Uno de los máximos objetivos de la tecnología médica es apoyar a los doctores en la toma de decisiones. Con esto en mente, LG AI Research dio a conocer un importante avance que podría beneficiar a millones de personas. A continuación te contamos en qué consiste y la manera en que funciona.
Antes que nada es necesario hablar acerca del cáncer. En la actualidad es la primera causa de mortalidad a nivel mundial. Tan sólo durante el 2020 provocó más de 9 millones de fallecimientos y la tendencia se mantiene en aumento.
Uno de los problemas más severos es que la mayoría de los casos de tumores se diagnostican en etapas avanzadas. Cuando eso ocurre las probabilidades de curación disminuyen.
¿Cuáles serán los tipos de cáncer más comunes en el 2040?
A partir de un análisis realizado por Statista se puede identificar que la tendencia del cáncer se mantendrá durante las siguientes décadas y los tipos más comunes en el mundo serán los siguientes.
- Cáncer de mama.
- Cáncer de pulmón.
- Cáncer colorrectal.
- Cáncer de próstata.
- Cáncer de estómago.
- Cáncer de hígado.
- Cáncer cervicouterino.
- Cáncer de esófago.
- Cáncer de tiroides.
- Cáncer de vejiga.
LG AI Research crea un modelo para el diagnóstico rápido del cáncer
Ante este panorama LG AI Research, el centro de investigación de inteligencia artificial (IA) del conglomerado surcoreano LG Group, sorprendió al desarrollar un nuevo modelo de base patológica para el diagnóstico y tratamiento temprano del cáncer.
El modelo específico de imágenes de histopatología se llama EXAONEPath y puede analizar de forma segura imágenes microscópicas de muestras de tejido de pacientes con cáncer. Lo más sorprendente es que reduce los tiempos de las pruebas genéticas de dos semanas a menos de un minuto. Con esto ayuda a los médicos a mejorar la velocidad y la eficacia de los tratamientos.
Por su parte, este nuevo modelo tiene una precisión promedio del 86.1% en seis puntos de referencia en la clasificación correcta de características visuales a nivel celular.
Otra característica de EXAONEPath es que utiliza Amazon Web Services para transferir terabytes de datos a la nube en menos de una hora. Con esto se acorta el tiempo de entrenamiento del modelo de 60 días a una semana.
Lo anterior mejora el rendimiento de la creación de LG AI Research para el diagnóstico y la detección del cáncer, lo que conduce a mejores resultados clínicos para los pacientes.
¿Cómo fue el entrenamiento del nuevo modelo de IA?
Al mismo tiempo, el nuevo modelo utilizó Amazon SageMaker para su entrenamiento durante ocho meses. Durante este lapso analizó más de 285 millones de puntos de datos y más de 35,000 imágenes de muestras de tejido de alta resolución.
Finalmente, LG AI Research anunció que continuará con la actualización y mejoramiento de EXAONEPath. El objetivo es lograr que pueda detectar más tipos de cáncer utilizando imágenes patológicas adicionales.
