Crean un microscopio de realidad aumentada para detectar cáncer

Microscopio./Google
Microscopio. / Google
INVESTIGACIÓN

Su uso está demostrado en disciplinas médicas como oftalmología, dermatología o radiología

INNOVA+Madrid

Google ha desarrollado un microscopio de realidad aumentada capaz de detectar de forma eficaz y con rapidez un cáncer. A través de su canal en Youtube, el gigante de los buscadores ha sacado a la luz ARM, que así se llama el dispositivo.

El microscopio es capaz detectar células cancerígenas en tiempo real gracias a su evolución en el aprendizaje, característica propia de la inteligencia artificial. Un hallazgo que Google considera que podría ayudar a acelerar y democratizar la adopción del aprendizaje automático en la medicina en todo el mundo.

El prototipo está formado por un microscopio ligero modificado que permite el análisis en tiempo real mediante aprendizaje automático y presenta los resultados en el campo de visión del profesional, en una pantalla.

Google señala 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.

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.

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.

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.

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