Si las palomas fueran a la escuela de medicina y se especializaran en patología o radiología, serían bastante buenas para distinguir los portaobjetos digitalizados y las mamografías de tejido mamario normal de canceroso, según un nuevo estudio de la Universidad de Iowa y la Universidad de CaliforniaDavis
Los investigadores encontraron que, con algo de entrenamiento y refuerzo selectivo de alimentos, las palomas se desempeñaron tan bien como los humanos en la categorización de diapositivas digitalizadas y mamografías de tejido mamario humano benigno y maligno. Las palomas pudieron generalizar lo que habían aprendido, de modo que cuando los investigadoresles mostró un conjunto completamente nuevo de diapositivas digitalizadas normales y cancerosas, las identificaron correctamente. Su precisión, como la de los humanos, se vio modestamente afectada por la presencia o ausencia de color en las imágenes, así como por los grados de compresión de la imagen.las palomas también aprendieron a identificar correctamente las micro calcificaciones relevantes para el cáncer en las mamografías, pero tuvieron más dificultades para clasificar las masas sospechosas en las mamografías, una tarea considerada difícil incluso para observadores humanos expertos, señalaron los autores en el documento, publicado en línea el miércoles en eldiario PLOS uno .
"Estos resultados contribuyen en gran medida a establecer un vínculo profundo entre los humanos y nuestros parientes animales", dijo Edward Wasserman, profesor de ciencias psicológicas y cerebrales en la UI y coautor del estudio. "Incluso parientes lejanos, como personas ypalomas: son expertas en percibir y clasificar los patrones visuales complejos que se presentan en imágenes de patología y radiología, seguramente una tarea para la que la naturaleza no nos ha preparado específicamente ".
Los éxitos y las dificultades de las palomas proporcionan una ventana sobre cómo los médicos procesan las señales visuales presentes en las diapositivas y las radiografías para diagnosticar y clasificar el riesgo de enfermedad. Este trabajo también sugiere que la notable capacidad de las palomas para discriminar entre imágenes visuales complejas podría aprovecharsebuen uso como observadores de imágenes médicas capacitados, para ayudar a los investigadores a explorar la calidad de la imagen y el impacto del color, el contraste, el brillo y los artefactos de compresión de imágenes en el rendimiento del diagnóstico.
Estudiantes sobresalientes
Aunque el cerebro de una paloma no es más grande que la punta de un dedo índice, resulta que las vías neuronales involucradas, incluidos los ganglios basales y las sinapsis cortical-estriatales, funcionan de manera muy similar a las que funcionan en el cerebro humano.
Según Wasserman, la paloma común Columba livia tiene una capacidad tremenda para discriminar y clasificar una amplia gama de objetos e imágenes.
"La investigación en los últimos 50 años ha demostrado que las palomas pueden distinguir identidades y expresiones emocionales en rostros humanos, letras del alfabeto, cápsulas farmacéuticas deformes e incluso pinturas de Monet vs. Picasso", dijo Wasserman. "Su memoria visual esigualmente impresionante, con un recuerdo probado de más de 1,800 imágenes "
La colaboración comenzó cuando el coautor del estudio Richard Levenson en UC Davis se enteró de la investigación anterior de Wasserman sobre la capacidad de memoria visual a corto plazo de palomas y personas. Levenson se preguntó cómo se comportarían las palomas en los portaobjetos de patología
Palomas especialmente expertas en discriminar diapositivas de cáncer de mama
Para el estudio, cada paloma aprendió a discriminar imágenes y diapositivas cancerosas de las no cancerosas utilizando el "condicionamiento operante" tradicional, una técnica en la que un pájaro fue recompensado solo cuando se realizó una selección correcta; las selecciones incorrectas no fueron recompensadas y provocaron la correcciónEl entrenamiento con diapositivas de patología teñida incluyó un gran conjunto de muestras benignas y cancerosas de casos de rutina en el UC Davis Medical Center.
Algunas aves, por ejemplo, primero aprendieron a reconocer muestras benignas o malignas a todo color a bajo aumento 4X y luego progresaron a aumentos medios 10X y altos 20X. También se probaron usando muestras monocromas para eliminar el color.y el brillo como posibles señales, así como muestras con diferentes niveles de compresión de imagen, un procedimiento comúnmente utilizado para reducir el tamaño de los conjuntos de datos digitales. Para descartar la posibilidad de que las aves confiaran en la memorización de memoria en las pruebas, completamente nuevose presentaron muestras y se distribuyó comida independientemente de si las palomas hicieron una selección correcta y, de hecho, las palomas se desempeñaron casi tan bien en imágenes que nunca antes se habían mostrado, lo que indica que, en un sentido extremadamente estrecho, aprendieron patología.
"Las aves fueron notablemente hábiles para discriminar entre los deslizamientos de cáncer de mama benignos y malignos en todos los aumentos, una tarea que puede dejar perplejos a los observadores humanos inexpertos, que generalmente requieren una capacitación considerable para lograr el dominio", dijo Levenson, profesor de patología y medicina de laboratorio enUC Davis Health System. "La precisión de las palomas desde el primer día de entrenamiento con un bajo aumento aumentó de 50 por ciento correcto a casi 85 por ciento correcto en los días 13 a 15."
Wasserman, quien ha realizado estudios sobre palomas durante más de 40 años, encontró que las palomas son especialmente expertas en diapositivas de patología exigentes.
"Las palomas aprendieron a discriminar diapositivas benignas de cancerosas tan rápido en esta investigación como en cualquier otro estudio que hayamos realizado sobre palomas en nuestro laboratorio", dijo Wasserman. "De hecho, cuando mostramos a una cohorte de cuatro pájaros un conjuntode imágenes sin comprimir, un enfoque conocido como "abastecimiento de bandadas", el nivel de precisión del grupo alcanzó un sorprendente 99 por ciento correcto, más alto que el alcanzado por cualquiera de las cuatro aves individuales ".
La densidad en mamografías es un desafío para las palomas
Para el estudio de mamografía, las aves fueron entrenadas para detectar imágenes con y sin microcalcificaciones y para discriminar la presencia de malignidad en las masas mamarias mediante un proceso similar. Su precisión promedió 84 por ciento para las imágenes con microcalcificaciones en las que habían sido entrenadas, y72 por ciento para imágenes nuevas: un nivel de rendimiento a la par con los radiólogos humanos y los residentes de radiología a quienes se les dieron los mismos casos para su revisión.
Sin embargo, las aves tuvieron dificultades para evaluar el potencial maligno de las masas mamarias sin microcalcificaciones detectadas en las mamografías, una tarea que los autores reconocen como "muy desafiante". Los radiólogos humanos lograron una tasa de precisión de aproximadamente el 80 por ciento al ver imágenes dese utilizaron masas relativamente sutiles en este estudio, pero las palomas tardaron muchas semanas, en lugar de días, en que habían necesitado dominar las tareas de histopatología, para aprender a clasificar las masas mamarias en el conjunto de entrenamiento de mamografías. Más sorprendentemente, después del entrenamientofase, cuando finalmente se les mostraron imágenes nuevas e inéditas, las aves no lograron rendir a un nivel mejor que el azar.
"Los datos sugieren que las aves simplemente estaban memorizando las masas en el conjunto de entrenamiento, y nunca aprendieron cómo introducir márgenes estrellados y otras características de las lesiones que pueden correlacionarse con malignidad", dijo Levenson. "Pero, como estoLa tarea refleja la dificultad que incluso los humanos tienen, indica cómo las palomas pueden ser fieles imitadores de las fortalezas y debilidades de los humanos al ver imágenes médicas ".
¿Palomas como sustitutos humanos?
Después de años de educación y capacitación, los médicos a veces pueden tener dificultades para interpretar diapositivas de microscopios y mamografías. Levenson, un patólogo que estudia la inteligencia artificial para el análisis de imágenes y otras aplicaciones en biología y medicina, cree que hay un espacio considerable para mejorar el proceso.
"Si bien las nuevas tecnologías se diseñan constantemente para mejorar la adquisición, el procesamiento y la visualización de imágenes, estos posibles avances deben validarse con observadores capacitados para monitorear la calidad y la confiabilidad", dijo Levenson. "Esto es un proceso difícil que lleva mucho tiempo,y un proceso costoso que requiere el reclutamiento de médicos como sujetos para estas tareas relativamente mundanas.
"La sensibilidad de las palomas a las características diagnósticas destacadas en las imágenes médicas sugiere que pueden proporcionar información confiable sobre muchas variables en juego en la producción, manipulación y visualización de estas herramientas diagnósticas cruciales, y pueden ayudar a los investigadores e ingenieros a medida que continúan innovando"
Otros autores del estudio incluyen a Victor Navarro en la UI y Elizabeth Krupinski de la Universidad de Emory.
Esta investigación fue financiada por subvenciones de los Institutos Nacionales de Salud MH47313, EY019781 y MH076226.
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Materiales proporcionado por Universidad de Iowa . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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