La revolución de la IA: ayudar a los médicos en el diagnóstico
(HealthDay)Antes de que el coronavirus ocupara los titulares, cada semana parecía traer otro informe sobre la inteligencia artificial que superaba a los médicos humanos en todo, desde el diagnóstico del cáncer de piel hasta la detección de neumonía en el pecho Rayos X.
Pero estas herramientas de inteligencia artificial (IA) programas informáticos que mejoran en la realización de una tarea al ser «entrenados» en el tipo correcto de datos están a años de ser utilizados para ayudar a diagnosticar pacientes de la vida real, según los médicos que ayudan a desarrollar y probarlos.
«Todavía tenemos muchas incógnitas en términos de generalización y validación de estos sistemas antes de que podamos comenzar a usarlos como estándar de atención», dijo el Dr. Matthew Hanna, patólogo de Memorial Sloan Kettering Cancer Center en la ciudad de Nueva York.
Generalizar significa crear una herramienta de IA que se pueda usar en varios hospitales, y la validación implica probar y ajustar una herramienta de IA para garantizar que sea precisa.
«Estos son los tipos de estudios que debemos hacer para asegurarnos de que estos modelos funcionan correctamente y no dañan potencialmente a los pacientes», explicó Hanna.
Mientras tanto, los humanos no tienen prisa por cambiar a su médico por un Diagnóstico de IA.
En un estudio de la Universidad de Harvard de Nueva York de 2019, la escuela de negocios st Los estudiantes dijeron que estarían de acuerdo con obtener una atención médica de peor calidad siempre que la proporcionara un ser humano en lugar de una IA. Las personas se resistieron a la IA, según descubrieron los autores del estudio, porque sintieron que no tomaría en cuenta sus «circunstancias y características idiosincrásicas».
Investigación versus el mundo real
Ya sea que a las personas les guste o no. No, la IA desempeñará cada vez más un papel de apoyo en la medicina, ayudando a los médicos a trabajar de manera más eficiente y consistente. La Administración de Drogas y Alimentos de EE. UU. ha aprobado docenas de plataformas de IA para aplicaciones que incluyen el monitoreo de pacientes de forma remota, la identificación de hemorragias cerebrales en una tomografía computarizada, el reconocimiento de ritmos cardíacos anormales basados en grabaciones de Apple Watch e incluso el diagnóstico de autismo.
Todos de estas herramientas disponibles están supervisadas, lo que significa que no se disparan y aprenden cosas por su cuenta. Piense en ellos como asistentes de confianza que trabajan tras bambalinas y ofrecen sugerencias pero no toman decisiones.
Se están desarrollando herramientas de inteligencia artificial para acelerar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer, por ejemplo, al ayudar a los radiólogos con trabajos que ahora deben hacer a mano, como «contornear» o dibujar manualmente la línea divisoria entre un tumor y tejido normal en múltiples imágenes.
«Lo que realmente queremos hacer es, de manera estructurada, enseñar un algoritmo para encontrar nódulos pulmonares, caracterizarlos de acuerdo con el esquema de clasificación estándar y luego ayudar a los radiólogos ponerlos en un informe útil», explicó el Dr. Bibb Allen Jr., director médico del Instituto de Ciencias de Datos del Colegio Estadounidense de Radiología.
«La IA tiene que ver con la información y brindar información apropiada a los médicos que están cuidando al paciente», agregó Allen. «Tenemos una explosión de datos sobre nuestros pacientes, pero es difícil acceder a ellos».
‘Mayores eficiencias’
Los radiólogos cambiaron de leer películas de rayos X en cajas de luz a interpretación de imágenes en pantallas de ordenador hace décadas. Pero la digitalización no está tan avanzada para los patólogos, muchos de los cuales todavía observan a través de microscopios finos cortes de tejido de biopsia fijados en portaobjetos de vidrio.
Incluso al revisar los portaobjetos en una computadora, «puede ser el momento- para los patólogos revisar manualmente las imágenes de todas las muestras de ganglios linfáticos para identificar posibles enfermedades metastásicas», anotó Hanna. «Si se entrena un modelo de IA para detectar la presencia o ausencia de cáncer de mama metastásico, esta detección automatizada podría ayudar a los patólogos a clasificar los casos y llamar su atención sobre casos específicos».
La IA no reemplazará a los patólogos, que informan muchos otros hallazgos de diagnóstico para cada espécimen que revisan, agregó Hanna. «Pero la IA podría crear mayores eficiencias para potencialmente reducir horas, o incluso días, de modo que los informes de patología puedan finalizar antes para los pacientes», dijo.
«Se prevé una gran escasez de patólogos en los EE. UU., y también tenemos una carga de trabajo mucho mayor, por lo que creo que estos modelos de aprendizaje automático serán una necesidad en el futuro», explicó Hanna.
Allen señaló que «no va a suceder de la noche a la mañana. Cada año, vamos a poner más y más herramientas de IA en la forma en que cuidamos a los pacientes. Va a hacer cosas que simplemente van para, con el tiempo, mejorar la forma en que cuidamos a los pacientes. No va a ser, ‘Oh, activamos un interruptor y tenemos IA'», agregó.
«Los pacientes necesitan entiendan que su médico estará allí ayudándolos y que usarán la IA para ayudar a sus pacientes, pero no como una herramienta para dar a los pacientes en reemplazo de sus médicos», dijo Allen.
Explore más
Los radiólogos utilizan el aprendizaje profundo para encontrar signos de COVID-19 en las radiografías de tórax
Copyright 2020 HealthDay. Reservados todos los derechos.
Cita: The AI revolution: Giving docs a diagnostic assist (8 de junio de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2020-06-ai-revolution -docs-diagnostic.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.