Google desarrolla una IA capaz de detectar el cáncer de mama con mayor exactitud

• Google lleva dos años trabajando en investigaciones clínicas y ha desarrollado un modelo de IA capaz de optimizar las lecturas de los datos obtenidos mediante mamografías.
• La IA nace del trabajo de Google con DeepMind, Cancer Research UK Imperial Center, Northwestern University y Royal Surrey County Hospital.
• Gracias a esta tecnología se consigue detección de cánceres no identificados, menos falsos positivos y menos falsos negativos.
• Ahora queda profundizar más en la tecnología para optimizar los resultados y asegurarse de su efectividad, después llegará el momento de implementarlo en hospitales.
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La idea a la hora de dar forma a una IA es que esta misma tecnología encuentre por sí sola mejoras o detecte estrategias para lograr objetivos.

En Google piensan que la IA puede servir para ayudar en una de las mayores luchas que tiene el ser humano, el cáncer, y en concreto uno de los más comunes: el cáncer de mama.

Detectar el cáncer de forma temprana mediante las mamografías y otros exámenes es uno de los grandes objetivos que se tienen, pero la lectura de los rayos X a veces puede ser complicada o dar a equívocos. En esa labor es donde puede ayudar una IA.

Google lleva dos años trabajando en investigaciones clínicas y, tal como han publicado en la prestigiosa revista Nature, ha desarrollado un modelo de IA capaz de optimizar las lecturas de los datos obtenidos mediante mamografías.

Los resultados obtenidos son claros: detección de cánceres no identificados, menos falsos positivos y menos falsos negativos. Esta IA ha encontrado síntomas allá donde los médicos no podían localizarlos.

La IA nace del trabajo de Google con DeepMind, Cancer Research UK Imperial Center, Northwestern University y Royal Surrey County Hospital. El largo trabajo de estos años ha pasado por el análisis de datos anónimos de 76.000 mujeres del Reino Unido y 15.000 de Estados Unidos. Tras el entrenamiento a la IA, sus resultados en detección han mejorado considerablemente los de los médicos.

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En el blog de Google han anunciado los resultados y están seguros de que han encontrado “señales prometedoras de que el modelo podría aumentar la precisión y eficiencia de los programas de detección, así como reducir los tiempos de espera y el estrés para los pacientes”.

Ahora queda profundizar más en la tecnología para optimizar los resultados y asegurarse de su efectividad, después llegará el momento de implementarlo en hospitales para ayudar a las pacientes con este extendido mal.