Una nueva herramienta de IA generativa llamada CytoDiffusion analiza células sanguíneas con mayor precisión que los expertos humanos, lo que podría mejorar los diagnósticos de enfermedades como la leucemia. Desarrollada por investigadores de universidades británicas, el sistema detecta anomalías sutiles y cuantifica su propia incertidumbre. Fue entrenada con más de medio millón de imágenes y destaca en señalar casos raros para revisión.
Investigadores de la Universidad de Cambridge, University College London y Queen Mary University of London han desarrollado CytoDiffusion, un sistema de IA generativa que examina las formas y estructuras de las células sanguíneas bajo un microscopio. Publicado en Nature Machine Intelligence, la herramienta supera a los especialistas humanos en la identificación de células anormales asociadas a trastornos sanguíneos como la leucemia, ofreciendo mayor sensibilidad y consistencia. nnA diferencia de la IA tradicional que clasifica imágenes en categorías fijas, CytoDiffusion modela todo el espectro de apariencias normales de las células sanguíneas, lo que la hace robusta frente a variaciones en microscopios o métodos de tinción. Fue entrenada con más de 500.000 imágenes de frotis sanguíneos del Hospital Addenbrooke's en Cambridge, el conjunto de datos más grande de su tipo. nn«Todos tenemos muchos tipos diferentes de células sanguíneas con diferentes propiedades y roles en nuestro cuerpo», dijo Simon Deltadahl, primer autor del estudio del Departamento de Matemáticas Aplicadas y Física Teórica de Cambridge. «Las células blancas se especializan en combatir infecciones, por ejemplo. Pero saber cómo se ve una célula sanguínea inusual o enferma bajo un microscopio es una parte importante del diagnóstico de muchas enfermedades.» nnEl sistema maneja la vasta escala del análisis de sangre, donde los frotis contienen miles de células demasiado numerosas para una revisión manual. «Los humanos no pueden mirar todas las células en un frotis; simplemente no es posible», señaló Deltadahl. «Nuestro modelo puede automatizar ese proceso, triar los casos rutinarios e destacar cualquier cosa inusual para revisión humana.» nnEn las pruebas, CytoDiffusion superó ligeramente a los humanos en precisión y destacó por evaluar de manera fiable su incertidumbre. «Cuando probamos su precisión, el sistema fue ligeramente mejor que los humanos», dijo Deltadahl. «Pero donde realmente destacó fue en saber cuándo estaba inseguro. Nuestro modelo nunca diría que está seguro y luego estaría equivocado, pero eso es algo que los humanos a veces hacen.» nnLa IA también genera imágenes sintéticas realistas de células sanguíneas que engañaron a hematólogos en una prueba de Turing, con expertos incapaces de distinguirlas de las reales mejor que por azar. nnPara avanzar en la investigación global, el equipo está publicando el conjunto de datos de forma abierta. El coautor principal, el profesor Parashkev Nachev de UCL, enfatizó su rol de apoyo: «El verdadero valor de la IA en salud no radica en aproximar la experiencia humana a menor costo, sino en habilitar un mayor poder diagnóstico, pronóstico y prescriptivo que el que puedan lograr los expertos o modelos estadísticos simples.» nnLos investigadores enfatizan que CytoDiffusion ayuda a los clínicos en lugar de reemplazarlos, con trabajo adicional necesario en velocidad y poblaciones diversas.
