca un paso crucial hacia el desarrollo de herramientas de IA confiables para entornos clínicos.
Los investigadores creen que es fundamental centrarse en la creación de modelos de redes profundas cuyas decisiones puedan describirse de forma intuitiva, lo que promovería la transparencia necesaria en la futura investigación clínica sobre IA.
El estudio subraya el potencial de la IA para revolucionar los diagnósticos médicos, ofreciendo nuevas esperanzas tanto para los pacientes como para los proveedores de atención médica.