Crean Nuevo Software permite detectar el cáncer de pulmón

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Crean Nuevo Software permite detectar el cáncer de pulmón

Los científicos de la Universidad Politécnica de San Petersburgo Pedro el Grande (SPbPU), junto con los médicos del Centro clínico científico-práctico de San Petersburgo para tipos especializados de atención médica (Oncología), han desarrollado un sistema inteligente para diagnosticar tumores de pulmón. El software, que se puede instalar en cualquier computador, en 20 segundos analiza la tomografía computarizada de pulmones y emite un informe de patología en forma clara y destacada. Los programadores han nombrado al sistema Doctor AIzimov (AI - Artificial Intelligence) en honor al escritor de ciencia ficción Isaac Asimov, quien proclamó las tres leyes famosas de la robótica.

Nueva tecnología para detectar el Cáncer de pulmón 

A finales de 2018 se realizaron pruebas cerradas del sistema inteligente. El sistema analizó imágenes anónimas de tomografía computarizada de 60 pacientes nuevos del Centro de Oncología. Según los médicos, las pruebas tuvieron éxito, ya que el sistema encontró consolidaciones focales de pequeño tamaño (2mm). "Inicialmente, configuramos un algoritmo para buscar lesiones superiores a 6 milímetros, ya que los propios médicos siguen esta táctica, pero el sistema está tan entrenado que encuentra tumores aún más pequeños", explica el jefe del proyecto, director del Laboratorio de Investigación de Tecnologías de Redes Neuronales e Inteligencia Artificial, Lev Utkin.

Nueva tecnología para detectar el Cancer de pulmón

El proyecto del equipo multidisciplinario de especialistas recibió el apoyo de la Fundación Rusa de Ciencias, y la tecnología para detectar el tumor mediante el método de la cuerda recibió una patente en tiempo récord de 3 meses. El método de la cuerda consiste en colocar aleatoriamente unos puntos en la superficie del tumor en una imagen de tomografía computarizada y luego conectarlos mediante segmentos (cuerdas). El histograma de las longitudes de estos segmentos refleja la forma y la estructura del tumor. Así los científicos estudian neoplasias desde dentro, pero es igualmente importante saber lo que las rodea por fuera. Para hacer esto, el tumor se coloca condicionalmente en un cubo, y se dibujan las perpendiculares desde sus bordes hasta la superficie del tumor. Por lo tanto, en lugar de una instantánea gráficamente compleja y voluminosa de la tomografía computarizada (su tamaño puede alcanzar 1 GB), el tumor se presenta en forma de histogramas compactos y simples, que a su vez analiza el Doctor AIzimov.

Antes de que el sistema comenzara a funcionar, era necesario enseñarle a identificar neoplasias y distinguir los tumores malignos de los benignos. "En una imagen de tomografía computarizada se pueden ver muchos objetos, y la tarea principal es enseñar al sistema a reconocer lo que representa cada uno de ellos", comenta la jefa del departamento de radiología, Anna Meldo, que añade: "Al acercar el proceso de aprendizaje del sistema a la lógica de un médico y utilizar la clasificación clínica y radiológica, intentamos enseñar al sistema no solo a detectar tumores, sino también a distinguir otras enfermedades similares al cáncer". 

El sistema fue entrenado en aproximadamente 1.000 tomografías computarizadas de las bases de datos LUNA 16 y LIDC. El personal del laboratorio crea su propia base de datos LIRA - Lung Intelligence Resource Annotated, en la que en este momento se puede encontrar instantáneas de aproximadamente 250 pacientes. Para mediados de 2019, se habrá cuadruplicado.

Después de las pruebas cerradas, está prevista una prueba abierta del sistema, luego se implementará en el Centro de Oncología. En el futuro, los científicos quieren desarrollar el proyecto y atraer a otras instituciones médicas. Con el tiempo, se puede enseñar al algoritmo a analizar las ecografías y las radiografías de otros órganos internos.  

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