Estudiantes del Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron una herramienta computacional, que realiza pre-diagnósticos para identificar a pacientes con cáncer de pulmón en etapa temprana.
El sistema, creado por Ximena Fernanda Cortés Perales, Isaac Iván Aguirre Bahena y Sergio Martínez Ávila, alumnos de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM), analiza imágenes de tomografías computarizadas del tórax y las clasifica para elaborar un pre-diagnóstico, que puede ayudar a los médicos especialistas en la elaboración de sus diagnósticos concluyentes.
Para el análisis digital de las imágenes, los jóvenes emplean técnicas de reconocimiento de patrones (Redes Neuronales Artificiales), con las que clasifican las imágenes de acuerdo a ciertos patrones, rasgos y características deseadas.
Los estudiantes trabajaron con un banco de imágenes de mil 400 pacientes (difundidas en internet) por el sitio: The Lung Image Database Consortium Image Collection (LIDC-IDRI), de los Estados Unidos, con las que entrenaron una serie de algoritmos capaces de reconocer las diferencias entre tomografías de pacientes sanos y con afecciones en los pulmones.
“Nuestro sistema alcanzó un 95 por ciento de precisión y 95 por ciento de exhaustividad, que se refiere al porcentaje de los pre-diagnósticos que se clasifican correctamente”, explicó Aguirre Bahena, uno de los estudiantes encargados del desarrollo de este algoritmo.
(Con información Excélsior)