A medida que la inteligencia artificial continúa evolucionando, diagnosticando enfermedades más rápido y potencialmente con mayor precisión que los médicos, algunos han sugerido que la tecnología pronto podría reemplazar las tareas que los médicos realizan actualmente. Pero un nuevo estudio del grupo de investigación de IA de Google muestra que los médicos y los algoritmos funcionanjuntos son más efectivos que cualquiera de los dos. Es uno de los primeros estudios en examinar cómo la IA puede mejorar la precisión del diagnóstico de los médicos. La nueva investigación se publicará en la edición de abril de Oftalmología , el diario de la Academia Estadounidense de Oftalmología.
Este estudio amplía el trabajo anterior de Google AI que muestra que su algoritmo funciona aproximadamente tan bien como los expertos humanos en la detección de pacientes para una enfermedad ocular diabética común llamada retinopatía diabética. Para su último estudio, los investigadores querían ver si su algoritmo podía funcionarmás que simplemente diagnosticar una enfermedad. Querían crear un nuevo sistema asistido por computadora que pudiera "explicar" el diagnóstico del algoritmo. Descubrieron que este sistema no solo mejoraba la precisión del diagnóstico de los oftalmólogos, sino que también mejoraba la precisión del algoritmo.
Más de 29 millones de estadounidenses tienen diabetes y corren el riesgo de padecer retinopatía diabética, una enfermedad ocular potencialmente cegadora. Por lo general, las personas no notan cambios en su visión en las primeras etapas de la enfermedad. Pero a medida que avanza, la retinopatía diabética generalmente causa visiónpérdida que en muchos casos no se puede revertir. Por eso es tan importante que las personas con diabetes se realicen exámenes de detección anuales.
Desafortunadamente, la precisión de las pruebas de detección puede variar significativamente. Un estudio encontró una tasa de error del 49 por ciento entre los internistas, diabetólogos y médicos residentes.
Los avances recientes en IA prometen mejorar el acceso a la detección de retinopatía diabética y mejorar su precisión. Pero no está tan claro cómo funcionará la IA en el consultorio del médico u otros entornos clínicos. Los intentos anteriores de utilizar el diagnóstico asistido por computadora muestran que algunos evaluadores confíandemasiado en la máquina, lo que lleva a que se repitan los errores de la máquina, o que no se confíe en ella e ignore las predicciones precisas. Los investigadores de Google AI creen que algunos de estos errores se pueden evitar si la computadora puede "explicar" sus predicciones.
Para probar esta teoría, los investigadores desarrollaron dos tipos de asistencia para ayudar a los médicos a leer las predicciones del algoritmo.
Se pidió a diez oftalmólogos cuatro oftalmólogos generales, uno capacitado fuera de los EE. UU., Cuatro especialistas en retina y un especialista en retina en capacitación que leyeran cada imagen una vez en una de tres condiciones: sin ayuda, solo calificaciones y calificaciones + mapa de calor.
Ambos tipos de asistencia mejoraron la precisión del diagnóstico de los médicos. También mejoraron su confianza en el diagnóstico. Pero el grado de mejora dependió del nivel de experiencia del médico.
Sin ayuda, los oftalmólogos generales son significativamente menos precisos que el algoritmo, mientras que los especialistas en retina no son significativamente más precisos que el algoritmo. Con ayuda, los oftalmólogos generales coinciden pero no superan la precisión del modelo, mientras que los especialistas en retina comienzan a superar el rendimiento del modelo.
"Lo que descubrimos es que la IA puede hacer más que simplemente automatizar el examen ocular, puede ayudar a los médicos a diagnosticar con mayor precisión la retinopatía diabética", dijo el investigador principal, Rory Sayres, PhD .. "La IA y los médicos que trabajan juntos pueden ser más precisosque cualquiera de los dos solos ".
Al igual que las tecnologías médicas que la precedieron, Sayres dijo que la IA es otra herramienta que hará que el conocimiento, la habilidad y el juicio de los médicos sean aún más fundamentales para la atención de calidad.
"Hay una analogía en la conducción", explicó Sayres. "Hay vehículos autónomos y herramientas para ayudar a los conductores, como Android Auto. La primera es la automatización, la segunda es el aumento. Los resultados de nuestro estudio indican quepuede haber espacio para el aumento en la clasificación de imágenes médicas como las imágenes del fondo de ojo de la retina. Cuando la combinación de médico y asistente supera a cualquiera de los dos, esto proporciona un argumento para mejorar a los médicos con herramientas inteligentes ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Academia Americana de Oftalmología . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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