La importancia de este proyecto radica en que actualmente en México, el cáncer de pulmón es considerado la segunda causa de muerte en hombres y la cuarta en mujeres. (Foto: Especial)

IPN crea sistema para detectar cáncer de pulmón en etapa temprana

El sistema analiza imágenes de tomografías computarizadas y las clasifica para elaborar un pre-diagnóstico
Redacción | El Universal
19 Marzo, 2019 | 17:31 hrs.

Estudiantes del Instituto Politécnico Nacional desarrollaron una herramienta computacional, a través de técnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, que ayuda a realizar prediagnósticos para identificar a pacientes con cáncer de pulmón en etapa temprana.

En un comunicado, la institución detalló que el sistema analiza imágenes de tomografías computarizadas y las clasifica para elaborar un prediagnóstico, el cual puede ayudar a los médicos en la elaboración de diagnósticos concluyentes.

Para el análisis digital de las imágenes, los alumnos de la Escuela Superior de Cómputo emplean técnicas de reconocimiento de patrones (Redes Neuronales Artificiales). Las imágenes se clasifican con base a ciertos patrones, rasgos y características deseadas.

Los estudiantes trabajaron con un banco de imágenes de mil 400 pacientes difundidas por el sitio The Lung Image Database Consortium Image Collection, de Estados Unidos. Con las imágenes entrenaron una serie de algoritmos capaces de reconocer las diferencias entre tomografías de pacientes sanos y con afecciones en los pulmones.

Al respecto, Isaac Aguirre detalló que utilizaron una parte de las imágenes para entrenar el algoritmo, otra para el proceso de evaluación que permite medir el desempeño del sistema y destinaron otra fracción de tomografías, para hacer pruebas con imágenes diferentes a las del entrenamiento.

“Nuestro sistema alcanzó un 95% de precisión y 95% de exhaustividad, que se refiere al porcentaje de los prediagnósticos que se clasifican correctamente”, explicó Aguirre Bahena, uno de los estudiantes involucrados en el proyecto.

MIentras que Ximena Cortés resaltó la importancia de este proyecto radica en que actualmente en México, el cáncer de pulmón es considerado la segunda causa de muerte en hombres y la cuarta en mujeres.

Agregó que la cantidad de información contenida en la imagen de una tomografía de tórax puede dificultar la toma de decisiones y provocar diagnósticos erróneos.

Sergio Martínez aseguró que esta herramienta computacional no pretende de ninguna manera sustituir los análisis clínicos y métodos tradicionales, pero evitará que los pacientes sanos se sometan a biopsias o tratamientos invasivos innecesarios.

Esto debido a que el programa es capaz de identificar las imágenes que presentan el más mínimo indicio de cáncer, lo que permite al especialista ordenar biopsia únicamente a aquellos pacientes seleccionados por el sistema.

“De acuerdo al Instituto Nacional de Cáncer de Estados Unidos (NCI, por sus siglas en inglés), el 70% de los diagnósticos de cáncer en estados clínicos tempranos, tienen mejor respuesta al tratamiento. Por ello, creemos que es primordial el desarrollo de este sistema, que auxilia en la detección oportuna del cáncer de pulmón”, concluyó.

 

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