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¿Pueden las torrijas salvarte la vida? Cómo la IA Transforma el Diagnóstico Médico

La Inteligencia Artificial (IA), una disciplina que alguna vez podría pertenecer al ámbito de la ciencia ficción, está irrumpiendo con fuerza en el mundo real de la atención médica. En la encrucijada entre la ciencia y la tecnología, un nuevo paradigma está emergiendo en el campo de la medicina. Transformando la manera en que diagnosticamos y tratamos enfermedades. En particular, la aplicación de la IA en el diagnóstico de enfermedades está desafiando las prácticas tradicionales. Promete revolucionar la forma en que los profesionales de la salud identifican y abordan condiciones médicas complejas.

La capacidad de la Inteligencia Artificial para procesar grandes volúmenes de datos; detectar patrones sutiles y aprender de experiencias pasadas la convierte en una herramienta invaluable en la búsqueda de diagnósticos precisos y oportunos. Desde análisis de imágenes médicas hasta interpretación de síntomas. Los algoritmos están demostrando una habilidad sorprendente para identificar signos tempranos de enfermedades. Lo hacen incluso antes de que sean detectables por métodos convencionales.

IA

Una IA para diferenciar pastelería.

En 2007 unos analistas en una empresa de panadería japonesa, llevaron a cabo una investigación de mercado. Descubrieron que una panadería vendía más cuanta más variedad ofrecía; una panadería que ofrecía cien productos vendía casi el doble que una que vendía treinta. También descubrieron que los pasteles «desnudos», expuestos en cestas abiertas, se vendían tres veces mejor que los pasteles envueltos individualmente, porque parecían más frescos.

Estos dos hechos dificultaron la tarea. Con cientos de tipos de pasteles, pero sin envoltorios y, por lo tanto, sin códigos de barras. Los cajeros tenían que pasar meses memorizando cómo era cada variedad y su precio. El proceso de pago era difícil y propenso a errores. El cajero se atoraba en la caja registradora, manipulando cada artículo individualmente. Además, era más insalubre y lento. Las colas en las panaderías se volvían cada vez más largas. La cadena de restaurantes recurrió a una empresa en busca de ayuda. ¿Podrían automatizar el proceso de pago?

Esta empresa japonesa Brain, consiguió una Inteligencia Artificial capaz de reconocer al 98% 50 variedades de pan.  Al combinar y reescribir innumerables algoritmos. Sacaron un producto que podía reconocer en un 99% todo tipo de pastelería presente en las tiendas.

Una nueva aplicación para la IA

En el año 2017, un médico del Centro de Investigación Médica Louis Pasteur en Kioto. Este investigador vio una publicidad acerca del BakeryScan. Al notar la similitud entre las células cancerosas vistas bajo un microscopio y el pan, se puso en contacto con la empresa Brain. Tras la comunicación, la compañía accedió a iniciar el desarrollo de una versión de BakeryScan específicamente para patólogos.

Utilizando un marco previamente construido para identificar características relevantes en imágenes y herramientas que permiten la retroalimentación de expertos humanos al programa, el enfoque ahora era diferente. En lugar de identificar ingredientes como azúcar en polvo o tocino; El sistema se encargaría de analizar una muestra de células. Luego determinarían y medirían su núcleo para determinar si era sana o cancerígena.

La identificación de las células cancerosas para determinar si los tumores son benignos o malignos puede requerir mucho trabajo. Pero tener un asistente de inteligencia artificial aceleraría drásticamente el proceso y conduciría a diagnósticos más tempranos y a un tratamiento más efectivo para los pacientes.

Cyto-AiscAN una nueva esperanza

Brain Co revisó BakeryScan con fines médicos para escanear pequeños portaobjetos de microscopio en lugar de pasteles hinchados. Cyto-AiscAN, que así llamaron a la nueva inteligencia artificial estaba en camino a dos hospitales importantes en Kobe y Kioto, donde los médicos probaron y entrenaron el sistema con células cancerosas. Con el tiempo, pudo analizar una diapositiva completa a la vez y no solo cada celda individualmente.

Cyto-AiscAN es un novedoso sistema de inteligencia artificial desarrollado por investigadores , con el potencial de transformar la detección del cáncer a través del análisis de imágenes de células citológicas.

Este sistema utiliza una combinación de aprendizaje profundo y visión artificial para examinar las imágenes de células citológicas. Entrenado con un amplio conjunto de datos que incluye imágenes tanto de células normales como cancerosas. Cyto-AiscAN es capaz de identificar con precisión las células cancerosas con una alta tasa de éxito.

Entre sus ventajas, destaca su precisión, demostrada incluso en casos difíciles de diagnosticar. Así como su eficiencia para analizar grandes volúmenes de imágenes. Lo que lo convierte en una herramienta ideal para el cribado masivo. Además, su costo es relativamente bajo, ya que no requiere de equipos costosos ni procedimientos complejos.

En cuanto a sus aplicaciones, Cyto-AiscAN puede ser utilizado para la detección temprana del cáncer, mejorando significativamente las tasas de supervivencia. También puede ayudar a los médicos a diagnosticar el cáncer con mayor precisión, lo que puede resultar en un tratamiento más efectivo. Además, puede ser útil en el pronóstico del cáncer, permitiendo a los médicos planificar el tratamiento más adecuado para cada paciente.

En resumen…

La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta poderosa y prometedora en el campo del diagnóstico médico. A través de técnicas como el aprendizaje profundo y la visión artificial, los sistemas de IA pueden analizar imágenes médicas con una precisión y velocidad impresionantes, ofreciendo resultados que pueden rivalizar e incluso superar a los de los profesionales médicos humanos en ciertos casos.

La Inteligencia artificial en el diagnóstico médico tiene el potencial de revolucionar la atención médica al proporcionar diagnósticos más rápidos, precisos y accesibles. Esta tecnología puede ayudar a detectar enfermedades en etapas tempranas, lo que puede conducir a tratamientos más efectivos y mejores resultados para los pacientes.

Sin embargo, es importante recordar que esta tecnología no reemplazará a los médicos y profesionales de la salud. En cambio, debe ser vista como una herramienta complementaria que puede mejorar la precisión y eficiencia del proceso de diagnóstico.

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