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¿Formará la 'IA' parte de su equipo de atención de la salud?

MARTES, 12 de diciembre de 2017 (HealthDay News) -- La inteligencia artificial (IA) está asumiendo un rol más grande en muchas áreas de la vida, y la investigación sugiere que podría incluso ayudar a los médicos a diagnosticar las enfermedades.

Un nuevo estudio sugiere que la IA podría algún día detectar el cáncer de mama que se ha propagado a los ganglios linfáticos.

Los investigadores encontraron que varios algoritmos computarizados rindieron mejor que un grupo de patólogos en el análisis del tejido linfático de las pacientes de cáncer de mama.

Específicamente, la tecnología los superó al detectar grupos pequeños de células tumorales, conocidos como micrometástasis.

"Los patólogos pueden pasar las micrometástasis por alto fácilmente durante los exámenes de rutina", apuntó el investigador líder, Babak Ehteshami Bejnordi, del Centro Médico de la Universidad de Radboud, en los Países Bajos.

Pero los algoritmos "realizan muy bien la detección de esas anomalías", señaló.

"Creo que es emocionante, y probablemente sea el elemento clave para mejorar la eficiencia y la calidad de los diagnósticos de los patólogos", dijo Bejnordi.

Los patólogos clínicos examinan muestras de tejido corporal para ayudar a diagnosticar las enfermedades y juzgar su gravedad y su etapa.

Es un trabajo minucioso, y la esperanza, según Bejnordi, es que la inteligencia artificial pueda ayudar a los patólogos a ser más eficientes y precisos.

El estudio es el más reciente en explorar la idea de usar la inteligencia artificial para mejorar los diagnósticos médicos.

La mayoría de los algoritmos del estudio estaban basados en el "aprendizaje profundo", en el cual el sistema computarizado en esencia imita a las redes neurales del cerebro.

"Para construir el sistema, el algoritmo de aprendizaje profundo se expone a un conjunto de datos grande de imágenes etiquetadas, y se enseña a sí mismo a identificar los objetos relevantes".

El Dr. Jeffrey Golden es patólogo en el Hospital Brigham and Women's, en Boston. Concurrió en que la IA tiene el potencial de "hacer que los patólogos sean más eficientes".

Pero falta mucho trabajo antes de que se convierta en realidad, dijo Golden, autor de un editorial publicado con los hallazgos.

El estudio tiene limitaciones, afirmó. La prueba de computadora versus humano fue solo un ejercicio de simulación, y en realidad no reflejó las condiciones bajo las cuales trabajan los patólogos.

Así que en realidad no está claro cómo les iría a los algoritmos en comparación con los patólogos en el lugar de trabajo, dijo Golden.

Además, habrá que vencer obstáculos prácticos, añadió.

En este momento, el campo de la patología apenas comienza a utilizar la tecnología digital, explicó Golden.

Eso es clave, porque para que cualquier algoritmo computarizado funcione, debe tener imágenes digitales de los especímenes de tejido para analizarlas.

El costo y la educación (entrenar a los patólogos en el uso de la tecnología) son otros problemas, apuntó Golden.

Por ahora, una cosa parece cierta: "la inteligencia artificial nunca reemplazará al patólogo", dijo Golden. "Pero podría mejorar su eficiencia".

El estudio evaluó 32 algoritmos computarizados que fueron desarrollados por distintos equipos de investigación para una competición internacional. El desafío era crear algoritmos que pudieran detectar la propagación de las células del cáncer de mama a los ganglios linfáticos cercanos, lo que es importante para estimar el pronóstico de una mujer.

Los algoritmos se compararon con el rendimiento de 11 patólogos, que analizaron de forma independiente 129 imágenes digitalizadas de los ganglios linfáticos de las pacientes. Los médicos tuvieron un límite de tiempo para completar la tarea.

En una prueba distinta, los algoritmos se compararon con un patólogo sin límite de tiempo.

Al final, algunos algoritmos superaron a los patólogos con límites de tiempo. En particular, superaron a los humanos en la detección de las micrometástasis.

Incluso los patólogos con el mejor rendimiento pasaron por alto un 37 por ciento de los casos en que el tejido de los ganglios linfáticos contenía solo micrometástasis, encontró el estudio.

Diez de los algoritmos computarizados tuvieron un rendimiento superior a ese.

Pero Golden comentó que los patólogos se enfrentaron a obstáculos que no tendrían en el mundo real.

"Los límites fueron artificiales", dijo. "Nunca estamos en la posición de tener una fecha límite".

Y anotó que la computadora no fue mejor cuando el patólogo no tenía la presión del tiempo.

Bejnordi reconoció las limitaciones del estudio, y dijo que la tecnología debe evaluarse en la práctica del mundo real. Pero en general, afirmó, el campo de la atención de la salud ve cada vez más el potencial de la inteligencia artificial.

"Estamos en un punto de inflexión en que las computadoras superan a los profesionales clínicos en ciertas tareas", dijo Bejnordi.

Otro nuevo estudio evaluó un algoritmo computarizado para el diagnóstico del daño ocular relacionado con la diabetes.

En ese estudio, el Dr. Tien Yin Wong, del Centro Nacional del Ojo de Singapur, y sus colaboradores encontraron que el algoritmo detectó con precisión todos los casos de daño en la retina que suponían una amenaza para la vista. También arrojó correctamente un resultado negativo en un 91 por ciento de las personas que no tenían una retinopatía grave.

Ambos estudios se publicaron el 12 de diciembre en la revista Journal of the American Medical Association.

Más información

La Asociación de Colegios Médicos Americanos (Association of American Medical Colleges) ofrece más información sobre la inteligencia artificial en la medicina.


Artículo por HealthDay, traducido por HolaDoctor.com

© Derechos de autor 2017, HealthDay

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