(HealthDay)Antes de que el coronavirus ocupara los titulares, cada semana parec\u00eda traer otro informe sobre la inteligencia artificial que superaba a los m\u00e9dicos humanos en todo, desde el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de piel hasta la detecci\u00f3n de neumon\u00eda en el pecho Rayos X. <\/p>\n
Pero estas herramientas de inteligencia artificial (IA) programas inform\u00e1ticos que mejoran en la realizaci\u00f3n de una tarea al ser \u00abentrenados\u00bb en el tipo correcto de datos est\u00e1n a a\u00f1os de ser utilizados para ayudar a diagnosticar pacientes de la vida real, seg\u00fan los m\u00e9dicos que ayudan a desarrollar y probarlos.<\/p>\n
\u00abTodav\u00eda tenemos muchas inc\u00f3gnitas en t\u00e9rminos de generalizaci\u00f3n y validaci\u00f3n de estos sistemas antes de que podamos comenzar a usarlos como est\u00e1ndar de atenci\u00f3n\u00bb, dijo el Dr. Matthew Hanna, pat\u00f3logo de Memorial Sloan Kettering Cancer Center en la ciudad de Nueva York.<\/p>\n
Generalizar significa crear una herramienta de IA que se pueda usar en varios hospitales, y la validaci\u00f3n implica probar y ajustar una herramienta de IA para garantizar que sea precisa.<\/p>\n
\u00abEstos son los tipos de estudios que debemos hacer para asegurarnos de que estos modelos funcionan correctamente y no da\u00f1an potencialmente a los pacientes\u00bb, explic\u00f3 Hanna.<\/p>\n
Mientras tanto, los humanos no tienen prisa por cambiar a su m\u00e9dico por un Diagn\u00f3stico de IA.<\/p>\n
En un estudio de la Universidad de Harvard de Nueva York de 2019, la escuela de negocios st Los estudiantes dijeron que estar\u00edan de acuerdo con obtener una atenci\u00f3n m\u00e9dica de peor calidad siempre que la proporcionara un ser humano en lugar de una IA. Las personas se resistieron a la IA, seg\u00fan descubrieron los autores del estudio, porque sintieron que no tomar\u00eda en cuenta sus \u00abcircunstancias y caracter\u00edsticas idiosincr\u00e1sicas\u00bb.<\/p>\n
Investigaci\u00f3n versus el mundo real<\/p>\n
Ya sea que a las personas les guste o no. No, la IA desempe\u00f1ar\u00e1 cada vez m\u00e1s un papel de apoyo en la medicina, ayudando a los m\u00e9dicos a trabajar de manera m\u00e1s eficiente y consistente. La Administraci\u00f3n 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 identificaci\u00f3n de hemorragias cerebrales en una tomograf\u00eda computarizada, el reconocimiento de ritmos card\u00edacos anormales basados en grabaciones de Apple Watch e incluso el diagn\u00f3stico de autismo.<\/p>\n
Todos de estas herramientas disponibles est\u00e1n 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. <\/p>\n
Se est\u00e1n desarrollando herramientas de inteligencia artificial para acelerar el diagn\u00f3stico y el tratamiento del c\u00e1ncer, por ejemplo, al ayudar a los radi\u00f3logos con trabajos que ahora deben hacer a mano, como \u00abcontornear\u00bb o dibujar manualmente la l\u00ednea divisoria entre un tumor y tejido normal en m\u00faltiples im\u00e1genes.<\/p>\n
\u00abLo que realmente queremos hacer es, de manera estructurada, ense\u00f1ar un algoritmo para encontrar n\u00f3dulos pulmonares, caracterizarlos de acuerdo con el esquema de clasificaci\u00f3n est\u00e1ndar y luego ayudar a los radi\u00f3logos ponerlos en un informe \u00fatil\u00bb, explic\u00f3 el Dr. Bibb Allen Jr., director m\u00e9dico del Instituto de Ciencias de Datos del Colegio Estadounidense de Radiolog\u00eda.<\/p>\n
\u00abLa IA tiene que ver con la informaci\u00f3n y brindar informaci\u00f3n apropiada a los m\u00e9dicos que est\u00e1n cuidando al paciente\u00bb, agreg\u00f3 Allen. \u00abTenemos una explosi\u00f3n de datos sobre nuestros pacientes, pero es dif\u00edcil acceder a ellos\u00bb.<\/p>\n
‘Mayores eficiencias’<\/p>\n
Los radi\u00f3logos cambiaron de leer pel\u00edculas de rayos X en cajas de luz a interpretaci\u00f3n de im\u00e1genes en pantallas de ordenador hace d\u00e9cadas. Pero la digitalizaci\u00f3n no est\u00e1 tan avanzada para los pat\u00f3logos, muchos de los cuales todav\u00eda observan a trav\u00e9s de microscopios finos cortes de tejido de biopsia fijados en portaobjetos de vidrio.<\/p>\n
Incluso al revisar los portaobjetos en una computadora, \u00abpuede ser el momento- para los pat\u00f3logos revisar manualmente las im\u00e1genes de todas las muestras de ganglios linf\u00e1ticos para identificar posibles enfermedades metast\u00e1sicas\u00bb, anot\u00f3 Hanna. \u00abSi se entrena un modelo de IA para detectar la presencia o ausencia de c\u00e1ncer de mama metast\u00e1sico, esta detecci\u00f3n automatizada podr\u00eda ayudar a los pat\u00f3logos a clasificar los casos y llamar su atenci\u00f3n sobre casos espec\u00edficos\u00bb.<\/p>\n
La IA no reemplazar\u00e1 a los pat\u00f3logos, que informan muchos otros hallazgos de diagn\u00f3stico para cada esp\u00e9cimen que revisan, agreg\u00f3 Hanna. \u00abPero la IA podr\u00eda crear mayores eficiencias para potencialmente reducir horas, o incluso d\u00edas, de modo que los informes de patolog\u00eda puedan finalizar antes para los pacientes\u00bb, dijo. <\/p>\n
\u00abSe prev\u00e9 una gran escasez de pat\u00f3logos en los EE. UU., y tambi\u00e9n tenemos una carga de trabajo mucho mayor, por lo que creo que estos modelos de aprendizaje autom\u00e1tico ser\u00e1n una necesidad en el futuro\u00bb, explic\u00f3 Hanna.<\/p>\n
Allen se\u00f1al\u00f3 que \u00abno va a suceder de la noche a la ma\u00f1ana. Cada a\u00f1o, vamos a poner m\u00e1s y m\u00e1s 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'\u00bb, agreg\u00f3.<\/p>\n
\u00abLos pacientes necesitan entiendan que su m\u00e9dico estar\u00e1 all\u00ed ayud\u00e1ndolos y que usar\u00e1n la IA para ayudar a sus pacientes, pero no como una herramienta para dar a los pacientes en reemplazo de sus m\u00e9dicos\u00bb, dijo Allen. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Los radi\u00f3logos utilizan el aprendizaje profundo para encontrar signos de COVID-19 en las radiograf\u00edas de t\u00f3rax <\/p>\n
Copyright 2020 HealthDay. Reservados todos los derechos. <\/p>\n
Cita<\/strong>: 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 est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" (HealthDay)Antes de que el coronavirus ocupara los titulares, cada semana parec\u00eda traer otro informe sobre la inteligencia artificial que superaba a los m\u00e9dicos humanos en todo, desde el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de piel hasta la detecci\u00f3n de neumon\u00eda en el pecho Rayos X. Pero estas herramientas de inteligencia artificial (IA) programas inform\u00e1ticos que mejoran en … Continuar leyendo \u00abLa revoluci\u00f3n de la IA: ayudar a los m\u00e9dicos en el diagn\u00f3stico\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-30171","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30171","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30171"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30171\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30171"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30171"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30171"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}