Mediante el análisis de imágenes obtenidas de una biopsia, este programa experimental identifica la presencia de determinadas enfermedades en minutos en lugar de varias horas.
Para esto debería utilizarse principalmente la inteligencia artificial. En un estudio publicado en noviembre de 2024, investigadores de la Universidad de Washington muestran cómo su modelo, basado en el aprendizaje profundo, acelera considerablemente el diagnóstico médico de enfermedades graves.
Esta inteligencia artificial (IA) no sólo obtiene resultados correctos, sino que además funciona más rápido que cualquier modelo anterior del mismo tipo. “ Creo que ahora tenemos una forma de identificar enfermedades y tejidos que es más rápida y precisa que la humana. », se alegran los autores de este trabajo.
« Podría revolucionar este tipo de medicina »
En concreto, este modelo permite analizar imágenes del cuerpo obtenidas tras una biopsia, que consiste en tomar una muestra muy pequeña de un órgano. Así fue entrenada la IA: con cientos de imágenes de estudios epigenéticos previos realizados por este mismo equipo, que contenían signos ya identificados de enfermedades en los tejidos de riñones, testículos y ovarios de ratas y ratones. Los investigadores también añadieron, en el proceso de entrenamiento, imágenes gigapíxeles (de muy alta definición para una gran precisión) de signos de cáncer de mama y metástasis.
Los resultados fueron tan concluyentes que la IA detectó tejidos cancerosos en apenas unos minutos, mientras que a los humanos les lleva varias horas, el uso de microscopios y la validación mutua entre especialistas. La IA incluso pudo proporcionar un diagnóstico cuando los equipos humanos se pusieron en contacto. Por supuesto, un diagnóstico no es sólo un resultado y el papel del médico sigue siendo fundamental en su interpretación; pero el tiempo ahorrado en la atención al paciente podría ser colosal.
« Este programa de aprendizaje profundo basado en IA fue muy, muy preciso al examinar estos tejidos », Indica Michael Skinner, biólogo y coautor de este trabajo. “ Podría revolucionar este tipo de medicina, tanto para animales como para humanos, al facilitar este tipo de análisis “. Un modelo de este tipo podría aplicarse a cualquier enfermedad para la que exista una base de datos suficiente para alimentar una IA. Según los autores, esto sería especialmente útil en el caso de enfermedades genéticas.
