الريــم
12-20-2022, 02:14 PM
La inteligencia artificial que los astrof?sicos utilizan para ahorrar tiempo a la hora de estudiar el firmamento, ser? la encargada de diagnosticar con mayor celeridad el c?ncer de colon en el Hospital Universitario de Canarias (HUC). El servicio de Anatom?a Patol?gica del centro hospitalario y el Instituto de Astrof?sica de Canarias (IAC) est?n desarrollando, en base a los conocimientos sanitarios y técnicos de ambas instituciones, una nueva herramienta que permita acelerar el proceso de diagn?stico por imagen que, a d?a de hoy, se realiza de manera manual.
Y es que los pat?logos de Canarias realizan los an?lisis de las biopsias que llegan a laboratorio una por una. "Las observamos al microscopio para corroborar si existe o no una lesi?n maligna", explica Eduardo Salido, jefe de Anatom?a Patol?gica del HUC. Se trata de un proceso manual que puede conllevarle unos 6 minutos de an?lisis por microscopio a "un pat?logo experimentado con m?s de diez a?os de formaci?n". Incluso realizando una preselecci?n de las biopsias en base al perfil de riesgo de los pacientes, "el diagn?stico de las muestras de alto riesgo puede demorarse entre 3 y 5 d?as y hasta un mes en las rutinarias", explica Salido. Con inteligencia artificial, el experto calcula que el tiempo se podr?a reducir a 6 segundos.
La situaci?n se agrava en las islas no capitalinas pues, aunque se recogen muestras a diario, carecen de medios humanos para realizar el an?lisis pormenorizado de las im?genes en poco tiempo. "Cada vez tenemos m?s demanda porque se realizan m?s cribados", explica Salido. El c?ncer colorrectal es el que muestra una mayor incidencia tiene entre los canarios - acumula el 14% de casos de c?ncer en las Islas- y su diagn?stico temprano, a través del cribado poblacional, es una de las f?rmulas m?s eficaces para evitar que progrese.
El c?ncer colorrectal es el que muestra una mayor incidencia en las Islas, hasta el 14% de los casos de c?ncer
De esta necesidad surge entonces la idea de aplicar las nuevas técnicas de inteligencia artificial, machine learning y deep learning en beneficio de los pacientes. "Hablamos con el IAC porque sab?amos que ellos también obtienen cientos de im?genes del firmamento que criban para acelerar los procesos de an?lisis", explica Salido. De la colaboraci?n de ambas instituciones aparece el proyecto Patolog-IA, que busca adaptar las tecnolog?as de an?lisis de im?genes astrof?sicas a im?genes biol?gicas.
Los investigadores del IAC han "entrenando" a la inteligencia artificial en base a modelos y bases de datos ya publicadas. "Hemos utilizado informaci?n de universidades de China y Alemania", describe Carlos Luque. Esta inteligencia artificial se basa en la metodolog?a "Maestro Medio". En este modelo se combinan dos redes neuronales idénticas y muy profundas. Una red hace de "estudiante", lo que significa que, con pocas im?genes etiquetadas, va aprendiendo las caracter?sticas para detectar tumores. La otra red hace de "maestro", recibe parte de la informaci?n del alumno e intenta clasificar las im?genes sin etiquetar. "Este rol va cambiando entre ambas redes neuronales para que haya un intercambio continuo de conocimientos", explica Luque.
Después de varios meses de uso iterativo, la inteligencia artificial ha empezado a tener resultados satisfactorios. El mecanismo ha acertado entre un 80 y un 90% de las ocasiones. Pero a?n le queda mucho por aprender.
De hecho, el desarrollo de la inteligencia artificial ha encontrado muchas dificultades. El primer obst?culo fue adaptar las im?genes de gran tama?o que procesan las biopsias a la red neuronal artificial. "Cada biopsia -se hacen varias de un solo paciente- ocupaba al menos 8 gigabytes de memoria, lo que imped?a a la tarjeta gr?fica poder analizarla por completo", explica Luque. Las im?genes digitalizadas de las muestras humanas pueden llegar a tener cientos de millones de p?xeles, equivalentes a m?s de una decena de televisiones de alta definici?n. Las im?genes t?picas provenientes de prospecciones astron?micas suelen ser de menor tama?o, aunque muy numerosas. Los investigadores encontraron una soluci?n en hacerlas m?s peque?as. "Con recortes de rect?ngulos de 300 p?xeles las im?genes resultaban m?s f?cil de analizar", explica el astrof?sico, que se?ala que la m?quina primero realiza un an?lisis individual para, posteriormente, "lograr un an?lisis del conjunto", explica Luque.
La inteligencia artificial analiza las im?genes recortadas
Los pat?logos encontraron sus propias dificultades. "Nos dimos cuenta de que la tinci?n que nosotros aplicamos de manera habitual, estaba haciendo fallar al algoritmo", asegura Salido. Y es que en el proceso de tinci?n, hay momentos en el que el color con el que se ti?en los tejidos es m?s intenso que otras veces. "Algo imperceptible al ojo humano", pero que para la m?quina es un verdadero "descalabro". "Descubrir eso fue sorprendente y nos dimos cuenta de casualidad, cuando vimos que en algunas biopsias la inteligencia artificial se equivocaba much?simo m?s", explica.
Aunque los primeros resultados son esperanzadores, tanto los investigadores del IAC como los del HUC saben que este desarrollo es una carrera de fondo. "Vamos poco a poco, llevamos menos de un a?o y, de momento, nosotros nos dedicamos en nuestros ratos libres", destaca el pat?logo. Por su parte, Carlos Luque asegura que su puesta en funcionamiento siempre depender? de que "la opini?n de los pat?logos" y de que los resultados "sean coherentes".
Aunque a?n no est? a punto, ya se ha instalado un servidor de c?mputo, que incorpora una tarjeta gr?fica donada por NVIDIA al IAC, para el uso exclusivo del HUC. El servicio est? todav?a en fase de pruebas, pero pronto las im?genes obtenidas diariamente en el hospital se podr?n subir al servidor y éste devolver? una lista priorizada para ser revisada por los médicos. "El diagn?stico final ser? realizado por un pat?logo especializado, pero los casos m?s urgentes ser?n identificados m?s r?pidamente gracias a la ayuda de la inteligencia artificial", subraya Carlos Luque, investigador del proyecto EuroCC en el que se enmarca el desarrollo de esta herramienta.
El dise?o actual se ha realizado en un periodo de tan solo unos meses gracias a que los tejidos tienen caracter?sticas comunes para toda la especie humana. "En el futuro queremos que la red preste m?s atenci?n a detalles espec?ficos identificados por el HUC", se?ala Andrés Asensio, investigador del IAC. "Adem?s, con esta técnica también se puede aplicar a otros datos, como los astron?micos, creemos que es un gran ejemplo de los beneficios del trasvase de conocimiento entre campos diferentes unidos por las técnicas de inteligencia artificial”, a?ade. De hecho, en un futuro los investigadores creen que esta herramienta podr?a revolucionar el diagn?stico por imagen de varios servicios dentro del Servicio Canario de la Salud (SCS).
أكثر... (https://www.sport.es/es/noticias/sociedad/inteligencia-artificial-astrofisica-diagnosticar-cancer-80212626)
Y es que los pat?logos de Canarias realizan los an?lisis de las biopsias que llegan a laboratorio una por una. "Las observamos al microscopio para corroborar si existe o no una lesi?n maligna", explica Eduardo Salido, jefe de Anatom?a Patol?gica del HUC. Se trata de un proceso manual que puede conllevarle unos 6 minutos de an?lisis por microscopio a "un pat?logo experimentado con m?s de diez a?os de formaci?n". Incluso realizando una preselecci?n de las biopsias en base al perfil de riesgo de los pacientes, "el diagn?stico de las muestras de alto riesgo puede demorarse entre 3 y 5 d?as y hasta un mes en las rutinarias", explica Salido. Con inteligencia artificial, el experto calcula que el tiempo se podr?a reducir a 6 segundos.
La situaci?n se agrava en las islas no capitalinas pues, aunque se recogen muestras a diario, carecen de medios humanos para realizar el an?lisis pormenorizado de las im?genes en poco tiempo. "Cada vez tenemos m?s demanda porque se realizan m?s cribados", explica Salido. El c?ncer colorrectal es el que muestra una mayor incidencia tiene entre los canarios - acumula el 14% de casos de c?ncer en las Islas- y su diagn?stico temprano, a través del cribado poblacional, es una de las f?rmulas m?s eficaces para evitar que progrese.
El c?ncer colorrectal es el que muestra una mayor incidencia en las Islas, hasta el 14% de los casos de c?ncer
De esta necesidad surge entonces la idea de aplicar las nuevas técnicas de inteligencia artificial, machine learning y deep learning en beneficio de los pacientes. "Hablamos con el IAC porque sab?amos que ellos también obtienen cientos de im?genes del firmamento que criban para acelerar los procesos de an?lisis", explica Salido. De la colaboraci?n de ambas instituciones aparece el proyecto Patolog-IA, que busca adaptar las tecnolog?as de an?lisis de im?genes astrof?sicas a im?genes biol?gicas.
Los investigadores del IAC han "entrenando" a la inteligencia artificial en base a modelos y bases de datos ya publicadas. "Hemos utilizado informaci?n de universidades de China y Alemania", describe Carlos Luque. Esta inteligencia artificial se basa en la metodolog?a "Maestro Medio". En este modelo se combinan dos redes neuronales idénticas y muy profundas. Una red hace de "estudiante", lo que significa que, con pocas im?genes etiquetadas, va aprendiendo las caracter?sticas para detectar tumores. La otra red hace de "maestro", recibe parte de la informaci?n del alumno e intenta clasificar las im?genes sin etiquetar. "Este rol va cambiando entre ambas redes neuronales para que haya un intercambio continuo de conocimientos", explica Luque.
Después de varios meses de uso iterativo, la inteligencia artificial ha empezado a tener resultados satisfactorios. El mecanismo ha acertado entre un 80 y un 90% de las ocasiones. Pero a?n le queda mucho por aprender.
De hecho, el desarrollo de la inteligencia artificial ha encontrado muchas dificultades. El primer obst?culo fue adaptar las im?genes de gran tama?o que procesan las biopsias a la red neuronal artificial. "Cada biopsia -se hacen varias de un solo paciente- ocupaba al menos 8 gigabytes de memoria, lo que imped?a a la tarjeta gr?fica poder analizarla por completo", explica Luque. Las im?genes digitalizadas de las muestras humanas pueden llegar a tener cientos de millones de p?xeles, equivalentes a m?s de una decena de televisiones de alta definici?n. Las im?genes t?picas provenientes de prospecciones astron?micas suelen ser de menor tama?o, aunque muy numerosas. Los investigadores encontraron una soluci?n en hacerlas m?s peque?as. "Con recortes de rect?ngulos de 300 p?xeles las im?genes resultaban m?s f?cil de analizar", explica el astrof?sico, que se?ala que la m?quina primero realiza un an?lisis individual para, posteriormente, "lograr un an?lisis del conjunto", explica Luque.
La inteligencia artificial analiza las im?genes recortadas
Los pat?logos encontraron sus propias dificultades. "Nos dimos cuenta de que la tinci?n que nosotros aplicamos de manera habitual, estaba haciendo fallar al algoritmo", asegura Salido. Y es que en el proceso de tinci?n, hay momentos en el que el color con el que se ti?en los tejidos es m?s intenso que otras veces. "Algo imperceptible al ojo humano", pero que para la m?quina es un verdadero "descalabro". "Descubrir eso fue sorprendente y nos dimos cuenta de casualidad, cuando vimos que en algunas biopsias la inteligencia artificial se equivocaba much?simo m?s", explica.
Aunque los primeros resultados son esperanzadores, tanto los investigadores del IAC como los del HUC saben que este desarrollo es una carrera de fondo. "Vamos poco a poco, llevamos menos de un a?o y, de momento, nosotros nos dedicamos en nuestros ratos libres", destaca el pat?logo. Por su parte, Carlos Luque asegura que su puesta en funcionamiento siempre depender? de que "la opini?n de los pat?logos" y de que los resultados "sean coherentes".
Aunque a?n no est? a punto, ya se ha instalado un servidor de c?mputo, que incorpora una tarjeta gr?fica donada por NVIDIA al IAC, para el uso exclusivo del HUC. El servicio est? todav?a en fase de pruebas, pero pronto las im?genes obtenidas diariamente en el hospital se podr?n subir al servidor y éste devolver? una lista priorizada para ser revisada por los médicos. "El diagn?stico final ser? realizado por un pat?logo especializado, pero los casos m?s urgentes ser?n identificados m?s r?pidamente gracias a la ayuda de la inteligencia artificial", subraya Carlos Luque, investigador del proyecto EuroCC en el que se enmarca el desarrollo de esta herramienta.
El dise?o actual se ha realizado en un periodo de tan solo unos meses gracias a que los tejidos tienen caracter?sticas comunes para toda la especie humana. "En el futuro queremos que la red preste m?s atenci?n a detalles espec?ficos identificados por el HUC", se?ala Andrés Asensio, investigador del IAC. "Adem?s, con esta técnica también se puede aplicar a otros datos, como los astron?micos, creemos que es un gran ejemplo de los beneficios del trasvase de conocimiento entre campos diferentes unidos por las técnicas de inteligencia artificial”, a?ade. De hecho, en un futuro los investigadores creen que esta herramienta podr?a revolucionar el diagn?stico por imagen de varios servicios dentro del Servicio Canario de la Salud (SCS).
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