Gracias a aplicar big data y deep learning en el software de terminales de
diagnóstico médico, Samsung afirma poder evitar muchas biopsias y ofrecer a
los profesionales datos mucho más
precisos sobre el cáncer de mama.
Es
común hablar de big data y deep learning explicando que ya forman parte de
nuestro presente más cercano, pero luego ofreciendo ejemplos algo alejados de la
vida cotidiana. Sin embargo, según cuentan en
Samsung Medison,
la división de tecnología médica de Samsung Electronics, ya están aplicando
ambos en dispositivos de exploración mediante ultrasonidos, con el objetivo de
detectar cáncer de mama, que, como sabemos, es de los más comunes entre la
población mundial.
El
algoritmo de deep learning, S-Detect, utiliza información previamente obtenida
de 10000 casos de cáncer de mama para ayudar a detectar otros futuros con el
terminal médico RS80A. Gracias al algoritmo, es capaz de identificar el tamaño
del tumor, los tipos de células afectadas y, para tranquilidad de los pacientes,
saber si es maligno o benigno.
Se
espera que con estos procesos, se pueda evitar la necesidad de realizar un gran
número de biopsias. El ahorro, más allá de lo económico, que puede ser decisivo
para muchos países, puede redundar también en reducir las listas de espera.
Gracias
a otro software llamado S-Fusion y su característica "respiration auto", se
reduce el tiempo en que el ultrasonido es capaz de registrar imágenes de
resonancias o tomografías computarizadas, sin solución sin esta tecnología como
causa de la inhalación o exhalación del paciente. Con S-Harmonic, por su parte,
logran imágenes mucho más claras y con menor ruido que con técnicas
tradicionales.
Ya se
ha hablado en presentaciones de cómo la recopilación de datos con smartphones y
dispositivos IoT puede ayudar en medicina, pero esto es un ejemplo real de cómo
los médicos no solo pueden obtener datos más precisos, sino reducir por mucho
los tiempos de los diagnósticos sin perder eficacia en ellos.
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