El aprendizaje profundo ayuda a detectar cánceres de pulmón malignos

Los radiólogos asistidos por un software basado en el aprendizaje profundo pudieron detectar mejor los cánceres de pulmón malignos en las radiografías de tórax, según una investigación publicada en la revista 'Radiology'.

[#1 Vodker]

Meneo por el uso del término "aprendizaje profundo" en lugar de su consabido equivalente en inglés.
#0 eso sí, las etiquetas son muy mejorables y en lugar de cultura debería ir en tecnología.

[#2 reithor]

Muy buenas noticias, nuevas tecnologías que llegan donde el ojo no ve.

[#3 Kailink]

#1 Tienes razón, he intentado mejorarlo un poco

[#4 Robus]

Pero eso es IA! Peligrosisima! Se va follar al gato y a comerse los yogures de la nevera!

Que lo he leido por ahí!

[#5 vladrik]

Buff, estos artículos donde claramente no saben de lo que hablan y ni siquiera ponen fuentes tienen un peligro...

Dice (sin puto sentido):

"El software de detección asistido por computadora para detectar nódulos pulmonares no ha sido ampliamente aceptado y utilizado debido a las altas tasas de falsos positivos, a pesar de que proporciona una sensibilidad relativamente alta --añade el doctor Choi--. El DCNN puede ser una solución para reducir la cantidad de falsos positivos".

Lo que ocurre es que la red neuronal comercializada por Samsung, según este estudio, aporta sensibilidad 67.3% con 0.2 falsos positivos por imagen. Los radiologos consiguen sensibilidad de 63.1% con 0.2 falsos positivos por imagen. En una segunda vuelta, los radiologos volvieron a analizar las mismas imágenes pero esta vez viendo el resultado que daba la red, y consiguieron una sensibilidad de 70.3% con 1.8 falsos positivos por imagen.

Conclusión, los radiologos junto con la red fallan un poquito menos que una escopeta de feria. Así que, cojan a todos los pacientes que digan los radiologos, y a todos los que diga la red neuronal y háganles una RM o un TAC!.

El paper: pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2019182465