enero 29, 2019

Tecnología artificial pueda detectar enfermedad con una fotografía

A través de un nuevo estudio, se asegura que ahora es posible identificar algunos trastornos genéticos extraños con precisión, gracias a la nueva tecnología de inteligencia artificial (IA), en el que se revela solo con una fotografía del paciente.

De acuerdo con un estudio publicado en la revista Nature Medicine, la tecnología de inteligencia artificial (DeepGestalt), logró superar a los médicos profesionales al momento en el que se identificaba un conjunto de síndromes en tres ensayos y en el que agrega un valor sumamente significativo, en cuanto a la atención personalizada.

Este estudio se puede definir con una salvación a la medicina, en cuanto a otorgar diagnósticos inmediatos, puesto que tan solo el 8% de la población presenta enfermedades genéticas y muchas tienes rasgos faciales bastante reconocibles. Por ejemplo, esta nueva tecnología podría identificar, el síndrome de Angelman, la cual es un trastorno que afecta al sistema nervioso con rasgos físicos distintivos, ya sea como una boca grande con dientes separados, estrabismo o una lengua prominente.

«La tecnología demuestra cómo se pueden aplicar con éxito algoritmos de última generación, como el aprendizaje profundo, en un campo difícil donde los datos disponibles son escasos, desiguales en términos de pacientes disponibles por condición, y donde existe la necesidad de abarcar una gran cantidad de condiciones», dijo el director de tecnología de FDNA, una compañía de inteligencia artificial y medicina de precisión, Yaron Gurovich.

“Esto abre la puerta para futuras investigaciones y aplicaciones, y para la identificación de nuevos síndromes genéticos. Sin embargo, dado que las imágenes faciales son fácilmente accesibles, esto también podría suponer que los empleadores pudieran analizar las imágenes faciales y discriminar a las personas que tienen afecciones preexistentes o desarrollen complicaciones médicas”, señaló.

Gurovich y su equipo de trabajo, hicieron un gran entrenamiento al DeepGestalt, la cual es un algoritmo de aprendizaje profundo, en el que utilizaron 17 mil imágenes faciales de los distintos pacientes de una base de datos y que estos individuos fueron diagnosticados con al menos 200 síndromes genéticos totalmente distintos.DeepGestaltAEn cuanto a los médicos, no tuvieron tantos aciertos como esta tecnología, cuando se realizaron dos series de pruebas separadas para determinar algún síndrome entre las 502 imágenes que fueron seleccionadas. La inteligencia artificial, pudo indicar los diferentes y posibles síndromes en cada prueba, en el que identificó correctamente en sus diez principales sugerencias el 91% de las veces.

“Otro estudio consistió en la identificación de diferentes subtipos genéticos en el síndrome de Noonan, que conlleva a una variedad de características distintivas y graves problemas de salud, como cardiopatías. Aunque en este, el algoritmo logró tener una tasa de éxito del 64%; en estudios anteriores los médicos que observaron imágenes de pacientes con esta enfermedad pudieron identificar el 20% de los casos”, argumentó Gurovich.

«Demostramos que este sistema se puede utilizar en entornos clínicos», dijo.

La tecnología funciona a través de la aplicación del algoritmo de aprendizaje, que aprecia las diferentes características faciales de la imagen proporcionada y después presenta una lista de los posibles síndromes.

“Para ayudar a que los investigadores comprendan mejor qué rasgos evaluó para su predicción, la tecnología produce una visualización del mapa de calor exhibiendo qué regiones de la cara contribuyeron a la clasificación de las enfermedades”, exclamó Gurovich.

«La razón por la que es difícil es porque no hay suficientes referencias disponibles públicamente», dijo.

Evidentemente, todas las imágenes que fueron utilizadas en las pruebas eran de pacientes que ya les proporcionaron un diagnóstico con una condición. Aunque, la tecnología no pudo identificar si cada paciente tenía un trastorno genético, simplemente identificó posibles trastornos que ya habían sido diagnosticados.

Jorge Cardoso, profesor titular de inteligencia artificial médica en la escuela de ingeniería biomédica e imagenología en el King’s College de Londres, definió la tecnología como «muy interesante».

De igual manera, agregó que «la recopilación de conjuntos de datos médicos cada vez más grandes y bien curados ha permitido a las herramientas de inteligencia artificial predecir mutaciones genéticas a partir de la imagenología de fenotipos reduciendo la carga de los sistemas de salud y mejorando la forma en que cuidamos a los pacientes. Los fenotipos son características visibles y por tanto observables.”

«Si bien aún deben abordarse varias limitaciones para garantizar que los algoritmos propuestos sean sólidos en el entorno hospitalario, clínicamente precisos y aplicables a diferentes grupos de edad y poblaciones étnicas, el potencial de la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria es inmenso», concluyó Cardoso, quien no participó en la investigación.

«Esta es otra aplicación fantástica y potencialmente revolucionaria de la tecnología de inteligencia artificial. Cuando vemos tantas historias negativas en torno a la tecnología de inteligencia artificial, es bueno que nos recuerden los beneficios reales que puede brindar a la humanidad», señaló el profesor de ciencias de la computación en la Universidad Queen Mary de Londres, Peter McOwan.

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