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CheXNet mejora el diagnóstico de la neumonía

Radiodiagnóstico. Medicina Nuclear

CheXNet, un algoritmo desarrollado por investigadores de la Universidad de Stanford, puede diagnosticar hasta 14 tipos de patologías a partir de imágenes de rayos X de tórax incluso mejor que los radiólogos que trabajan solos. El algoritmo evitaría los errores en la interpretación de las imágenes radiológicas, como en los casos de neumonía, que muchas veces difiere en función del médico que las interpreta.

“Interpretar las imágenes de rayos X para diagnosticar patologías como la neumonía supone un desafío. Sabemos que hay una gran variabilidad en los diagnósticos de los radiólogos. Nos interesamos en desarrollar algoritmos de aprendizaje automático que pudieran aprender de cientos de miles de diagnósticos a partir de imágenes de rayos X de tórax para realizar diagnósticos precisos”, explica Pranav Rajpurkar, autor principal del estudio y estudiante del Machine Learning Group de Stanford.

Además, los investigadores han desarrollado una herramienta informática que colorea las zonas de del tórax por las cuales CheXNet ha diagnosticado neumonía. Según señalan los científicos de Stanford, esta herramienta aceleraría el flujo de trabajo del radiólogo ya que le indica el lugar en el que debe fijarse en primer lugar, lo que diagnosticaría de manera más rápida a los pacientes enfermos.

“Pensamos seguir construyendo y mejorando algoritmos médicos que puedan detectar anormalidades automáticamente y esperamos conseguir que las bases de datos anónimas estén disponibles de forma pública para que otros trabajen en problemas similares. El aprendizaje automático tiene un gran potencial para mejorar el sistema actual de atención médica. Queremos continuar innovando en este campo", asegura Jeremy Irvin, coautor principal del artículo.

CheXNet ha superado a 4 radiólogos de Stanford en su capacidad de diagnosticar neumonía. Actualmente, el algoritmo tiene un rendimiento más alto que cualquier trabajo relacionado con bases de datos de imágenes de rayos X de tórax de los National Institutes of Health (NIH) de los Estados Unidos, tal y como describen los autores de la investigación.