Investigadores de la Universidad de Cádiz y del Hospital Puerta del Mar de Cádiz han desarrollado un sistema basado en Inteligencia Artificial que mejora la detección automática de posibles alteraciones en radiografías de tórax.
La herramienta desarrollada por investigadores de la Universidad de Cádiz (UCA) y del Hospital Universitario Puerta del Mar, con el apoyo de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, permite mejorar la detección automática de posibles alteraciones en radiografías de tórax, lo que representa un avance significativo frente a las limitaciones de los métodos tradicionales.
Además, este proyecto mejora la precisión diagnóstica e incorpora técnicas de interpretación visual validadas por radiólogos y neumólogos, lo que permite una mejor comprensión de las decisiones automáticas del modelo y facilita su integración en la práctica clínica.
Según los investigadores, algunas anomalías que se producen en el pulmón con patologías como la silicosis se presentan de «forma sutil» en sus fases iniciales, lo que puede dar lugar a interpretaciones clínicas diferentes.
El sistema aprende a reconocer y diferenciar objetos analizando miles de imágenes. Primero, se entrena con ejemplos en los que se indica qué se debe identificar y, a partir de ahí, la red extrae automáticamente patrones y características cada vez más complejas. Esto le permite hacer predicciones sobre nuevas imágenes, corregirse con la experiencia y mejorar con cada intento.
Los expertos han entrenado a la IA con miles de radiografías diferentes. Los resultados obtenidos con el modelo han supuesto una mejora en la precisión de diagnóstico con respecto a otros métodos desarrollados recientemente.
El objetivo de este trabajo es crear un enfoque integral que mejore la precisión y la rapidez en la identificación de esta patología pulmonar.
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