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Desarrollan sistema para detectar precozmente el cáncer de pulmón

Entre sus finalidades, la utilización del programa evitará que pacientes sanos sean sometidos a biopsias o tratamientos invasivos innecesarios.

El sistema fue creado por alumnos de la Escuela Superior de Cómputo del IPN.
por El Chorrillero / San Luis
Actualizada: 23/03/2019 12:27
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Tres estudiantes mexicanos desarrollaron una herramienta de computadora que hace prediagnósticos mediante técnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones para identificar a pacientes con cáncer de pulmón en etapa temprana, informó hoy el Instituto Politécnico Nacional (IPN).

El sistema analiza imágenes de tomografías computarizadas de tórax y las clasifica, y esos datos pueden ayudar a los médicos a elaborar sus diagnósticos finales.

Para el análisis digital de las imágenes, los jóvenes utilizaron técnicas de reconocimiento de patrones (Redes Neuronales Artificiales), con las que las clasificaron de acuerdo a ciertos rasgos y características, reportó Efe.

El sistema fue creado por Ximena Cortés, Isaac Aguirre y Sergio Martínez Ávila, alumnos de la Escuela Superior de Cómputo del IPN.

En su desarrollo, los estudiantes trabajaron con un banco de imágenes de 1.400 pacientes que habían sido difundidas por internet en el sitio The Lung Image Database Consortium Image Collection (LIDC-IDRI), de Estados Unidos.

Luego “entrenaron” una serie de algoritmos capaces de reconocer las diferencias entre tomografías de pacientes sanos y otros con afecciones en los pulmones.

Aguirre explicó que utilizaron “una parte de las imágenes para entrenar el algoritmo, otra para el proceso de evaluación que permite medir el desempeño del sistema y otra fracción de tomografías fue para hacer pruebas con imágenes diferentes a las del entrenamiento”.

“Nuestro sistema alcanzó un 95% de precisión y 95% de exhaustividad, que se refiere al porcentaje de los prediagnósticos que se clasifican correctamente”, explicó el estudiante.

En tanto, Cortés subrayó que la interpretación de la imagen de una tomografía de tórax “no es sencilla por la cantidad de información contenida, lo que puede dificultar la toma de decisiones y provocar diagnósticos erróneos”.

Asimismo, Martínez aseguró que esa herramienta computacional “no pretende de ninguna manera sustituir los análisis clínicos y métodos tradicionales, sino evitar que los pacientes sanos se sometan a biopsias o tratamientos invasivos innecesarios”.

“El programa es capaz de identificar las imágenes que presentan el más mínimo indicio de cáncer, lo que permite al especialista ordenar biopsia únicamente a aquellos pacientes seleccionados por el sistema”, enfatizó.

En México el cáncer de pulmón es considerado la segunda causa de muerte en hombres y la cuarta en mujeres.

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