La inteligencia artificial logra mejores resultados que la mitad de los radiólogos a la hora de detectar pequeñas hemorragias cerebrales (PNAS)


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Un algoritmo desarrollado por científicos de la Universidad de California en San Francisco (Estados Unidos) consigue mejores resultados que dos de cada cuatro radiólogos expertos en encontrar pequeñas hemorragias cerebrales en las pruebas de imagen de la cabeza, un avance que algún día puede ayudar a los médicos a tratar a pacientes con lesiones cerebrales traumáticas, ictus y aneurismas, según publica en Proceedings of the National Academy of Sciences.

Los radiólogos deben observar a diario cientos de imágenes en busca de pequeñas anomalías que pueden ser indicativas de emergencias potencialmente mortales. Este proceso podría ser mucho más eficiente, y potencialmente más preciso, si la inteligencia artificial pudiera detectar las imágenes con anomalías significativas.

"Queríamos algo que fuera práctico, y para que esta tecnología sea útil clínicamente, el nivel de precisión debe ser casi perfecta", señala Esther Yuh, coautora del estudio.

El algoritmo desarrollado por el equipo tardó solo un segundo en determinar si un examen completo de la cabeza contenía signos de hemorragia. También trazó los contornos detallados de las anomalías que encontró, demostrando su ubicación dentro de la estructura tridimensional del cerebro.

Algunos puntos pueden ser del orden de 100 píxeles de tamaño, en una pila 3D de imágenes que contienen más de un millón de ellos, e incluso los radiólogos expertos a veces los pierden, con consecuencias potencialmente graves.

El algoritmo encontró algunas pequeñas anomalías que los expertos no detectaron. También señaló su ubicación dentro del cerebro y las clasificó según el subtipo, información que los médicos necesitan para determinar el mejor tratamiento.

Además, proporcionó toda esta información con un nivel aceptable de falsos positivos, minimizando la cantidad de tiempo que los médicos necesitarían dedicar a revisar sus resultados.