Alphabet presenta Inteligencia Artificial para diagnóstico de enfermedades oculares

Esta innovación busca convertirse en una herramienta durante el primer nivel de atención, durante las consultas generales

En una demostración en vivo llevada a cabo durante la última semana de marzo de 2019, el equipo de investigación de Inteligencia Artificialde Alphabetpresentó un prototipo funcional de dispositivo médico que escanea la retina de un paciente y utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para diagnosticar en tiempo real potenciales enfermedades oculares. Se trata de uno de los posibles primeros productos comerciales de DeepMind.

Al sistema de DeepMind le bastan 30 segundos para detectar una variedad de enfermedades como retinopatía diabética, glaucoma y degeneración macular relacionada con la edad; adicionalmente, la innovación de Alphabet tiene la capacidad de generar una "puntuación de urgencia". Este invento puede hacer diagnósticoscon tanta precisión como los mejores especialistas de la vista, asegura la compañía.

Médicos del Moorfields Eye Hospital en Londres proporcionaron datos de entrenamiento anónimos y etiquetados, luego de un acuerdo de 5 años firmado con DeepMind en 2016. En agosto de 2018 ambas instituciones publicaron sus primeros resultados en una revista indexada. El prototipo funcional aún no ha recibido la aprobación regulatoria necesaria y todavía falta que apruebe los ensayos clínicos; de lograrlo, se otorgaría a médicos de Moorfields gratuitamente durante los primeros 5 años.

Según señala la MIT Tech Review, a lo largo de los últimos años han proliferado las investigaciones en torno a aplicaciones médicas de sistemas sistemas de visión artificial,conforme la tecnología se ha vuelto cada vez más poderosa. Empero, la Inteligencia Artificial de imágenes médicas enfrenta muchos desafíos al pasar de los laboratorios a entornos reales. Resulta particularmente difícil generalizar resultados precisos en diferentes poblaciones y dispositivos sin emplear cantidades grandes de datos de entrenamiento.

DeepMind asegura haber superado ese desafío gracias a la arquitectura de su algoritmo: utiliza dos redes neuronales, una para convertir un escáner ocular 3D en un mapa de tejidos oculares y características indicativas de enfermedad; otro a fin de analiza dicho mapa y con base en él hacer una recomendación. El paso intermedio de crear un mapa interpretable no solo ayuda al sistema a mantener el rendimiento independientemente del dispositivo de escaneo, además ayuda a los médicos a comprender y evaluar mejor sus análisis.

La Inteligencia Artificial para diagnóstico de enfermedades oculares presentada por DeepMind de Alphabet no tiene el objetivo de reemplazar a los especialistas de los ojos, antes bien busca ayudar a los médicos generalesa determinar si un paciente requiere un especialista, con qué urgencia y por qué. Lo siguiente sería dotar al sistema con la capacidad de conectar a los pacientes correctos con losespecialistas adecuados más rápido, minimizando cualquier riesgo de un mayor deterioro de la vista debido a retrasos en el tratamiento.

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