Una nueva Inteligencia Artificial muestra un acierto mayor al de radiólogos humanos, a la hora de detectar cáncer de pulmón en tomografías computarizadas de tórax de baja dosis (LDCT). Este programa de aprendizaje profundo se basa en una técnica por la cual el ordenador es capaz de aprender y mejorar por sí mismo a través del ejemplo y la experiencia acumulada.

Mientras que los radiólogos deben examinar un alto número de imágenes bidimensionales en forma de cortes de tan solo una tomografía computarizada, este nuevo sistema analiza la prueba directamente en tres dimensiones. Esto no solo acelera el proceso a la hora de detectar nódulos pulmonares malignos en los pacientes, sino que además, reduce el riesgo de error que surgía de tener que repasar cientos de imágenes por el ojo humano.

Por otra parte, la IA ha demostrado ser también más eficaz que los profesionales que han participado en este estudio, cuando solo se disponía de una tomografía del paciente. Al mismo tiempo, logró unos resultados muy similares a los de los expertos, en los casos en que se contaba con una tomografía previa, y una actual del paciente.

Además, gracias a este sistema no solo es posible saber si alguien se encuentra en pleno desarrollo de un tumor pulmonar maligno en sus primeras fases, sino que es capaz de confirmar que el paciente analizado no sufre de este padecimiento. Por lo tanto, en estos casos los pacientes no requieren de una biopsia pulmonar invasiva, de alto riesgo y con un alto coste.