Las computadoras de "aprendizaje profundo" del
laboratorio de diagnóstico por imágenes de Anant Madabhushi en la Universidad
Case Western Reserve rutinariamente derrotan a sus contrapartes humanas en el
diagnóstico. Esto a traído inquietud entre los patólogos y radiólogos sobre si estas tecnologías puedan superarlos o incluso quitarles su trabajo. El sistema
de imágenes computacionales del laboratorio Madabhushi predijo correctamente
con un 97 % de precisión 105 pacientes con insuficiencia cardíaca en
comparación, dos patólogos que fueron correctos el 73 %. Qué hacen estas supercomputadoras que los
humanos no pueden. La diferencia precisa es que las computadoras de diagnóstico
por imágenes pueden leer, registrar, comparar y contrastar literalmente cientos
de muestras de tejido en la cantidad de tiempo que un patólogo puede tardar en
una única diapositiva. Luego, catalogan de manera rápida y completa
características como la textura, la forma y la estructura de las glándulas, los
núcleos y el tejido circundante para determinar la agresividad y el riesgo asociados
con ciertas enfermedades. Estos algoritmos pueden mirar más allá de lo que el
ojo humano puede ver al comparar y contrastar esas multitudes de imágenes, para
predecir todo, desde cuán agresiva va a ser una enfermedad hasta si un nódulo escaneado
es probable que se vuelva canceroso. La interrogante queda, ¿Será que en un
futuro las Supercomputadoras remplazaran a los humanos en el diagnóstico de
enfermedades?, los resultados están a la vista. Este estudio fue publicados
recientemente en la revista PLOS
ONE.