IPN desarrolla inteligencia artificial que puede prediagnosticar cáncer de pulmón

Este sistema puede detectar a pacientes susceptibles de sufrir de cáncer de pulmón.
IPN

Estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron una nueva herramienta computacional que utiliza técnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones para prediagnosticar e identificar a pacientes con cáncer de pulmón en etapa temprana.

Esta es una gran noticia, pues de acuerdo al Instituto Nacional de Cáncer de Estados Unidos, el 70 por ciento de los diagnósticos de cáncer en estados clínicos tempranos, tienen mejor respuesta al tratamiento. Por eso, este sistema será una herramienta primordial para auxiliar a la detección oportuna de este cáncer.

El proceso, creado por Ximena Fernanda Cortés Perales, Isaac Iván Aguirre Bahena y Sergio Martínez Ávila, alumnos de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM), se realiza a través de Redes Neuronales Artificiales, con las que clasifican las imágenes de acuerdo a ciertos patrones, rasgos y características deseadas. Estas redes fueron cargadas con un banco de imágenes de mil 400 pacientes que se encuentran en The Lung Image Database Consortium Image Collection, con las que entrenaron una serie de algoritmos capaces de reconocer las diferencias entre tomografías de pacientes sanos y con afecciones en los pulmones.

Ximena Fernanda Cortés Perales, Isaac Iván Aguirre Bahena y Sergio Martínez Ávila, alumnos de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM)

Una parte de las imágenes, destaca el IPN en un comunicado, se utilizó para entrenar el algoritmo y otra para el proceso de evaluación que permite medir el desempeño del sistema y destinaron otra fracción de tomografías, para hacer pruebas con imágenes diferentes a las del entrenamiento.

“Nuestro sistema alcanzó un 95 por ciento de precisión y 95 por ciento de exhaustividad, que se refiere al porcentaje de los pre-diagnósticos que se clasifican correctamente”, explicó Aguirre Bahena, uno de los estudiantes encargados del desarrollo de este algoritmo.

Ximena Cortés subrayó que la interpretación de la imagen de una tomografía de tórax no es sencilla por la cantidad de información contenida, lo cual puede dificultar la toma de decisiones y provocar diagnósticos erróneos.

Los estudiantes aseguran que esta herramienta no pretende de ninguna manera sustituir los análisis clínicos y métodos tradicionales, pero evitará que los pacientes sanos se sometan a biopsias o tratamientos invasivos innecesarios, ya que el programa es capaz de identificar las imágenes que presentan el más mínimo indicio de cáncer, lo que permite al especialista ordenar biopsia únicamente a aquellos pacientes seleccionados por el sistema.

En nuestro país, el cáncer de pulmón es considerado la segunda causa de muerte en hombres y cuarta en mujeres.