La inteligencia artificial ya diagnostica enfermedades infantiles tan bien como los pediatras

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Desarrollan una herramienta de aprendizaje automático capaz de realizar diagnósticos con una eficacia de más del 90%.

La Inteligencia Artificial como arma contra futuras epidemias

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Imagen ilustrativa Gettyimages.ru/Crean inteligencia artificial capaz de diagnosticar enfermedades infantiles mejor que muchos médicos Publicado: 12 feb 2019 07:19 GMT | Última actualización: 12 feb 2019 17:19 GMT//RT SEPA MAS

Imagínense la siguiente escena: una tarde invernal, a la salida del colegio,  La sala de espera de urgencias del CAP o del hospital a rebosar de niños con sus padres. Buena parte de ellos con fiebre, tos, malestar; otros con sarpullidos por el cuerpo. ¿Cómo saber cuál de aquellos pacientes necesita ser visitado antes? Hasta ahora, ese primer cribaje lo realiza un enfermero o enfermera, aunque no es todo lo rápido y eficiente que podría ser.

Ahora un equipo de investigadores americanos y chinos han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que es capaz de diagnosticar enfermedades infantiles habituales, desde boca-mano-pie a pulmonía u otitis, tan bien como los pediatras. Este algoritmo podría ser una herramienta de ayuda para los médicos, para tomar mejores decisiones en casos de incerteza en el diagnóstico o priorizar qué casos deben ser atendidos antes.

“Nuestro sistema de inteligencia artificial puede diagnosticar todas las enfermedades pediátricas tan rápido y de forma tan eficiente como un pediatra. Con más entrenamiento, incluso debería diagnosticar mejor que muchos médicos”, afirma por correo electrónico Kang Zhang, investigador de la Universidad de California, que ha liderado este trabajo, recogido en Nature Medicine.

Con más entrenamiento, el sistema incluso podría diagnosticar mejor que muchos pediatras.

Zhang y colegas han usado tecnologías de inteligencia artificial como el procesamiento del lenguaje natural y de aprendizaje profundo para extraer información clave de los registros de salud electrónicos de casi un millón y medio de pacientes que se visitaron en un centro de salud de referencia en Guangzhou, una provincia china. Usaron esos datos para entrenar al algoritmo y a continuación validaron el sistema cotejando uno a uno 10.000 casos de enfermedades infantiles comunes con un equipo de pediatras de carne y huesos.

Los científicos vieron que el nivel de precisión del diagnóstico del algoritmo era elevado, de más del 90%, tanto cuando diagnosticaba enfermedades poco complicadas como un resfriado común, como cuando identificaba casos en los que se requería una intervención urgente, como una meningitis.

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El Hospital Sant Joan de Déu es uno de los principales referentes dentro y fuera de Catalunya en pediatría, obstetricia, ginecología y áreas de alta especialización como las neurociencias, la neonatología, la oncología o la cardiocirugía//Orden Hospitalaria de San Juan de Dios.

Para Arnau Valls, ingeniero de telecomunicaciones que desarrolla proyectos de big data y salud en el Hospital infantil Sant Joan de Déu, y que no ha participado en este trabajo, “los resultados son prometedores, porque obtienen una precisión altísima en el diagnóstico de enfermedades. De hecho, diagnostica mejor que los médicos júnior, aunque peor que los sénior. Y eso se puede corregir alimentando al sistema con más datos. Aunque siempre hará falta un médico que en última instancia haga el diagnóstico”.

Este sistema se podría implementar en zonas rurales de países en vías de desarrollo, donde el acceso al centro de salud es complicado.

El algoritmo, desarrollado por una empresa china, lo han alimentado con radiografías previamente anonimizadas de pacientes que han pasado por el hospital. “Queremos ver si este tipo de herramientas mejoran el diagnóstico y cuánto, de forma que permitan a los radiólogos priorizar exámenes o ser más sensibles al detectar lesiones difíciles”, explica Josep Munuera, radiólogo responsable de innovación del Departamento de Diagnóstico por la Imagen de este hospital.

Una vez el algoritmo está entrenado con imágenes de distintas patologías, analiza todas las imágenes que entran en el sistema de pacientes acabados de diagnosticar. “Por ejemplo, se puede hacer una placa de tórax a un niño para ver si tiene neumonía o algún otro tipo de problema respiratorio, y esas imágenes se guardan en el registro de salud electrónico del hospital. Si tienes un algoritmo para detectar esa y otras enfermedades, el algoritmo puede ayudar a monitorizarlas de forma automática. E incluso puede ser que la IA detecte otra enfermedad que el pediatra no había detectado”, dice Valls

 

 

 

 

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