El proceso, conocido como aprendizaje profundo, ya es utilizado para permitir que las computadoras sean capaces de entender el habla e identificar objetos para que un vehículo autónomo pueda reconocer una señal de alto. Google ha creado sistemas para ayudar a los patólogos a interpretar muestras en portaobjetos de microscopios, y para ayudar a los oftalmólogos a detectar enfermedades de los ojos.	Además de encontrar cánceres, las imágenes médicas también pueden identificar puntos que después podrían volverse cancerosos. Pero puede que no detecte tumores o confunda manchas benignas con tumores malignos. Y los radiólogos pueden tener opiniones distintas al analizar la misma imagen. Los investigadores pensaron que las computadoras podrían hacerlo mejor. Crearon una red neuronal, y le dieron imágenes de pacientes cuyos diagnósticos eran conocidos.	“Todo el proceso de experimentación es como el de un estudiante en la escuela”, dijo Daniel Tse, de Google, uno de los autores del artículo en la revista. “Estamos usando un gran conjunto de datos para la capacitación, le dimos clases y exámenes sorpresa para que pudiera empezar a aprender por sí solo lo que es el cáncer y lo que se convertirá, o no, en cáncer en el futuro”.