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18/10/2018 - 21:00
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El hombre al estar a punto de lograr su cometido cae al abismo por el sobrepeso del vehíiculo.

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La presencia de al menos seis extrañas naves iluminadas fueron vistas desde diversos aviones que reportaron el mismo hecho.
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Las increíbles luces se movían de un lugar a otro en el cielo de Moscú. causando asombro a las personas.

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foto:muyinteresante.com
Jueves, Septiembre 20, 2018 - 15:32

El futura es ahora, como sacado de una película de ciencia ficción, un grupo de científicos de la Universidad de Nueva York demostraron que un algoritmo de Google es capaz de distinguir entre dos subtipos de cáncer de pulmón con una precisión entre 83% y el 99% de ocasiones. El estudio fue publicado por la revista Nature Medicine.

La inteligencia artificial ayuda a detectar el cáncer

El algoritmo de código abierto, Inception v3, lanzado por la compañía estadounidense, fue entrenado para identificar mil clases tejido sano y canceroso procedentes de The Cancer Genome Atlas, una biblioteca pública de muestras de tejido de pacientes.

Actualmente, el adenocarcinoma (LUAD) y el carcinoma de células escamosas (LUSC), dos de los tipos de cáncer de pulmón más prevalentes, requiere para su diagnóstico una inspección visual realizada por parte de un patólogo experimentado.

 

En una primera fase de prueba logró distinguir células cancerosas de las sanas en un 99 % de las ocasiones. Tras esta etapa, se le enseñó a diferenciar entre el LUAD y LUCS. Este algoritmo es considerado una herramienta ‘deep learning’ (aprendizaje profundo).

Estas mutaciones que conducen el cáncer parecen tener efectos microscópicos que el algoritmo puede detectar “, comentó aristotelis tsirigos, patóloga de la escuela de medicina de nyu y autor principal en el nuevo estudio.

Cuando utilizamos Inception v3 con muestras independientes de pacientes con cáncer, la precisión disminuyó pero, aún así, diagnosticó de forma correcta entre el 83 % y 97 % de los casos. Dicho algoritmo tiene la capacidad de distinguir entre diferentes tipos de cáncer de pulmón y podría acelerar el diagnóstico del paciente por semanas.

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