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MADRID, 23 (Portaltic/EP)
Google ha desarrollado ARM, un microscopio de realidad aumentada capaz de aprender y detectar de manera rápida y eficaz el cáncer, una tarea laboriosa cuando se realiza de manera manual y que con este equipo, desde la compañía consideran que podría ayudar a acelerar y democratizar la adopción del aprendizaje automático en la medicina en todo el mundo.
Google ha compartido un vídeo en su canal de YouTube en el que se presenta el prototipo creado por Google Research, llamado ARM. El microscopio puede detectar células cancerígenas en tiempo real gracias a su evolución en el aprendizaje, característica propia de la inteligencia artificial.
Actualmente, los profesionales del sector médico se enfrentan a un largo y complicado proceso para la detección del cáncer, ya que es necesario analizar una gran cantidad de información. Este proceso se facilitaría en gran medida por el microscopio de realidad aumentada desarrollado por Google, ya que este ubica las células cancerígenas y las resalta cuando el médico lo utiliza.
El prototipo está formado por un microscopio ligero modificado que permite el análisis en tiempo real mdiante aprendizaje automático y presenta los resultados en el campo de visión del profesional, en una pantalla. Google destaca en su comunicado que ARM se puede adaptar a otros microscopios ya existentes en los hospitales de todo el mundo, por lo que su implantación tendría un bajo coste, sin la necesidad de versiones digitales completas del tejido que se analiza.
En principio, el microscopio también puede añadir diversos comentarios visuales como textos, flechas, contornos, mapas de calor, animaciones y es capaz de ejecutar diferentes algoritmos de aprendizaje automático que pueden establecer sistemas de clasificación, cuantificación o detección de objetos.
La compañía explica que ARM también puede servir para diagnosticar enfermedades infecciosas, como la tuberculosis y la malaria. La compañía espera que este microscopio de realidad aumentada pueda beneficiar a diversas ramas de la medicina y no solo en el ámbito del cáncer, que ayude a "acelerar y democratizar la adopción de las herramientas de aprendizaje automático por parte de los patologistas de todo el mundo".
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