La Inteligencia Artificial está a la par con los expertos humanos en diagnósticos médicos

La Inteligencia Artificial está a la par con los expertos humanos en diagnósticos médicos

Un último informe publicado encontró que la Inteligencia Artificial puede, en el mejor de los casos, ser equivalente a los expertos humanos cuando se trata de hacer diagnósticos médicos basados en imágenes. Hoy en día, la investigación de la IA dentro de la medicina está creciendo rápidamente y tiene el potencial de transformar la investigación médica desde abajo. Los expertos dicen que aliviará la presión sobre los recursos, liberará tiempo para las interacciones médico-paciente y ayudará en los diagnósticos a medida.

Dado que el sector está abrumado por una investigación impecable, los últimos hallazgos se basan en unos pocos estudios. Y los investigadores encontraron que una de las florecientes aplicaciones es el uso de la IA en imágenes médicas, un campo que se basa en el Aprendizaje Profundo, en el que una serie de imágenes etiquetadas se introducen en algoritmos que extraen características dentro de ellas y aprenden a clasificar imágenes similares.

Este enfoque se ha mostrado prometedor en el tratamiento de enfermedades, desde afecciones oculares hasta cáncer. Sin embargo, respondiendo a las preguntas sobre cómo estos sistemas de aprendizaje profundo están a la altura de las habilidades humanas, los investigadores llevaron a cabo la primera revisión exhaustiva de los estudios publicados sobre el tema que revelaron que los humanos y la máquina están a la par.

De acuerdo con la fundación del Hospital Universitario de Birmingham NHS y un co-autor del estudio, el profesor Alastair Denniston, los resultados fueron alentadores, pero el estudio fue una prueba de realidad para algunas de las exageraciones sobre la IA.

En su escrito a la Lancet Digital Health, Denniston, el Dr. Xiaoxuan Liu, el autor principal del estudio, y sus colegas señalaron cómo se centraron en los trabajos de investigación publicados desde 2012, un año esencial para el aprendizaje profundo. En más de 20.000 estudios pertinentes, sólo 14 estudios, todos ellos basados en enfermedades humanas, informaron sobre datos de buena calidad, probaron el sistema de aprendizaje profundo con imágenes de un conjunto de datos distinto al utilizado para entrenarlo, y demostraron las mismas imágenes a expertos humanos.

Después, el equipo reunió los resultados más prometedores de cada uno de los 14 estudios que encontraron que los sistemas de aprendizaje profundo detectaron correctamente un estado de enfermedad el 87% de las veces, comparado con el 86% de los profesionales de la salud, así como dieron correctamente el 93% de las veces que superaron a los expertos humanos con el 91%.

Con estos resultados, Denniston es muy optimista sobre el potencial de la IA en la salud, diciendo que tales sistemas de aprendizaje profundo podrían funcionar como una herramienta de diagnóstico y ayudar a hacer frente a la acumulación de escaneos e imágenes. En el mismo contexto, Liu dijo que tales sistemas podrían ser útiles en lugares donde no hay expertos para interpretar las imágenes. Sería significativo aprovechar los sistemas de aprendizaje profundo en los ensayos clínicos para sopesar si los resultados de los pacientes mejoraron en comparación con las prácticas actuales.

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