Imagen: Pixabay.com
Después de que Diego Ardila obtuviera una Maestría en Neurociencia Computacional del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) en el año 2015, el joven colombiano empezó a trabajar de la mano de un grupo de científicos que tenían una base de datos de tomografías, pero no sabían cuál sería el enfoque de la investigación.
Fue precisamente en este momento cuando empezó a trabajar en la idea de desarrollar un modelo que arroje un algoritmo que permite identificar el cáncer de pulmón más fácil y rápido que un radiólogo.
Uno de los motivos por el cual empezó a trabajar para detectar esta enfermedad es que según la Organización Mundial de la Salud (OMS), solo en 2018 se presentaron más de 1,8 millones de muertes en todo el mundo a causa del cáncer de pulmón.
Además, el Observatorio Global de Cáncer (-Globocan- por sus siglas en inglés) indicó que en Colombia esta fue la segunda causa de muertes en el año pasado y el sexto a nivel mundial.
Todos estos datos alarmantes incentivaron a Diego Ardila a trabajar para poder reducir el índice de muertes en el planeta, y poner a la ciencia a la orden de la salud.
Este desarrollo tecnológico modifica la visión que tienen los radiólogos al momento de visualizar las tomografías que se toman, pasando de ver en 2D a 3D, lo cual facilitaría la labor de los médicos.
“Los radiólogos suelen ver cientos de imágenes en 2D en una sola tomografía computarizada y el cáncer puede ser minúsculo y difícil de detectar. Creamos un modelo que no solo puede generar la predicción general de malignidad del cáncer de pulmón (visto en volumen 3D) sino también identificar tejido maligno sutil en los pulmones (nódulos pulmonares). El modelo también considera la información de exploraciones anteriores, lo cual es útil para predecir el riesgo de cáncer de pulmón ya que la tasa de crecimiento de nódulos pulmonares sospechosos puede ser indicativo de malignidad”, dijo Diego Ardila, en entrevista con la Revista Semana.
En todo proceso para determinar un cáncer en el cuerpo, hay un porcentaje negativo en el diagnóstico, esta es la razón por la cual el algoritmo que se creó ya que se confirmó que puede reducir este índice notablemente.
“El algoritmo logra reducir los dos tipos de errores. Los falsos negativos en el 5 por ciento y el falso positivo en 11 por ciento”, finalizó el joven colombiano.
Toda esta investigación realizada logró que la revista estadounidense Nature Medicine publicara el avance en una de sus más recientes ediciones, algo que pocos colombianos lo habían logrado en el pasado.
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