Este algoritmo puede detectar neumonía con más precisión que un radiólogo

Se han compartido muchas investigaciones sobre el potencial de la Inteligencia Artificial aplicada a la medicina, y que en algunos casos, puede alcanzar un nivel de precisión que supera el rendimiento de los profesionales.

Siguiendo esta línea, investigadores de Stanford publicaron un documento sobre CheXNet, la red neuronal convolucional, que desarrollaron con la capacidad de detectar síntomas de neumonía. Para ello, se vale del método tradicional, las radiografías de tórax.

A partir de la visualización de la radiografía, calcula el nivel de probabilidades de desarrollo de neumonía en el paciente, creando un mapa de calor (como se ve en la imagen de arriba) indicando las áreas que llevan a esa conclusión.

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