Un nuevo método basado en inteligencia artificial para diagnosticar cáncer de mama

Un equipo de investigadores del Instituto de Física Corpuscular (CSIC-UV) y de la UPV ha participado en el desarrollo de un sistema de diagnóstico del cáncer de mama capaz de reducir el número de falsos positivos a través de la inteligencia artifical. "El novedoso método ofrece una fiabilidad de detección cercana al 90%, la más alta en este tipo de sistemas, y será de gran utilidad en la práctica clínica", explica la Universidad de Valencia.

Este dispositivo es capaz de reducir el número de zonas sospechosas o falsas alarmas y dar información sobre la presencia de cáncer mediante técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales y el uso de algoritmos predictivos.

“Si por otros indicios clínicos el profesional sospecha que se encuentra ante un diagnóstico positivo no evidente, puede amplificar regiones que presentan mayores sospechas de tumor, y que aún no son detectables por el ojo humano experto, para facilitar futuras localizaciones de biopsia”, dice Francisco Albiol, investigador del CSIC en el Instituto de Física Corpuscular.

Según Corpuscular, el algoritmo "puede ser una herramienta de gran utilidad en el diagnóstico temprano de este tipo de cáncer, ofreciendo a los profesionales clínicos un sistema experto adicional”, señala Francisco Albiol.

Los participantes del proyecto estudian cómo trasladar este método a la práctica clínica. “Una de las posibilidades más sencillas sería su aplicación para reducir la fatiga del radiólogo mediante el cribado de casos fáciles”, añade Alberto Albiol, investigador de la Universitat Politècnica de València.

El proyecto ha contado con la participación de 120 equipos multidisciplinares y sus resultados han sido presentados recientemente en el congreso del International Society For Computational Biology.