Con inteligencia artificial ya se diagnostica la neumonía más rápido

La aplicación de las inteligencias artificiales al campo de la salud no es nada nuevo. IBM lleva años desarrollando su Watson en el diagnóstico del cáncer y otras enfermedades que poseen cientos de millones de documentos de literatura científica. Pero no es el único organismo que está trabajando en esta honorable materia.

Investigadores de la Universidad de Stanford han creado un algoritmo de aprendizaje automático que puede diagnosticar la neumonía a partir de una radiografía de tórax… mejor que un radiólogo humano. The Machine Learning Group usó para entrenar su sistema un conjunto de datos proporcionado por el Instituto Nacional de Salud de EEUU, consistentes en unos 112.120 imágenes de rayos X de tórax, marcadas a su vez con 14 diagnósticos posibles diferentes.

En menos de una semana, los expertos habían desarrollado su algortimo -CheXnet- que podía medir 10 de las 14 patologías asociadas a la neumonía. En un mes, lograron cubrir las 14. Y lo hicieron con un grado de precisión casi perfecto, tanto en sensibilidad (identificando los casos en los que había neumonía) como en especificidad (evitando los falsos positivos).

Al mismo tiempo, cuatro radiólogos de Stanford efectuaron su diagnóstico sobre 420 de las imágenes en las que podía sospecharse una neumonía. Recordemos que, en esta enfermedad, es particularmente difícil detectar algún indicio temprano en radiografías, pese a que es una dolencia bastante recurrente (1 millón de pacientes al año sólo en Estados Unidos).

La máquina venció con claridad al humano y, además, facilitaba enormemente la visualización de la enfermedad. Para ello, los investigadores crearon mapas de calor sobre las radiografías de tórax en los que se muestran las áreas de la imagen con mayor probabilidad de representar neumonía. Sin duda, una herramienta más que útil para los radiólogos de todo el mundo a la hora de diagnosticar con total garantía esta enfermedad.