Las palomas diagnostican cáncer de seno tan bien como los radiólogos
El ambiente de capacitación de las palomas incluye un dispensador de alimento, una pantalla sensible al tacto que proyecta la imagen médica, así como botones azules y amarillos para elegir el lado de la imagen. Los picotazos en esos botones o en cada lado de la imagen fueron grabados automáticamente. (crédito: Levenson RM et al./PloS)
“Las palomas funcionan muy bien para categorizar imágenes digitalizadas y mamografías de tejido humano de pecho benigno o maligno”, indicó Richard Levenson, profesor de patología y medicina de laboratorio en la Universidad de California y autor principal de un estudio de acceso abierto en PLoS One realizado por investigadores de la Universidad de California, Davis y la Universidad de Iowa.
“Las palomas tuvieron la capacidad de generalizar lo que habían aprendido, de manera que cuando se les mostró un nuevo grupo de imágenes digitalizadas de tejido normal y tejido canceroso, lo identificaron correctamente”, indicó Levenson. “Las palomas también aprendieron a identificar correctamente microcalcificaciones relevantes en mamografías, pero tuvieron problema en la clasificación de las masas sospechosas en esas mismas mamografías –una tarea extremadamente difícil de realizar incluso para los observadores humanos más preparados”.
Aunque el cerebro de la paloma no es mayor a la punta del dedo índice, las rutas neuronales involucradas operan de manera muy similar a las rutas en el cerebro humano. “La investigación realizada en los últimos 50 años muestra que las palomas pueden identificar personas y expresiones emocionales en los rostros humanos, letras de un alfabeto, cápsulas farmacéuticas de forma defectuosa e incluso pinturas de Monet o Picasso”, señaló Edward Wasserman, profesor de sicología y ciencias del cerebro en la Universidad de Iowa y coautor del estudio. “Su memoria visual es igualmente impresionante, con una memoria probada de 1800 imágenes”.
Las palomas compiten con los radiólogos en la detección de cáncer de pecho
Para este estudio específico, cada paloma aprendió a discriminar imágenes de tejido canceroso del no canceroso utilizando la técnica tradicional del “operador condicionado”, que premia al ave sólo cuando su selección ha sido correcta. El entrenamiento con diapositivas incluyó un grupo grande de muestras cancerosas y benignas de casos de rutina del Centro Médico de la UC Davis.
“Las aves se adaptaron asombrosamente a la discriminación entre diapositivas con cáncer benigno y maligno en todas sus presentaciones, una tarea que dejaría perplejo a cualquier observador humano, quien requerirá una capacitación considerable para alcanzar la maestría en estas tareas”, dijo Levenson, quien indicó además que las palomas lograron un 85% de respuestas correctas en un período de 15 días.
“Cuando las imágenes se mostraron a un grupo de cuatro aves, el nivel de exactitud llegó a un asombroso 99 por ciento, promedio mayor a cualquier respuesta individual”. Waseerman ha realizado estudios con palomas por más de 40 años.
Las aves, sin embargo, tuvieron dificultad al evaluar masas potencialmente cancerígenas (sin microcalcificaciones) detectadas en mamografías, una tarea que los autores reconocieron que era “muy difícil”.
Después de muchos años de estudio y capacitación, los médicos pueden algunas veces tener problemas con las diapositivas microscópicas y mamografías. Levenson, patólogo que estudia la inteligencia artificial en análisis de imagen y otras aplicaciones en biología y medicina, considera que hay un considerable espacio para mejorar el proceso.
“Aunque nuevas tecnologías están constantemente siendo diseñadas para mejorar la adquisición de la imagen, su procesamiento y su muestra, estos avances potenciales requieren ser validados utilizando observadores capacitados para garantizar la calidad y confianza”, dijo Levenson. “”Es un proceso difícil, prolongado y caro, que requiere la participación de médicos que realizarán tareas relativamente mundanas. La sensibilidad de las palomas para diagnosticar características visibles en imágenes médicas sugieren que pueden proporcionar retroalimentación confiable en muchas variables en juego en la producción, manipulacion y vista de estas herramientas cruciales de diagnóstico, y que puede ayudar a los investigadores e ingenieros a medida que siguen innovando”.
La investigación también sugiere que la habilidad asombrosa de las palomas para discriminar entre imágenes visuales complejas podría tener un buen uso como observadores médicos de imágenes, para ayudar a los especialistas a explorar la calidad de las imágenes y el impacto del color, contraste, brillo y herramientas de compresión de imagen en la calidad del diagnóstico.
Más información en [http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0141357]
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