Un sistema de inteligencia artificial mejora el diagnóstico del cáncer de próstata

Publicado 09/01/2020 17:34:30CET
Medical X-Ray Scan - Prostate
Medical X-Ray Scan - Prostate - GETTY//DECADE3D - Archivo

   MADRID, 9 Ene. (EUROPA PRESS) -

   Investigadores del Centro Médico de la Universidad Radboud (Países Bajos) han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que, a través del estudio de muestras de tejido de más de 1.200 pacientes, logra mejorar la detección del cáncer de próstata.

   Para determinar la agresividad del cáncer se extraen trozos de tejido (biopsias) de la próstata, las cuales son calificados por un patólogo. Este 'puntaje de Gleason' se usa para clasificar las biopsias en cinco grupos de grado de 'Gleason' que indican el riesgo de morir de cáncer de próstata. Sin embargo, este es un proceso subjetivo, por lo que cómo se trata a un paciente puede depender del patólogo que evalúa el tejido.

   Ante este escenario, los expertos, cuyo trabajo ha sido publicado en la revista 'The Lancet Oncology', han desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial que examina esas biopsias de la misma manera que lo hace un patólogo y, a su vez, determina el 'puntaje de Gleason' y clasifica las muestras de acuerdo con los grupos 'Gleason'.

   ,Mediante el aprendizaje profundo, el sistema examinó miles de imágenes de biopsias para saber qué es una próstata sana y cómo se ve el tejido de cáncer de próstata más o menos agresivo. "Cuando comparamos el rendimiento del algoritmo con el de 15 patólogos de varios países y con diferentes niveles de experiencia, nuestro sistema funcionó mejor que diez de ellos y era comparable a los patólogos altamente experimentados", han dicho los investigadores.

   Como siguiente paso, el equipo del centro médico de la Universidad Radboud, junto a investigadores del Instituto Karolinska en Suecia y Kaggle, una subsidiaria de Google especializada en competencias de ciencia de datos, quiere realizar una competencia internacional en la que los participantes intenten superar el algoritmo 'Radboudumc'. La información resultante de esta competencia se utilizará para mejorar los algoritmos.

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