Google, el NHS y el Colegio Imperial de Londres han publicado una serie de trabajos en el que presentan el potencial que tiene la inteligencia artificial para ayudar en la detección del cáncer de mama. En muchos casos el sistema demuestra ser más eficaz que un médico experto.
El desempeño de la IA
Para este trabajo se tomaron unos 115 mil imágenes y se les preguntó a una IA y a un especialista cuáles tenían señales de la enfermedad. El modelo obtuvo mejores resultados que el especialista. Dos detecciones adicionales cada mil pacientes y un 25% de los llamados cáncer de intervalos, tumores que aparecen entre los exámenes de rutina.
El trabajo en equipo en la vida real
Un segundo estudio se enfocó en evaluar los beneficios que podía tener la IA en un contexto real. Cabe apuntar que en el caso del sistema de salud británico las imágenes son evaluadas por dos médicos, y luego un tercero decide cuando aparece una diferencia de opinión. Los investigadores descubrieron que cuando se comparaba el equipo humano al equipo de un humano con una IA los resultados eran mucho más igualados.
¿Esto quiere decir que el ser humano perjudica el rendimiento de la IA? No realmente. Aunque la IA es mejor en la detección de casos complicados, también produjo una mayor cantidad de falsos positivos. Sin embargo, el punto de vista del modelo fue considerado como muy valioso.
Un alivio para un sistema saturado
El principal beneficio que apuntan los investigadores tiene que ver con la eficiencia de las IA. Un especialista humano puede tardar un par de días en examinar una imagen, la IA solo necesita unos 17 minutos. En la actualidad el sistema de salud británico necesita un 40% más de especialistas de lo que posee.
Si un equipo de IA y especialista humano puede conseguir resultados similares a los de los equipos humanos, con el ahorro de tiempo, el impacto sería extremadamente beneficioso.
La implementación es clave
En los casos de estudio una gran cantidad del tiempo salvado se perdió en la instancia de arbitraje. En algunos casos salvando falsos positivos producidos por la IA. Pero en otros casos el árbitro falló en contra de la posición de la IA aún cuando esta estaba en lo correcto. El problema no estaba en la pericia del especialista, sino en la dificultad para entender el análisis de la IA. Lo dicho lleva a la necesidad de implementar entrenamiento que permita a los médicos confiar más en los diagnósticos de las IA.
En un video publicado por Google una especialista comenta que espera que la IA actúe de dos maneras. Confirme sus sospechas cuando tenga dudas, o le advierta sobre ciertos indicios que no ha detectado.
