A través de imágenes de cientos de
mamografías y mastografías previas, la startup de Israel, Zebra Medical Vision,
creó un algoritmo en el campo Big data, a fin de mejorar la detección del
cáncer de mama.
Este algoritmo médico tiene el potencial de
identificar con máxima certeza los primeros signos del cáncer, gracias a más de
300 mil datos comparativos.
El desarrollo que se encuentra en constante
optimización ha sido concebido bajo la técnica conocida como ‘aprendizaje
profundo de máquina’, una especie de Inteligencia Artificial que se implanta en
computadoras para adquirir la habilidad de aprender sin haber sido programadas
para ello.
De acuerdo con un comunicado de la
organización israelí Fuente Latina, el director médico de Zebra, Eldad Elnekave
aseguró que el algoritmo desarrollado es capaz de detectar la mitad de los
casos de cáncer de mama que las pruebas radiológicas no detectan en la
actualidad.
Según el médico, este error ocurre en una
de cada ocho mujeres en países europeos, por lo que la herramienta será de gran
utilidad para detectar la enfermedad con mejores resultados. “Nos encontramos
con mucho ruido de fondo en los exámenes de los pechos. Los senos pueden ser
densos, o no serlo, tener implantes; las posibilidades y tipologías son tantas
que detectar el cáncer de mama actualmente es todo un desafío”, expresó.
El algoritmo médico elaborado por la
compañía ha contado con la información de una base de datos de 344 mil casos de
cáncer de mama de diversos hospitales y cuenta con la inversión de empresas
como Marc Benioff, OurCrowd y Dolby Ventures con un monto total hasta ahora de
20 millones de dólares.
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