Una herramienta de aprendizaje automático supera a los médicos en la diferenciación de las enfermedades musculares

Investigadores han desarrollado un algoritmo para ayudar a diagnosticar trastornos musculares a partir de imágenes patológicas teñidas, utilizando redes neuronales convolucionales (RNC) profundas.

Se halló que el algoritmo superaba a los médicos a la hora de diferenciar con exactitud entre dos grupos de enfermedades: miopatías inflamatorias idiopáticas (MII) y enfermedades sin miositis y neurógenas.

Los investigadores de IBM Japón y el Centro Nacional de Neurología y Psiquiatría (National Center of Neurology and Psychiatry) de Tokio (Japón) desarrollaron conjuntos de datos de entrenamiento y conjuntos de datos de pruebas basados en un total de 4041 imágenes de patología con tinción de hematoxilina y eosina (H&E) procedentes de 1400 secciones.

El objetivo era desarrollar un algoritmo de 2 pasos. El primer paso diferenciaría entre los dos grupos siguientes: