Un
algoritmo de
Google se ha demostrado capaz de distinguir entre los dos tipos de
cáncer más comunes con una precisión del 97 por ciento, según un estudio llevado a cabo por
investigadores de la
Universidad de Nueva York publicado en
Nature Medicine.
Inception v3 es un algoritmo de
código abierto lanzado por el gigante tecnológico que fue entrenado con las imágenes de
tejido canceroso y sano procedentes de
The Cancer Genome Atlas.
Deep learning para diagnosticar enfermedades
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Los investigadores buscarán la aprobación de la FDA para estandarizar la secuenciación de tumores
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La herramienta de
deep learning distinguió las células cancerosas de las sanas en un 99 por ciento de las ocasiones. Tras esta etapa, se le enseñó a
diferenciar entre el adenocarcinoma y el carcinoma de células escamosas.
Probando el algoritmo con muestras independientes de pacientes con cáncer, la precisión disminuyó pero, aún así,
diagnosticó de forma correcta entre el 83 y el 97 por ciento de los casos.
Los investigadores de la Universidad de Nueva York seguirán entrenando al sistema con
datos procedentes de un número mayor de fuentes. Tras ello, buscarán la aprobación de la FDA para estandarizar la secuenciación de muestras de tumores en Estados Unidos.
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