Investigadores chinos desarrollan un modelo de IA de múltiples escalas que imita el flujo de trabajo del médico para el diagnóstico de nódulos pulmonares

Un equipo de investigación del Instituto de Salud del Instituto de Materiales de la Academia de Ciencias de China, en colaboración con varios socios nacionales e internacionales, ha avanzado en el diagnóstico del cáncer de pulmón al crear un nuevo método asistido por IA para analizar imágenes de tomografía computarizada de tórax. Este nuevo enfoque, detallado en la revista Information Fusion, aborda las limitaciones de la lectura manual tradicional, que es lenta y propensa a errores humanos. El sistema desarrollado, llamado M³Net, es una red neuronal 3D jerárquica diseñada para emular el proceso de pensamiento diagnóstico de un médico: pasando de lo global a lo local y a los detalles finos. Procesa tres escalas de imagen distintas correspondientes a la macroestructura del pulmón, la periferia del nódulo y las características microscópicas, utilizando mecanismos de atención entre escalas para un análisis exhaustivo. Las pruebas en los conjuntos de datos LIDC-IDRI y USTC-FHLN demostraron que M³Net superó a doce algoritmos de IA existentes en precisión de clasificación, mostrando una particular fortaleza en la distinción de nódulos ambiguos, al tiempo que mantiene menores costes computacionales. La investigación, respaldada por proyectos del Hospital Oncológico de Hefei, involucra colaboraciones con instituciones como la Universidad del Noreste y la Universidad de Nanyang.