Crean un algoritmo capaz de detectar el c¨¢ncer de mama
Una empresa israel¨ª experta en algoritmos m¨¦dicos ha dise?ado uno para las mamograf¨ªas que podr¨ªa detectar incluso el m¨¢s sutil de los c¨¢nceres de pecho.
El c¨¢ncer de mama es el tumor m¨¢s frecuente en las mujeres occidentales. Y seg¨²n la Asociaci¨®n Espa?ola contra el C¨¢ncer, en Espa?a se diagnostican alrededor de 25.000 nuevos c¨¢nceres de mama al a?o. Diagnosticarlo a tiempo es clave para su intervenci¨®n, y de entre las pruebas diagn¨®sticas, la Mamograf¨ªa es una de las m¨¢s usadas por su sencillez y ser indolora. Aunque tiene limitaciones, especialmente en las mujeres j¨®venes debido a que sus mamas suelen tener un tejido glandular denso. Para solucionar estos casos, la prueba se suele complementar con una ecograf¨ªa, pero la compa?¨ªa israel¨ª Zebra Medical Visi¨®n podr¨ªa tener la clave para los futuros diagn¨®sticos.
Algoritmos m¨¦dicos
Una ¡®startup¡¯ fundada en 2014 por el millonario Marc Benioff de Salesforce, Zebra Medical Visi¨®n ha anunciado hoy que han desarrollado un algoritmo m¨¦dico que posee el potencial de mejorar la detecci¨®n del c¨¢ncer de mama, siendo capaz de identificar los primeros signos del c¨¢ncer con la ayuda de cientos de mamograf¨ªas previas de las que obtiene datos comparativos. Este algoritmo que est¨¢ en constante mejora ha sido ¡®entrenado¡¯ usando una t¨¦cnica conocida como Aprendizaje de m¨¢quina, un tipo de Inteligencia Artificial que se implementa en computadoras con la habilidad de aprender sin haber sido programadas espec¨ªficamente para ello.
Por ello la compa?¨ªa se?ala que su tecnolog¨ªa es m¨¢s eficiente que el CAD (Computer Aided Detection) que los radiologistas suelen usar para las mamograf¨ªas, ya que seg¨²n el jefe m¨¦dico de Zebra, el doctor Eldad Elnekave, el algoritmo que han creado puede detectar la mitad de los casos de c¨¢ncer de mama que las pruebas radiol¨®gicas actualmente no detectan, que en sitios como Reino Unido es 1 de cada 8 mujeres. El m¨¦dico aduce que el desaf¨ªo de la detecci¨®n figura en que ¡°hay mucho ruido de fondo en los pechos. Los senos pueden ser densos, pueden no serlo, pueden tener implantes o no tenerlos. Existen tantas posibilidades que detectar el c¨¢ncer de mama actualmente es un desaf¨ªo¡±.
Una base de datos mamogr¨¢fica
Para ello, el algoritmo m¨¦dico se beneficia de una enorme base de datos obtenida de 344.000 estudios de c¨¢nceres de pecho en diferentes hospitales, que estudia a la hora de ser aplicado en casos que, seg¨²n la doctora Maya Cohen, son verdaderamente desafiantes por el hecho que ¡°las pistas visuales no son lesiones distintivas, sino distorsiones arquitecturales o asimetr¨ªa regional en el tejido del pecho¡±. Por esta raz¨®n sus creadores rese?an que su creaci¨®n es capaz de ayudar a los especialistas a detectar incluso ¡°el m¨¢s sutil¡° de los c¨¢nceres. S¨®lo esperamos que sea cierto y que cuanto antes pueda aplicarse de forma generalizada en todo el mundo, mejor para frenar los miles de casos que suceden al a?o.