La IA detecta el cáncer más rápido que los humanos

 

La IA detecta el cáncer más rápido que los humanos

En 2016, un grupo de analistas construyó un sistema neural artificial que examina la conexión de los genes, los suplementos y los indicadores demográficos para anticipar la probabilidad de que un individuo contraiga cáncer de mama. El modelo mostraba una precisión del 94,2%. Esto demuestra el poder que tiene la IA, pero que debería ser desbloqueado para montarlo. Con el avance de la ley de Moore y el avance exponencial de la IA, la inteligencia artificial puede posiblemente sorprender a cada industria. El negocio de la medicina específicamente tendrá uno de los impactos más poderosos con la ejecución de la IA. Diagnosticando explícitamente diferentes dolencias.

Según una nueva investigación publicada en JAMA Oncology, los algoritmos de inteligencia artificial combinados con la ciencia de datos de punta pueden perseguir el crecimiento maligno más rápidamente que un especialista en radiooncología. Las soluciones basadas en la IA hechas para apuntar a los tumores para el tratamiento de radiación fueron creadas utilizando sistemas de innovación de multitudes como una prueba en línea con premios en dinero. Los desafíos de todo el mundo presentaron algoritmos con el deseo de mejorar el cuidado de la enfermedad replicando la precisión de un oncólogo especialista en enfocar los tumores pulmonares para un tratamiento de radiación preciso, un procedimiento que le toma a los médicos una normalidad de 8 minutos y a una computadora sólo segundos.

La mayoría de las veces, se utiliza una mezcla de algoritmos de ML para tener una mayor cantidad de precisión. Para el análisis de cualquier tipo, generalmente se utilizan marcos de aprendizaje profundo ya que están entrenados para ser precisos. Los marcos de aprendizaje profundo están compuestos por redes neuronales que están adicionalmente formadas por neuronas artificiales que se demuestran libremente a partir de las neuronas de la mente humana.

Según el Dr. Raymond Mak, radiooncólogo del Brigham and Women$0027s Hospital/Dana-Farber Cancer Institute y primer creador de la investigación publicada en JAMA Oncology, las estrategias de IA pueden crearse para duplicar la gama maestra de habilidades de un médico humano en una tarea particular en el tratamiento de la enfermedad. La Inteligencia Artificial no desplazará realmente a los médicos, sin embargo, los ayudará. Realmente la visión de las utilizaciones primarias de la IA como esta es ayudar a los centros de apoyo que no tienen un nivel de maestría similar. En cualquier caso, creía que la innovación aún necesita tiempo para desarrollarse completamente.

Se asemeja a la circunstancia de un vehículo sin conductor. Estas máquinas están preparadas para recrear las capacidades humanas, probablemente no estén preparadas para volar solas. Mak dijo que con la ayuda de la IA, los médicos invertirán menos energía en la computadora y pasarán más tiempo con los pacientes.

Según otro estudio, una computadora fue superior a los dermatólogos humanos en el reconocimiento del cáncer de piel en una investigación que ahuecó a los individuos contra las máquinas en la misión para un mejor y más rápido diagnóstico.

Un grupo de Alemania, los Estados Unidos y Francia alentó un marco de inteligencia artificial para reconocer las lesiones cutáneas peligrosas de las benignas, que aparecen en más de 100.000 imágenes. La máquina, una red neuronal convolucional de aprendizaje profundo o CNN, fue entonces probada contra 58 dermatólogos de 17 naciones, apareciendo de peligrosos melanomas y lunares benignos.

En promedio, los dermatólogos humanos detectaron con precisión el 86,6% de los crecimientos malignos de la piel de las imágenes, en comparación con el 95% de la CNN. El rendimiento de los dermatólogos mejoró cuando se les dio más datos de los pacientes y sus lesiones de piel. El grupo dijo que la IA podría ser un dispositivo útil para un diagnóstico más rápido y sencillo del cáncer de piel, permitiendo la expulsión quirúrgica antes de que se extienda.

Los analistas del Centro Médico Naval de San Diego y Google AI, una división dentro de Google dedicada a la investigación de la inteligencia artificial (AI), han creado una solución prometedora utilizando algoritmos de distinción de crecimiento maligno que evalúan independientemente las biopsias de los nódulos linfáticos.

Su marco de IA, llamado Asistente de Ganglios Linfáticos, o LYNA, se menciona en un artículo titulado «Detección de metástasis ganglionares del cáncer de mama basada en la inteligencia artificial», publicado en The American Journal of Surgical Pathology. En las pruebas, logró una zona bajo la marca de trabajo del receptor (AUC), una proporción de precisión de detección, del 99%. Esto es mejor que los patólogos humanos, quienes, como se indica en una evaluación reciente, pasan por alto pequeñas metástasis en portaobjetos individuales hasta en un 62% del tiempo requerido. Lyna logra una mayor afectación del nivel de tumor que los patólogos, y una ejecución de diapositivas similar. Estos procedimientos pueden mejorar la productividad del patólogo y disminuir el número de falsos negativos relacionados con el descubrimiento morfológico de las células tumorales.

El ML no es una idea nueva para el mundo de la tecnología, pero con usos más actualizados de aprendizaje profundo explícitamente, se abrirán más oportunidades. Las redes neuronales están siendo tratadas en este momento para analizar dolencias más pequeñas que los médicos de familia investigan, que cuando terminan siendo increíblemente precisas, pueden ayudar o posiblemente reemplazar a los médicos de familia. La idea de las redes neuronales está siendo conectada a una amplia gama de sectores, por ejemplo, la agricultura, la tecnología de las aletas, el asesoramiento y mucho más. La Inteligencia Artificial puede ayudar a resolver probablemente los problemas más serios de nuestra realidad actual; ya que tenemos enormes volúmenes de datos que no están siendo utilizados.

Con una asociación con una IA decente, posiblemente la IA puede tardar segundos en hacer ese trabajo, para conseguir el 90% del camino hasta allí. Las soluciones de inteligencia artificial pueden generar rentabilidad para los clínicos ocupados e intercambiar el aprendizaje a nivel de maestría con fines educativos y de capacitación también.

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