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Enlitic: deep learning para la detección de enfermedades

- 22.10.2014, 19:13
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Una nueva compañía llamada Enlitic quiere utilizar la computación para el diagnóstico de enfermedades a través del análisis de imágenes, según informa MIT Technology Review.

El objetivo es enseñar a las computadoras a reconocer los distintos tipos de lesiones, enfermedades y desórdenes físicos a través de imágenes arrojadas por radiografías, tomografias computarizadas (TAC) y resonancias magnéticas (TAC), entre otro tipo de estudios.

De acuerdo con Jeremy Howard, cofundador y director ejecutivo de la compañía, a través de este sistema, las computadoras podrán alertar a los médico de inmediato cuando se detecte una anomalía. Esto significaría un ahorro de tiempo y recursos en la detección de enfermedades.

En los últimos años hemos visto cómo han evolucionado los algoritmos de los sistemas computacionales hasta lo que se denomina deep learning o aprendizaje profundo, que consiste básicamente en la imitación del cerebro humano, ya sea en cuanto a funcionamiento (hardware) o autoaprendizaje (software).  Con este sistema, las computadoras son capaces de reconocer y diferenciar un conjunto de imágenes similares entre sí, tal y como lo hace nuestra mente.

Sin embargo, Howard afirma que el aprendizaje profundo es una aplicación que en la medicina lleva muchos años de retraso; así que el reto es complicado.

Tomemos en cuenta que los diagnósticos médicos se construyen más allá de un análisis visual de una enfermedad (si ésta es visible). “No se trata de buscar pixeles parecidos, sino de buscar resultados o intervenciones similares, con ayuda de los algoritmos especializados”. El objetivo sería entonces escanear una gran base de datos, en constante evolución, para la búsqueda de afecciones con las misma similitudes físicas y sintomáticas.

Por otra parte, las computadoras podrían obtener información útil sobre los comportamientos de los pacientes: como el sonido de su voz al describir el padecimiento o las muecas de dolor cuando se tocan las lesiones. Con el tiempo, estos datos podrían complementar la “visión” artificial de Enlitic, asegura Howard.

Este proyecto podría enriquecer el trabajo de algunos gigantes tecnológicos que ya se encuentran trabajando en ello, como la supercomputadora Watson de IBM que en la actualidad colabora con los médicos del Centro para el Cáncer MD Anderson de la Universidad de Texas, para detectar patrones en gráficos e historiales médicos de más de 10 mil pacientes estadounidenses; Microsoft es otra de las compañías que se han adelantado en el análisis de imágenes médicas para evaluar la progresión de las enfermedades con ayuda de su programa InnerEye.

Por el momento todas estas máquinas siguen necesitando operadores humanos, aunque Enlitic espera conseguir que con su ayuda el factor humano sea que mucho más rápido detectando enfermedades. "No pretendemos sustituir a los diagnostas. Pretendemos darles la información que necesitan para hacer su trabajo 10 veces más rápido".

Modificado por última vez en Miércoles, 22 Octubre 2014 19:14
Ana Gabriela Gaona

Co-editora de Tecnología

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Escríbele a agab.gp@gmail.com

 
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