Una herramienta de IA permite diagnosticar distintos tipos de cáncer
Tiempo de lectura: 2 minutos CHIEF es el nombre de la nueva herramienta, similar a ChatGPT, creada por científicos de Harvard y que ha logrado una precisión de casi el 94% en la detección de cáncer.
Un equipo de científicos de la Universidad de Harvard desarrolló una herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de diagnosticar varios tipos de cáncer. Se trata de una iniciativa que busca ayudar en la elección de tratamientos y predecir tasas de supervivencia.
La investigación, publicada en la revista Nature, asegura que se trata de un modelo similar al programa ChatGPT, aunque más versátil, diseñado para llevar a cabo una variedad de tareas en múltiples formas de cáncer.
Este nuevo modelo, denominado CHIEF (‘jefe’en español), se probó en hasta 19 tipos de cáncer, lo que le otorga una flexibilidad similar a sistemas lingüísticos como ChatGPT.
Cabe destacar que, aunque existen otros modelos de IA para efectuar diagnósticos médicos a partir de imágenes de patologías, los expertos indican que CHIEF es el primero que puede predecir resultados en pacientes y validarlos respecto a otros grupos de afectados.
«Nuestro modelo resultó ser muy útil en múltiples tareas relacionadas con la detección, el pronóstico y la respuesta al tratamiento del cáncer en distintos tipos de cáncer», subraya Kun-Hsing Yu, principal autor del estudio.
El análisis de imágenes digitales de tejidos tumorales permite a CHIEF detectar células cancerosas y predecir el perfil molecular de un tumor a partir de las características observadas con una mayor precisión que la que ofrecen la mayoría de los sistemas de IA actuales.
El entrenamiento de CHIEF
Durante su investigación, los expertos ‘entrenaron’ a la herramienta con 15 millones de imágenes sin etiquetar y divididas en secciones de interés. Con este entrenamiento, el modelo llegó a interpretar una imagen de manera más integral al considerar un contexto más amplio, en lugar de centrarse solo en una región en particular.
Después, expusieron a CHIEF a otras 60.000 imágenes completas de tejidos recogidos del pulmón, mama, próstata, colon y recto, estómago, esófago, riñón, cerebro, hígado, tiroides, páncreas, cuello uterino, útero, ovario, testículo, piel, tejido blando, glándula suprarrenal y vejiga.
Con este entrenamiento, el modelo llegó a interpretar una imagen de manera más integral al considerar un contexto más amplio, en lugar de centrarse solo en una región en particular.
Según los expertos, CHIEF alcanzó una precisión de casi el 94% en la detección de cáncer y superó significativamente los resultados de otras herramientas de IA actuales en 15 conjuntos de datos que contenían 11 tipos de cáncer.
