Las palomas que pueden leer las mamografías mejor que los radiólogos

Tres experimentos mostraron que las palomas pueden detectar con precisión asombrosa la presencia de tejidos cancerosos en mamografías e imágenes digitalizadas. Te contamos cómo adquirieron esta habilidad

Las palomas están acostumbradas a detectar anomalías en patrones complejos, como por ejemplo cuando buscan insectos y semillas en el suelo.

Las palomas están acostumbradas a detectar anomalías en patrones complejos, como por ejemplo cuando buscan insectos y semillas en el suelo. Crédito: Getty

Puede que no sean las aves más inteligentes o incluso más agradables del mundo, pero las palomas, según demostraron una serie de experimentos recientes, tienen la capacidad distinguir entre tejido canceroso y sano en mamografías y diapositivas digitalizadas.

De acuerdo a los investigadores que publicaron el estudio en la revista Plos One, las palomas lograron en total acertar en el 99% de los casos.

Los experimentos liderados por el profesor de patología Richard Levenson de la Universidad de California en Davis, Estados Unidos, demostraron que estas aves pueden aprender, si reciben un entrenamiento adecuado, a identificar tejido mamario canceroso.

En el laboratorio

En una de las pruebas, el equipo de Levenson les presentó a ocho palomas 144 imágenes en blanco y negro y en color.

El nivel de precisión del grupo para identificar tejidos cancerosos fue del 99%.

Después de cada imagen, la paloma debía pulsar una tecla azul o amarilla para indicar a qué categoría pertenecía el tejido (sano o enfermo).

Cada acierto fue recompensado con comida, mientras que después de cada fallo, las palomas debían seguir viendo nuevas imágenes hasta volver a dar en el blanco.

En dos semanas la precisión aumentó de 50% a 85%. Y para evitar que pudieran identificar las imágenes por memorización, se fueron intercalando nuevas.

El segundo experimento –que involucró la identificación de microcalcificaciones, que suelen estar asociadas a la presencia de cáncer– también fue exitoso.

Las imágenes de los experimentos eran en color y también en blanco y negro.

Ni la ausencia de color ni el cambio en la compresión de las imágenes perturbó la habilidad de las palomas.

Las respuestas combinadas de los ocho individuos dieron un resultado final de 99% de precisión.

La única prueba que mostró resultados menos alentadores fue una en que las aves debían identificar masas sospechosas en las mamografías.

Si bien detectaron su presencia, no lograron determinar si éstas eran de carácter benigno o maligno.

Aunque hay que reconocer que esta tarea es extremadamente difícil incluso para radiólogos de mucha experiencia.

¿Palomas en el consultorio?

¿Pero cómo es posible que un animal con un cerebro más pequeño que la punta de un dedo pueda, después de 25 días de entrenamiento, ponerse al mismo nivel que un radiólogo experimentado con años de estudio?

Detectar masas sospechosas es difícil, incluso para los más experimentados radiólogos.

Detectar masas sospechosas es difícil, incluso para los más experimentados radiólogos.

“Puede que no sepan escribir poesía, pero han tenido millones de años para desarrollar las habilidades que tienen para navegar un mundo muy complicado y peligroso”, explica Levenson.

“¡Por eso no me sorprende que puedan practicar patología!”, añade el investigador.

Pese a lo diminuto de su cerebro, estas aves tienen una gran inteligencia visual que, de hecho, supera a la de los seres humanos.

Mientras que nuestros ojos tienen tres receptores de colores, los de las “ratas con alas” tienen cinco.

Además, explica Edward Wasserman, profesor de la Universidad de Iowa y coautor del estudio, tienen una mejor visión periférica que los seres humanos.

Y no hay que olvidar que pasan horas mirando el suelo buscando semillas e insectos para comer.

Esto las convierte en expertas para detectar anomalías en medio de patrones visuales complejos.

Sin embargo, el talento recién descubierto de las palomas no significa que puedan reemplazar a los radiólogos en los consultorios médicos.

Lo que el equipo cree es que se las puede utilizar para ayudar a investigadores e ingenieros a evaluar nuevas técnicas de análisis por imágenes.

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