{"id":18906,"date":"2019-10-07T08:59:51","date_gmt":"2019-10-07T14:59:51","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=18906"},"modified":"2019-10-07T08:59:51","modified_gmt":"2019-10-07T14:59:51","slug":"la-inteligencia-artificial-es-tan-buena-como-los-medicos-para-detectar-enfermedades","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-inteligencia-artificial-es-tan-buena-como-los-medicos-para-detectar-enfermedades\/","title":{"rendered":"\u00bfLa Inteligencia Artificial es tan buena como los m\u00e9dicos para detectar enfermedades?"},"content":{"rendered":"

La\u00a0inteligencia artificial\u00a0es capaz de diagnosticar\u00a0enfermedades\u00a0tan bien como los m\u00e9dicos<\/em><\/strong>.<\/span><\/p>\n

Un equipo de\u00a0acad\u00e9micos internacionales<\/strong>\u00a0de hospitales en el Reino Unido, Estados Unidos y Suiza asegura que la tecnolog\u00eda de\u00a0Inteligencia Artificial ahora puede ser tan precisa para detectar enfermedades a partir de im\u00e1genes m\u00e9dicas<\/strong>\u00a0como los expertos en salud humana.<\/span><\/p>\n

Luego de hacer una revisi\u00f3n de toda la literatura cient\u00edfica existente que compara el rendimiento de los modelos de IA y los profesionales de la salud publicados entre enero de 2012 y junio de 2019, se descubri\u00f3 que\u00a0los algoritmos detectaban correctamente la enfermedad en el 87 por ciento de los casos en la muestra de im\u00e1genes, en comparaci\u00f3n con el 86 por ciento logrado por expertos humanos.<\/strong><\/span><\/p>\n

\u201cNuestra revisi\u00f3n encontr\u00f3 que el rendimiento diagn\u00f3stico de los modelos de\u00a0aprendizaje profund<\/strong>o es equivalente al de profesionales de la salud\u201d, se lee en\u00a0 la publicaci\u00f3n de la revista The Lancet Digital Health.<\/span><\/p>\n

Los expertos conf\u00edan en que los nuevos est\u00e1ndares de informes que abordan desaf\u00edos espec\u00edficos de la Inteligencia Artificial\u00a0podr\u00edan mejorar futuros estudios<\/strong>, permitiendo una mayor confianza en los resultados de futuras evaluaciones de esta prometedora tecnolog\u00eda.<\/span><\/p>\n

\u201cHasta donde sabemos,\u00a0esta es la primera revisi\u00f3n sistem\u00e1tica y meta-an\u00e1lisis sobre la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica de la asistencia sanitaria profesionales versus algoritmos de aprendizaje profundo utilizando im\u00e1genes m\u00e9dicas\u201d<\/strong>, se\u00f1alan los expertos.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/span>Los expertos identificaron algunos problemas con respecto a la no estandarizaci\u00f3n de los informes en la investigaci\u00f3n de aprendizaje profundo, que son cada vez m\u00e1s reconocidos como una barrera para evaluaci\u00f3n robusta de modelos basados en IA.<\/em><\/span><\/p>\n

Prestaci\u00f3n de asistencia sanitaria<\/strong><\/span><\/p>\n

A partir de estos an\u00e1lisis, los expertos\u00a0identificaron algunos problemas con respecto a la no estandarizaci\u00f3n de los informes en la investigaci\u00f3n de aprendizaje profundo<\/strong>, que son cada vez m\u00e1s reconocidos como una barrera para evaluaci\u00f3n robusta de modelos basados \u200b\u200ben IA.<\/span><\/p>\n

Y es que en el estudio se destaca que la\u00a0capacidad de excluir con precisi\u00f3n a los pacientes que no ten\u00edan una enfermedad<\/strong>\u00a0fue similar entre los algoritmos (93 por ciento) y los expertos en atenci\u00f3n m\u00e9dica (91 por ciento).<\/span><\/p>\n

A pesar de los resultados cercanos,\u00a0los investigadores advirtieron que hab\u00eda limitaciones en el estudio<\/strong>, citando una grave falta de an\u00e1lisis de calidad que compara directamente el rendimiento de los expertos humanos y la IA.<\/span><\/p>\n

\n

\u201cRevisamos\u00a0m\u00e1s de 20.500 art\u00edculos,<\/strong>\u00a0pero menos del uno por ciento de estos fueron lo suficientemente s\u00f3lidos en su dise\u00f1o e informaron que los revisores independientes ten\u00edan una gran confianza en sus afirmaciones\u201d, dijo el profesor\u00a0Alastair Denniston,\u00a0<\/strong>de University Hospitals Birmingham, quien dirigi\u00f3 la investigaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

\u201cAdem\u00e1s,\u00a0solo 25 estudios validaron los modelos de IA externamente<\/strong>, utilizando im\u00e1genes m\u00e9dicas de una poblaci\u00f3n diferente, y solo 14 estudios en realidad compararon el desempe\u00f1o de los profesionales de la IA y de la salud utilizando la misma muestra de prueba\u201d, agreg\u00f3.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/span>Esta es la primera revisi\u00f3n sistem\u00e1tica y meta-an\u00e1lisis sobre la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica de la asistencia sanitaria profesionales versus algoritmos de aprendizaje profundo utilizando im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/span><\/p>\n

Competencia por la reputaci\u00f3n<\/strong><\/span><\/p>\n

Los expertos adem\u00e1s encontraron que\u00a0el aprendizaje profundo podr\u00eda detectar enfermedades que van desde c\u00e1nceres a enfermedades oculares<\/strong>\u00a0con la misma precisi\u00f3n que los profesionales de la salud.<\/span><\/p>\n

\u201cPero es importante tener en cuenta que\u00a0la IA no super\u00f3 sustancialmente el diagn\u00f3stico humano<\/strong>\u201c, aclara Denniston.<\/span><\/p>\n

El documento se\u00f1al\u00f3 tambi\u00e9n que\u00a0los estudios cient\u00edficos sobre Inteligencia Artificial y algoritmos generalmente se han realizado de forma aislada,\u00a0<\/strong>sin tener en cuenta la gran cantidad de informaci\u00f3n cl\u00ednica adicional que los profesionales m\u00e9dicos a menudo tienen que tener en cuenta antes de hacer un diagn\u00f3stico final.<\/span><\/p>\n

Desde sus inicios,\u00a0expertos desarrollan herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico\u00a0<\/strong>capaz de realizar diagn\u00f3sticos con un 95% de eficacia a partir de la inteligencia artificial, que como se sabe ya diagnostica enfermedades tan bien como los m\u00e9dicos.<\/span><\/p>\n

En 2018 un equipo de cient\u00edficos de Estados Unidos y China desarrollaron una herramienta que utiliza big data y un popular m\u00e9todo de inteligencia artificial (AI) llamado\u00a0machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico\u00a0<\/strong>para identificar dos enfermedades graves de la retina que pueden provocar ceguera.<\/span><\/p>\n

El algoritmo no solo realiza un diagn\u00f3stico correcto sino que, adem\u00e1s, valora la gravedad de cada caso y recomienda el tratamiento m\u00e1s adecuado.<\/span><\/p>\n

Asimismo,\u00a0investigadores<\/strong>\u00a0del Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachusetts (MIT), por ejemplo,\u00a0ya usan la inteligencia artificial para mejorar la detecci\u00f3n temprana del c\u00e1ncer de mama.<\/strong><\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n

Pedro P\u00e9rez, P. P. (2019, 5 octubre). \u00bfLa Inteligencia Artificial es tan buena como los m\u00e9dicos para detectar enfermedades? Recuperado 7 octubre, 2019, de https:\/\/www.elciudadano.com\/ciencia-tecnologia\/la-inteligencia-artificial-es-tan-buena-como-los-medicos-para-detectar-enfermedades\/10\/05\/<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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