Combatir las enfermedades de la sangre con inteligencia artificial

Se desarrolla la mayor base de datos de código abierto de imágenes de células de la médula ósea

24.11.2021 - Alemania

¿Cómo podemos diagnosticar mejor las enfermedades de la sangre? Un grupo de investigación dirigido por el Helmholtz de Múnich pretende responder a esta pregunta con inteligencia artificial (IA). Su objetivo es facilitar el laborioso análisis de las células de la médula ósea al microscopio. Los investigadores han desarrollado la mayor base de datos de código abierto sobre imágenes microscópicas de células de la médula ósea hasta la fecha. La utilizan como base de un modelo de IA con gran potencial para el diagnóstico de rutina.

Cada día, citólogos de todo el mundo utilizan microscopios ópticos para analizar y clasificar miles de veces muestras de células de la médula ósea. Este método para diagnosticar enfermedades de la sangre se estableció hace más de 150 años, pero adolece de ser muy complejo. Buscar células raras pero importantes para el diagnóstico es una tarea laboriosa y que requiere mucho tiempo. La inteligencia artificial tiene el potencial de impulsar este método, pero necesita una gran cantidad de datos de alta calidad para entrenar un algoritmo de IA.

La mayor base de datos de código abierto de imágenes de células de la médula ósea

Los investigadores del Helmholtz de Múnich han desarrollado la mayor base de datos de acceso abierto sobre imágenes microscópicas de células de la médula ósea hasta la fecha. La base de datos consta de más de 170.000 imágenes de células individuales de más de 900 pacientes con diversas enfermedades de la sangre. Es el resultado de la colaboración de Helmholtz Múnich con el Hospital Universitario LMU de Múnich, el Laboratorio de Leucemia MLL de Múnich y el Instituto Fraunhofer de Circuitos Integrados.

Utilizar la base de datos para potenciar la inteligencia artificial

"Sobre nuestra base de datos, hemos desarrollado una red neuronal que supera a los anteriores algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de células en términos de precisión, pero también en términos de generalizabilidad", dice Christian Matek, autor principal del nuevo estudio. La red neuronal profunda es un concepto de aprendizaje automático diseñado específicamente para procesar imágenes. "El análisis de las células de la médula ósea aún no se ha realizado con redes neuronales tan avanzadas", explica Christian Matek, "lo que también se debe a que hasta ahora no se disponía de conjuntos de datos públicos de alta calidad."

Los investigadores pretenden seguir ampliando su base de datos de células de la médula ósea para captar una gama más amplia de resultados y validar prospectivamente su modelo. "La base de datos y el modelo están disponibles de forma gratuita para fines de investigación y formación, para educar a los profesionales o como referencia para otros enfoques basados en la IA, por ejemplo, en el diagnóstico del cáncer de sangre", afirma Carsten Marr, director del estudio.

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