Algún día, los ordenadores podrían ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades mucho más rápido de lo que pueden en la actualidad.

Investigadores del Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) y la Escuela de Medicina de Harvard (HMS) han desarrollado una manera de entrenar la inteligencia artificial para leer e interpretar las imágenes de patología.

Andrew Beck de BIDMC explica que su "método se basa en el aprendizaje profundo", que se utiliza comúnmente para entrenar AI para reconocer el lenguaje, las imágenes y los objetos.

Recientemente tuvieron la oportunidad de demostrar qué tan efectivo es su técnica durante una competición en el Simposio Internacional Anual de Imágenes Biomédicas, donde la IA fue el encargado de detectar el cáncer de mama en las imágenes de ganglios linfáticos.

El equipo comenzó la formación de su máquina alimentándola con cientos de diapositivas marcadas para indicar qué partes tienen células cancerosas y cuáles tienen las normales. Después identificaron los tipos de diapositivas con las que estaba teniendo más problemas y la alimentaron con muestras más difíciles.

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Usando este método, la IA ha mejorado lo suficiente como para ser exacta el 92% de casos y ganar en dos categorías separadas durante el concurso.

Aunque todavía no puede competir con los patólogos humanos, que son precisos el 96% de las veces, claramente demuestra una gran promesa.

Beck dijo que lo que realmente interesante es que cuando se combinan los análisis de los patólogos con los de su creación, los resultados mostraron un 99,5% de exactitud.

Y agregó: "Nuestros resultados en la competencia ISBI demuestran que lo que el equipo está haciendo es realmente inteligente y que la combinación de las interpretaciones humanas y de la computadora dará lugar a diagnósticos más precisos y clínicamente más valiosos para guiar las decisiones de tratamiento."