Inteligencia artificial puede ayudar a los médicos a detectar hemorragias cerebrales más rápido

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Podría ahorrarles a los médicos un tiempo valioso en emergencias.

La IA ya es capaz de descubrir afecciones médicas con un alto grado de precisión.

Sin embargo, las hemorragias cerebrales son particularmente desafiantes: los falsos positivos ralentizan las cosas, mientras que omitir incluso una pequeña hemorragia podría ser mortal.

Los investigadores de UC Berkeley y UCSF han creado un algoritmo que detectó hemorragias cerebrales con una precisión mejor que dos de cada cuatro radiólogos en una prueba.

La clave fueron los datos de entrenamiento finamente detallados del algoritmo.

El proceso se basó en una red neuronal convolucional que analizó más de 4,396 tomografías computarizadas.

Esa es una cantidad comparativamente pequeña de muestras, pero las anomalías se detallaron “a nivel de pixeles”, de acuerdo con UCSF.

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En otras palabras, era mucho menos propensa a malinterpretar el ruido y otros errores como hemorragias.

Se tenía el entrenamiento de la IA en parte de una imagen a la vez en lugar de todo a la vez, lo que reduce las posibilidades de que haga suposiciones incorrectas basadas en cambios minúsculos.

A deep learning algorithm recognizes abnormal CT scans of the head in neurological emergencies in 1 second. The algorithm also classifies the pathological subtype of each abnormality: red – subarachnoid hemorrhage, purple – contusion, green – subdural hemorrhage.

Al igual que otros sistemas de detección basados en IA, esto no reemplazaría completamente a los médicos.

Sin embargo, solo le lleva aproximadamente un segundo proporcionar un informe, y puede clasificar automáticamente diferentes tipos de hemorragia.

Eso podría ahorrarles a los médicos un tiempo valioso en emergencias, y podría asegurar que detecten hemorragias difíciles de encontrar que podrían ser fatales en las peores circunstancias.

Si bien los científicos todavía están probando el algoritmo contra las tomografías computarizadas de los centros de trauma, podría llegar el día en que se use para evaluar rápidamente a los pacientes y ayudar a los médicos a centrarse en salvar vidas.

Fuente: Engadget