El Centro Nacional del Cáncer de Japón y la compañía NEC han creado un sistema que emplea tecnología propia del reconocimiento facial para identificar rápidamente condiciones anormales mediante el examen de imágenes tomadas en el interior del intestino grueso, según informaciones recogidas hoy por el diario Asahi.
Cuando detecta anomalías, el sistema de IA marca un círculo en dicha localización en un monitor y emite una alarma sonora.
Mediante este sistema, los científicos identificaron pólipos que aún no se habían tornado en tumores, así como estadios tempranos de cáncer durante una colonoscopia rutinaria.
Los investigadores analizaron con este nuevo sistema las imágenes relacionadas con 5.000 casos y comprobaron que la IA fue capaz de identificar el 98 % de los pólipos y signos tempranos de cáncer.
La tecnología pudo incluso detectar un pólipo de 2 milímetros de diámetro y otro que era difícil de apreciar porque el color era similar al de la mucosa circundante, según detalló Asahi.
«Los resultados de una colonoscopia pueden cambiar dependiendo de la habilidad del doctor. Espero que el sistema ayude a resolver esta barrera de la diferencia de habilidades», dijo el doctor Masayoshi Yamada, del Hospital del Centro Nacional del Cáncer japonés, en declaraciones al periódico nipón.
La tasa de fallo en la detección de pólipos de pequeño tamaño durante una colonoscopia convencional es de hasta el 13 %, según datos citados por Yamada.
Según un estudio de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM), los diferentes tipos de pólipos que crecen en el colon son precursores de más del 95 % de los casos de cáncer en ese órgano, por lo que su detección temprana es clave en el diagnóstico.
2 comentarios
Para comentar es necesario estar registrado en Ultima Hora
Pero si nuestra UIB y sus cientificos Minervalistas ya lo han solucionado con sus pastillitas mágicas.....
Muy bueno, aquí se hace lo contrario, se malgasta el dinero público en viajes y fiestas de políticos y funcionarios al supermercado y al café o la siesta del medio día etc..