La inteligencia artificial diagnostica cáncer de piel con la precisión de un dermatólogo

Escrito por , 27 de enero de 2017 a las 15:30
La inteligencia artificial diagnostica cáncer de piel con la precisión de un dermatólogo
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La inteligencia artificial diagnostica cáncer de piel con la precisión de un dermatólogo

Escrito por , 27 de enero de 2017 a las 15:30

Un equipo de la Universidad de Stanford ha creado un algoritmo de inteligencia artificial que diagnostica el cáncer de piel.

Las aplicaciones de la inteligencia artificial en medicina son múltiples. Esta tecnología tiene el potencial de agilizar diagnósticos y prescribir tratamientos personalizados. Existen hospitales que han puesto en marcha sistemas de este tipo, como algunos de Estados Unidos con la supercomputadora Watson, de IBM. El objetivo es liberar a los médicos de tareas que les requieren una gran cantidad de tiempo. Ni que decir tiene esto es a cambio de obtener una precisión igual o superior a la de un especialista.

Así, en el caso de la supercomputadora de IBM, se ha instalado en varios centros médicos de Estados Unidos y Canadá para buscar el tratamiento más adecuado a determinados casos de cáncer. Es un ejemplo consolidado de lo que puede hacer la inteligencia artificial. Otro es el que ha desarrollado un equipo de científicos de la Universidad de Stanford.

Los investigadores se fijaron en el cáncer de piel y crearon un algoritmo capaz de diagnosticarlo con precisión. El software se encuadra dentro de la categoría de deep learning, un campo dentro del marchine learning, que permite a una máquina deducir resultados a partir de la combinación de información con la que se ha nutrido. Es decir, el sistema combina los patrones que encuentra en los datos que tiene y hace deducciones.

El diagnóstico de un cáncer de piel requiere de una precisión muy alta. Es un proceso complejo, pues existen muchos tipos de lesiones en la piel, y hay mucho en juego. Por tanto, los científicos de Stanford decidieron utilizar tecnología deep learning, un paso más allá del machine learning. Aquí el aprendizaje está más enriquecido, va por capas.

Inteligencia artificial que diagnostica

Los responsables de la investigación introdujeron una enorme base de datos en el sistema. Se trata de imágenes. A partir de ellas el algoritmo tenía que saber decir si en una nueva imagen había cáncer o no. Como no había una base de datos hecha con imágenes de cáncer de piel, los científicos tuvieron que recopilar imágenes de Internet, con diferente luz y en diferentes ángulos.

Al introducir las imágenes en el algoritmo los científicos clasificaban los píxeles con una etiqueta. Es un método para permitir que el software funcione por capas, comparando una información básica, como son los píxeles, con patrones más generales, extraídos de las imágenes en su conjunto.

Una vez desarrollado y entrenado el algoritmo se hicieron las pruebas. El resultado fue un software de inteligencia artificial que diagnostica el cáncer de piel casi con la misma precisión que dermatólogos consumados. Los diagnósticos del sistema se compararon con los de 21 dermatólogos de la escuela médica de Stanford. La máquina obtuvo un 91% de precisión en comparación con los doctores. Aquí se contabiliza tanto el haber sabido cuándo había cáncer y el no haber tenido falsos positivos.

Imágenes: maxually y sean dreilinger

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