Científicos de la Universidad de California, en Estados Unidos, desarrollaron un algoritmo que detecta hemorragias cerebrales en los escáneres, con una mayor precisión que dos de cada cuatro radiólogos.
La red neuronal convolucional (CNN), es el estudio encargado de que entrenar al algoritmo con un número pequeño de imágenes, unas 4.396 pruebas de tomografías computarizadas, acertando la mayoría de las lesiones cerebrales traumáticas, accidentes cerebrovasculares y aneurismas en pacientes.
“La riqueza de estos datos, junto con otros pasos que impidieron que el modelo interpretara el ruido como significativo, creó un algoritmo extremadamente preciso”, explicó Jitendra Malik, profesora de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en la universidad.
Este algoritmo tiene la capacidad de clasificar las anomalías por subtipo, algo que en definitiva ayuda a los médicos a establecer un tratamiento efectivo.
“Dada la gran cantidad de personas que sufren lesiones cerebrales traumáticas todos los días, esto tiene una importancia clínica enorme”, enfatizó Malik.
Con información de Invdes.