Investigadores de la revista University of California in the Cell presentaron al mundo su solución innovadora en el campo de la inteligencia artificial. La plataforma que crearon no solo puede detectar, sino también diagnosticar enfermedades relacionadas con la degeneración de la retina del ojo. Esto se logró, entre otros, por cambiando el sistema de aprendizaje de la computadora.
Actualmente, podemos confiar en la inteligencia artificial en áreas como el estacionamiento automático de un automóvil, pero confiar en ella en situaciones tan complejas como los diagnósticos médicos no ha sido una práctica común hasta ahora. Los científicos de la Universidad de California quieren cambiar esto: la plataforma que crearon utilizando inteligencia artificial no solo puede diagnosticar y distinguir entre las dos enfermedades retinianas más comunes (degeneración macular y edema macular diabético), sino también evaluar la gravedad de la enfermedad.
La clave de este éxito ha sido cambiar la forma en que aprende la IA. Los investigadores utilizaron un nuevo tipo específico de aprendizaje automático llamado "aprendizaje por transferencia". El fenómeno de la transferencia de aprendizaje en medicina es que le permite transferir conocimientos de un área de la enfermedad a otra, aumentando la precisión del diagnóstico y reduciendo el tiempo necesario para el aprendizaje. En la actualidad, la plataforma ya ha absorbido 200 mil. La tomografía computarizada de la retina y en 30 segundos es capaz de juzgar si el paciente necesita tratamiento. La efectividad del diagnóstico es de aproximadamente el 95%, que los autores comparan con la precisión de un oftalmólogo bien capacitado. Además, el proceso de diagnóstico fue lo más transparente posible, de modo que incluso los pacientes que no estaban familiarizados con la tecnología podían confiar en él. La computadora muestra de manera continua qué área está mirando y sobre qué base realiza su diagnóstico.
El uso del sistema de aprendizaje por transferencia permite a la inteligencia artificial californiana diagnosticar radiografías de tórax y con un 90 por ciento. distinguir con precisión entre neumonía viral y bacteriana. El plan más cercano de los creadores es aplicarlo también en otras áreas de la medicina, porque, según ellos, cada vez que se aumenta la base de datos se incrementa la efectividad del diagnóstico. Finalmente, el objetivo es mostrar a los médicos que la inteligencia artificial es una herramienta valiosa que permite mejorar el trabajo, y a los pacientes, que un diagnóstico rápido y preciso realizado por una computadora les permitirá someterse más rápidamente al tratamiento necesario.
