Como lo sabes, el cáncer es una de las enfermedades más peligrosas que existen. Pero lo cierto es que cada tipo de tumor tiene un nivel distinto de riesgo, siendo el de pulmón uno de los más mortales. Lo anterior se debe a que la mayoría de los casos se detecta en etapas avanzadas, lo que complica la salvación del paciente. De hecho se estima que eso ocurre en 9 de cada 10 casos.
De esta forma, una de las preocupaciones actuales es ofrecer alternativas contra el cáncer de pulmón. En específico, lo que se busca es una correcta detección oportuna para combatir el tumor desde un inicio. Ahora eso podría ser una realidad gracias al trabajo de estudiantes mexicanos.
En este caso, los protagonistas son alumnos de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM) del Instituto Politécnico Nacional (IPN). Ellos diseñaron un sistema que analiza imágenes de tomografías computarizadas del tórax. A su vez, las clasifica para elaborar un pre-diagnóstico que le ayuda a los médicos especialistas para realizar sus diagnósticos concluyentes.
La herramienta digital funciona a través de técnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. Esto permite identificar patrones o rasgos sospechosos que indiquen un posible tumor de pulmón.
En un inicio, los estudiantes trabajaron con un banco de imágenes públicas de The Lung Image Database Consortium Image Collection (LIDC-IDRI). Consiste en los diagnósticos de mil 400 pacientes. Esto permitió diseñar algoritmos capaces de reconocer las diferencias entre tomografías de pacientes sanos y con tumores en los pulmones.
