Empleando casi 8000 casos, compararon sus análisis con los de seis radiólogos. Cuando no había tomografías previas de los pacientes y solo se estudiaba una actual, la máquina obtuvo mejores resultados que cualquiera de los médicos, con una reducción del 11% en el número de falsos positivos y un 5% en el de falsos negativos. Cuando sí que había imágenes previas de los pacientes, el modelo informático igualaba los resultados de los radiólogos.
“En general, los radiólogos examinan cientos de imágenes bidimensionales, pero este nuevo sistema de aprendizaje automático ve los pulmones en una gran imagen tridimensional”, explica el profesor de la Universidad del Noroeste Mozziyar Etemadi uno de los autores del trabajo.
“La inteligencia artificial en 3D puede ser mucho más sensible para detectar el cáncer de pulmón en una fase temprana que un humano mirando a imágenes en 2D”, continúa. Pero “para lograr que la inteligencia artificial vea las tomografías de este modo, necesitas un sistema informático enorme de la escala de Google”, concluye. Antes de ponerlo a prueba diagnosticando, el algoritmo se entrenó con tomografías en las que el cáncer de pulmón había sido confirmado o descartado a través de biopsias.
De esta forma se confirma que las máquinas y la inteligencia artificial, que antes se creía serviría solo para trabajos mecánicos también empieza a ser utilizada para trabajos de Inteligencia. Lo que no implica necesariamente que vaya a sustituir a los humanos en sus trabajos pero sí que será de gran ayuda a la hora de, por ejemplo, salvar vidas como es en este caso, relegando a los humanos el trabajo de supervisión y rechequeo de los resultados, el cuidado y la prescripción de recetas y estudios a los pacientes con guías de cómo proseguir en caso de la detección de, por ejemplo, un cáncer de pulmón.
