Estudiantes desarrollan una herramienta computacional

Los estudiantes emplearon técnicas de reconocimiento de patrones.

Estudiantes del IPN desarrollan una herramienta computacional

Estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollan una herramienta computacional mediante técnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones; capaz de realizar prediagnósticos de identificación de pacientes con cáncer de pulmón en etapa temprana.

El sistema lo creó Ximena Fernanda Cortés Perales, Isaac Iván Aguirre Bahena y Sergio Martínez Ávila; alumnos de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM). Esta herramienta analiza imágenes de tomografías computarizadas del tórax; y las clasifica para apoyar a los galenos en la elaboración de diagnósticos concluyentes. Esta innovación se desarrolló con un banco de imágenes públicas de mil 400 pacientes; los estudiantes entrenaron algoritmos que reconocen anomalías en los pulmones.

Para el análisis digital de las imágenes; los estudiantes emplearon técnicas de reconocimiento de patrones; capaces de clasificar las imágenes de acuerdo con ciertos patrones, rasgos y características deseadas.

Isaac Aguirre detalló 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 destinaron otra fracción de tomografías para hacer pruebas con imágenes diferentes a las del entrenamiento.

Los resultados de la innovación demostraron que el sistema alcanzó un 95 por ciento de precisión y 95 por ciento de exhaustividad, que se refiere al porcentaje de los prediagnósticos que se clasifican correctamente. Además, los estudiantes recalcaron que la importancia de este proyecto radica en que actualmente en México el cáncer de pulmón es considerado la segunda causa de muerte en hombres y la cuarta en mujeres.

Sin embargo; los investigadores subrayaron que la interpretación de la imagen de una tomografía de tórax no es sencilla por la cantidad de información contenida, lo cual puede dificultar la toma de decisiones y provocar diagnósticos erróneos.

Esta herramienta computacional no pretende de ninguna manera sustituir los análisis clínicos y métodos tradicionales, pero evitará que los pacientes sanos se sometan a biopsias o tratamientos invasivos innecesarios; puesto que el programa es capaz de identificar las imágenes que presentan el más mínimo indicio de cáncer, permitiendo al especialista ordenar biopsia únicamente a aquellos pacientes seleccionados por el sistema; aseguró Sergio Martínez.

Según el Instituto Nacional de Cáncer de Estados Unidos (NCI por sus siglas en inglés); el 70 por ciento de los diagnósticos de cáncer en estados clínicos tempranos tienen mejor respuesta al tratamiento.