El término Inteligencia Artificial se acuñó por primera vez en 1954 en una conferencia en Dartmouth. Desde entonces, ha experimentado una gran evolución, hasta tal punto que puede llevar a abarcarlo todo. Algunos de los campos en los que más presente está este tipo de tecnología son: la robótica, los sistemas de armamento, la cartografía…
Sin embargo, la medicina no ha dejado pasar las ventajas que otorga la inteligencia artificial y también ha empezado a usar esta tecnología para el diagnóstico de las enfermedad: ahora para distinguir células cancerosas.
Y es que, en los pacientes con cáncer puede haber una enorme variación en los tipos de células cancerosas de un paciente a otro, incluso dentro de la misma enfermedad. La identificación de los tipos de células presentes en particular puede ser muy útil al elegir el tratamiento que sería más efectivo, pero los métodos para hacerlo requieren mucho tiempo y, a menudo, se ven obstaculizados por el error humano.
El sistema se basa en una red neuronal convolucional, una forma de inteligencia artificial modelada en el sistema visual humano
Por ello, un equipo de investigadores de la Universidad de Osaka ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial que puede identificar diferentes tipos de células cancerosas simplemente mediante un escaneo microscópico.
Concretamente, el sistema se basa en una red neuronal convolucional, una forma de inteligencia artificial modelada en el sistema visual humano.
En este estudio, publicado en la revista 'Cancer Research', este sistema se aplicó para distinguir las células cancerosas de los ratones y los humanos, así como las células equivalentes que también se habían seleccionado para la resistencia a la radiación.
IDENTIFICACIÓN DE LAS CÉLULAS A TRAVÉS DE LAS IMÁGENES MICROSCÓPICAS
En primer lugar, los investigadores probaron el sistema en 8.000 imágenes de células obtenidas de un microscopio de contraste de fase y, posteriormente, probaron la precisión en otras 2.000 imágenes para ver si distinguía las células cancerosas de los ratones de las humanas y las radiorresistentes de las radiosensibles.
Esto mostró que el sistema podía identificar correctamente las células basándose solo en las imágenes microscópicas de ellas.
Con una previsión de futuro, los investigadores esperan capacitar al sistema en más tipos de células cancerosas con el objetivo de establecer un sistema universal que pueda identificar y distinguir automáticamente todas esas células.