TIANJIN, China, 7 jul (Xinhua) -- Los médicos en China pronto interpretarán imágenes de escáner de senos de pacientes con la ayuda de máquinas.
El Centro Nacional de Investigación Clínica del Cáncer (Cnicc) anunció hoy que firmó un acuerdo con el Instituto de Tecnología de Computación de la Academia de Ciencias de China (ACCh) para usar inteligencia artificial en el diagnóstico por imágenes.
Su primer enfoque de cooperación consiste en la lectura de los escaneos y mamografías de ultrasonido de seno, dos métodos comunes utilizados en las pruebas de detección
El objetivo es mejorar la precisión del diagnóstico y fomentar la detección de cáncer de mama en regiones de alto predominio y áreas rurales, donde faltan profesionales médicos experimentados, indica el acuerdo.
"El diagnóstico por imágenes es donde la inteligencia artificial puede tener un gran papel", dijo Zhao Yi, un profesor de computación de la ACCh. "Usamos tecnología de aprendizaje para construir modelos basados en la experiencia de los radiólogos".
Zhao señaló que la máquina habrá leído cientos de miles de reportes de escaneo de seno antes de que asuma el puesto de un asistente de médico. Cuando se le pida leer los escaneos, la máquina podrá producir un informe muy preciso en sólo unos segundos.
Por el momento, no está claro cuándo comenzará el uso clínico y cuántos hospitales se beneficiarán.
Los científicos chinos de las instituciones estatales o compañías tecnológicas líderes compiten para lograr avances en el uso de inteligencia artificial. La atención médica ha sido identificada como un área prometedora para la tecnología.
El cáncer de mama es el tumor maligno más común entre las chinas; en 2015 se registraron cerca de 272.000 nuevos casos en China. Más de 71.000 personas murieron de cáncer de mama ese año.
El director del Cnicc, Hao Xishan, dijo que si se detecta a tiempo, 95 por ciento de las pacientes con cáncer de mama podrían curarse. No obstante, los desafíos siguen en las áreas rurales y remotas, donde las pacientes a menudo no se revisan hasta que es demasiado tarde.
