El programa de computadora diagnostica el cáncer cerebral mejor que los médicos que usan imágenes de resonancia magnética

Imágenes de resonancia magnética de un cerebro humano con una recaída de un tumor cerebral y con radiación (necrosis por radiación). La estructura del tumor es más heterogénea (roja) que la estructura de la necrosis por radiación.

La resonancia magnética (MRI) es un método tomográfico para estudiar órganos y tejidos internos utilizando el fenómeno de la resonancia magnética nuclear. Las imágenes de resonancia magnética se han convertido en algo común para las personas comunes debido a la gran cantidad de series médicas, donde los "médicos" con una mirada seria observan dichas imágenes, estableciendo instantáneamente el diagnóstico correcto.

De hecho, todo es mucho más complicado. Incluso el médico más capacitado puede cometer un error. Es especialmente difícil diagnosticar el cáncer de cerebro mediante escáneres de resonancia magnética. Una persona en general a menudo comete errores, y tales errores a menudo conducen a tristes consecuencias. Bueno, ¿y si involucramos sistemas informáticos en el trabajo de los médicos? Después de todo, aprendieron a hacer diagnósticos de acuerdo con las descripciones de enfermedades y los resultados de los análisis de pacientes. Los científicos de la Universidad Case Western Reserve decidieron probar la capacidad de los sistemas informáticos en términos de diagnóstico de cáncer con imágenes de resonancia magnética del cerebro.

Al final resultó que, no en vano. El programa desarrollado por el proyecto hace que el diagnóstico sea más preciso que el médico humano. El sistema puede determinar, por ejemplo, qué es una formación inusual en el cerebro de un paciente que previamente ha sido diagnosticado con cáncer. ¿Es este sitio un grupo de células muertas destruidas por la radiación, o es cáncer de regreso? La computadora, después de un cuidadoso análisis de imágenes, puede determinar todo esto.

"Una de las cuestiones más urgentes para la medicina es la planificación de un posible tratamiento si el paciente ya ha sido diagnosticado con cáncer, y ahora es necesario determinar si las células se han extinguido después del tratamiento con radiación o si el tumor no se ha ido", dice Pallavi Tiwari, Uno de los desarrolladores de este sistema. "En una resonancia magnética, todo se ve más o menos igual".

Pero el tratamiento de la necrosis por radiación y el cáncer es radicalmente diferente. Este es el problema: si comete un error, el paciente no recibirá el tratamiento que necesita y la situación puede empeorar significativamente. Puede distinguir la necrosis de un tumor, pero esto requiere una biopsia. Y esto es costoso, y lleva mucho tiempo analizarlo. Además, una biopsia es una operación invasiva que también puede afectar negativamente la enfermedad de un paciente.

Para desarrollar el programa, los investigadores utilizaron técnicas de aprendizaje automático. Los científicos utilizaron imágenes de resonancia magnética, según las cuales los médicos diagnosticaron previamente correctamente al cargar estas imágenes en la red neuronal. No solo los médicos participan en el proyecto, los ingenieros, los científicos de otras áreas y los físicos también trabajan en este sistema. Para el tratamiento del sistema, los médicos utilizaron imágenes de 43 pacientes en el Centro Médico Case de los Hospitales Universitarios.

El equipo logró desarrollar algoritmos que pueden distinguir entre ambos tipos de desviaciones y hacer el diagnóstico correcto. “Los algoritmos ven lo que los médicos simplemente no pueden ver. El sistema informático toma una gran cantidad de mediciones de imágenes, tratando de determinar la presencia de un tumor o necrosis por radiación del tejido cerebral ", dice otro participante en el experimento. Los tumores malignos y los efectos de la necrosis por radiación aún varían, pero estas diferencias son tan pequeñas que es casi imposible reconocerlas a simple vista.

Y si los médicos intentan encontrar heterogeneidades en la estructura de los tejidos estudiados, entonces la computadora no solo hace esto.. Estudia las imágenes lo más a fondo posible, analizando las imágenes por píxeles. La estructura del tumor en las imágenes se ve más uniforme, aunque las diferencias con las consecuencias de la necrosis por radiación son mínimas, como se mencionó anteriormente.

Para probar la eficacia del nuevo método, los autores del proyecto decidieron usar imágenes de resonancia magnética de pacientes que fueron diagnosticados correctamente. Las imágenes intentaron identificar médicos humanos y un sistema informático. Se seleccionaron un total de 15 imágenes. Uno de los médicos hizo el diagnóstico correcto en las imágenes de 7 pacientes. El otro es ocho. Un programa de computadora diagnosticó correctamente 12 de 15 casos de las mismas imágenes.

Los desarrolladores del sistema dicen que cuando se creó, se concibió como una herramienta de diagnóstico adicional. Se puede usar junto con otros métodos de diagnóstico, que mejorarán radicalmente la precisión del diagnóstico para pacientes con tumores cerebrales malignos y para pacientes con necrosis por radiación del tejido cerebral.

Ahora el desarrollo existe como un prototipo. Los científicos lo refinan y complementan constantemente, con la esperanza de hacerlo aún más preciso. Para hacer esto, los científicos cargan una gran cantidad de imágenes de resonancia magnética en el sistema con un diagnóstico previamente confirmado de varios pacientes de varios hospitales. Después del refinamiento de la técnica, según los desarrolladores, puede usarse como un método de diagnóstico adicional en un entorno clínico.

Source: https://habr.com/ru/post/es397505/