Lunes, 16 de Septiembre de 2019

Google crea IA para diagnosticar enfermedades de la piel

El desarrollo tiene como objetivo ayudar a los médicos especialistas, así como también ser un apoyo para todos los profesionales que carecen de un entrenamiento especializado. La complejidad del proceso de diagnóstico ha sido uno de los más grandes desafíos de este proyecto.

Un grupo de desarrolladores de Google ha logrado crear una inteligencia artificial capaz de detectar con precisión más de 25 enfermedades de la piel. El sistema se ha concentrado en aquellas condiciones que más a menudo son diagnosticadas.

La idea es poder ayudar a los médicos dermatólogos con la inmensa cantidad de pacientes que a diario llegan a los hospitales. El 25% de todos los tratamientos médicos realizados a nivel mundial están relacionados con esta área de la medicina.

El equipo de Google ha señalado que el trabajo sirve para resaltar el potencial de los sistemas de aprendizaje profundo, o DLS por sus siglas en inglés. En este caso en particular la herramienta podría ser extremadamente útil para todos los médicos que no tienen un entrenamiento especializado en enfermedades de la piel y que en muchos casos, por las escasez de especialistas, son los que tienen que realizar los diagnósticos.

Un desafío complejo

Uno de los desafíos con los que se encontraron los desarrolladores es que los dermatólogos no realizan un diagnóstico único, sino que primero generan una lista de posibles enfermedades que luego se va reduciendo con cada nueva prueba.

Este proceso ha debido ser emulado, para lo cual se han considerado hasta 45 categorías de metadatos. Entre ellos se encuentran el sexo, la edad, el historial médico y otros factores similares.

Método

El modelo creado fue evaluado utilizando una base de datos con más de 17 mil casos. Una parte de estos fue utilizada para el entrenamiento de la IA, la otra fue empleada para su evaluación posterior. También se alimentó al sistema con más de 50 mil diagnósticos diferenciales.

El resultado fue que las predicciones del sistema coincidieron en un 71% de las ocasiones con el diagnóstico listado como primero por los médicos, y en un 93% con los tres primeros considerados.

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