Cuando se trata un tumor cerebral, las resonancias magnéticas pueden ser difíciles de leer: a veces, es difícil saber si la imagen muestra células cerebrales muertas debido a los efectos de la radiación, llamada necrosis por radiación, o si ha regresado un tumor cerebral. Estas dos situaciones requieren tratamientos muy diferentes. Sin embargo, se está desarrollando un programa en la Universidad Case de la Reserva Occidental (Case Western Reserve University o CWRU) que podrá diferenciar entre los dos escenarios con mayor precisión que la mayoría de los médicos.
El programa se desarrolló combinando algoritmos de aprendizaje automático y radiónico, o la evaluación de características de imágenes médicas utilizando algoritmos informáticos. Los científicos, ingenieros y médicos entrenaron la computadora para diferenciar entre el cáncer de cerebro y la necrosis por radiación. La computadora puede detectar cosas en la resonancia magnética que son difíciles de ver por el ojo humano.
Según Pallavi Tiwari, profesor asistente de ingeniería biomédica en Case Western Reserve y líder del estudio, "Lo que ven los algoritmos que los radiólogos no ven son las diferencias sutiles en las mediciones cuantitativas de la heterogeneidad y la degradación del tumor...".
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