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BLOOMBERG / TECNOLOGÍA
lunes 13 agosto, 2018

Google ayudará a detectar problemas oculares con inteligencia artificial

DeepMind, propiedad de Alphabet Inc., planea desarrollar un producto médico que ayudará a los médicos a detectar más de 50 afecciones que ponen en peligro la vista a partir de un tipo común de escáner ocular.

Jeremy Kahn

DeepMind, propiedad de Alphabet Inc., planea desarrollar un producto médico que ayudará a los médicos a detectar más de 50 afecciones que ponen en peligro la vista a partir de un tipo común de escáner ocular. Foto: DeepMind

DeepMind, la empresa de inteligencia artificial con sede en Londres propiedad de Alphabet, planea desarrollar un producto médico que ayudará a los médicos a detectar más de 50 afecciones que ponen en peligro la vista a partir de un tipo común de escáner ocular. La compañía entrenó un software de inteligencia artificial para detectar signos de enfermedades mejor que los médicos humanos, según un estudio publicado el lunes en la revista científica Nature Medicine.

DeepMind y sus socios en la investigación, el Moorfields Eye Hospital de Londres y el Instituto de Oftalmología de la University College de Londres, anunciaron que planean realizar en 2019 ensayos clínicos prospectivos de la tecnología. Si los ensayos tienen éxito, DeepMind dijo que intentaría crear un producto aprobado por el regulador que Moorfields podría desplegar en todo el Reino Unido. Señaló que el producto sería gratis por un período inicial de cinco años. El uso del software correspondería a la primera vez que un algoritmo de IA de DeepMind que usa aprendizaje automático termina siendo empleado en un producto de para la salud.

Alphabet tiene varias iniciativas destinadas a usar inteligencia artificial para mejorar la atención médica. A principios de este año, Verily, compañía de Alphabet que dice que su objetivo es extender la esperanza de vida humana, se asoció con expertos en IA de Google, de Alphabet, para desarrollar un algoritmo que pueda detectar una serie de enfermedades cardiovasculares a partir de un tipo diferente de imagen de retina.

La propia DeepMind tiene una división completa dedicada al cuidado de la salud, y tiene proyectos de investigación con el Servicio Nacional de Salud (NHS, por sus siglas en inglés) del Reino Unido y con el Departamento de Asuntos de los Veteranos de Estados Unidos, entre otros.

El trabajo de DeepMind con el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido ha sido controvertido. El año pasado, el regulador de protección de datos del Reino Unido dijo que otro fondo del NHS, el Royal Free Hospital, proporcionó ilegalmente 1,6 millones de registros de pacientes a DeepMind para ayudarlo a desarrollar una aplicación móvil que alertaría a los médicos si los pacientes estaban en riesgo de desarrollar una lesión renal aguda.

En el estudio del scaner ocular, DeepMind y sus socios de NHS tomaron medidas para evitar problemas similares. Pearse Keane, el médico que lideró el equipo de Moorfields que trabaja en el proyecto, dijo en una entrevista que el hospital "hizo todo lo posible" para anonimizar los 16.000 escáneres oculares que utilizó tanto para entrenar como para evaluar los algoritmos que desarrolló DeepMind. Este proceso fue aprobado y auditado por el departamento de gobernanza de la información del hospital, y a DeepMind no se le permitió intentar volver a identificar a los pacientes cuyos escaneos habían sido utilizados.

El NHS también hizo hincapié en que Moorfields es dueño de los datos utilizados para desarrollar el software, y puede usarlo libremente en otras investigaciones. La investigación de DeepMind-Moorfields analizó un tipo de examen ocular llamado tomografía de coherencia óptica (OCT, por sus siglas en inglés) que se puede utilizar para diagnosticar la degeneración macular relacionada con la edad (DMAE), actualmente la principal causa de la ceguera en el mundo desarrollado, así como otros trastornos de la retina relacionados con afecciones como la diabetes. Pero, señaló Keane, el uso de escáneres OCT ha superado al entrenamiento de expertos que puedan interpretar correctamente sus imágenes.

Como resultado, casi todas las anomalías detectadas en los escáneres OCT se derivan a un oftalmólogo para un examen adicional. Entre 2007 y 2017, las derivaciones a oftalmología en el Reino Unido aumentaron en un 37 por ciento. Esto ha causado tiempos de espera que dificultan el tratamiento de los casos que realmente necesitan una intervención rápida para prevenir la ceguera.

Para comparar el sistema, DeepMind probó el software en 1.000 escaneos que no fueron utilizados para entrenar la IA, y comparó sus resultados con cuatro oftalmólogos y cuatro optometristas que también habían sido entrenados específicamente para interpretar escaneos OCT. Los investigadores concluyeron que su IA fue capaz de tomar la decisión de derivación correcta en más de 50 enfermedades oculares con una precisión de un 94 por ciento, mejor que la mayoría de los humanos.

Lo que es más importante, el software tuvo cero falsos negativos –casos en los que omitió indicadores de enfermedad– y solo dos falsos positivos, donde el sistema recomendó una evaluación urgente en casos en que los médicos habían recomendado al paciente simplemente controlar los síntomas. Estos resultados fueron mejores que los de cualquiera de los expertos humanos.


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