lunes, octubre 21, 2019
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Nueva victoria de la IA: máquina que detecta arritmias mejor que el médico

Puede que no falte mucho tiempo para que los algoritmos salven vidas a diario, pero para eso los médicos tendrán que empezar a confiar más en las máquinas. Un equipo de la Universidad de Stanford, en Estados Unidos, dirigido por el destacado investigador de inteligencia artificial (IA) y profesor adjunto de la universidad Andrew Ng ha demostrado un modelo de aprendizaje automático que identifica arritmias cardiacas a partir de datos de electrocardiograma (ECG) mejor que un experto.

Este enfoque automatizado podría resultar importante para la atención médica cotidiana, que mejoraría el diagnóstico de las arritmias, potencialmente mortales. También podría facilitar la disponibilidad de una atención de calidad en las zonas con escasos recursos.

El trabajo también es la última señal de que el aprendizaje automático está cada vez más cerca de revolucionar la medicina. Durante los últimos años, los investigadores han demostrado que esta tecnología se puede aplicar para todo tipo de dolencias, como el cáncer de mama y de piel, así como enfermedades oculares a partir de imágenes médicas.

Por correo electrónico, Ng afirma: “Me ha animado la rapidez con la que la gente está aceptando la idea de que el aprendizaje profundo puede diagnosticar más precisión los médicos en determinados sectores verticales”. Y considera alentador ver a los investigadores mirar más allá de las imágenes y tener en cuenta otras formas de datos, como los de ECG. Hasta hace poco, Ng era el científico principal del gigante tecnológico chino Baidu, donde ayudó a fundar un instituto dedicado a aplicar el aprendizaje profundo a diferentes problemas empresariales.

El equipo de la Universidad de Stanford entrenó un algoritmo de aprendizaje profundo para identificar diferentes tipos de latidos cardiacos irregulares (arritmias) en los datos de ECG. Algunas irregularidades pueden llevar a complicaciones graves de la salud, incluida la muerte cardiaca súbita.

Pero la señal puede ser difícil de detectar, por lo que a menudo se pide a los pacientes que lleven un sensor de ECG durante varias semanas. E incluso entonces puede resultar difícil que un médico distinga entre las arritmias benignas y las que podrían requerir tratamiento.

Los investigadores se asociaron con iRhythm, una compañía que fabrica dispositivos portátiles de ECG. Recopilaron 30,000 clips de 30 segundos de pacientes con diferentes formas de arritmias. Para evaluar la precisión de su algoritmo, el equipo comparó su rendimiento con el de cinco cardiólogos diferentes en 300 clips no diagnosticados. Un panel externo de tres cardiólogos expertos hizo de juez en la competición de la máquina contra los humanos.

El aprendizaje profundo implica alimentar una gran red neuronal simulada con de grandes cantidades de datos, e ir afinando sus parámetros hasta que reconozca con precisión las señales problemáticas dentro de la lectura de ECG. El enfoque ya ha demostrado su capacidad para identificar patrones complejos en imágenes y audio, lo que ha permitido el desarrollo de reconocimiento de la imagen y voz que rinden mejor que los humanos.

El director general de Microsoft Research, médico y experto en aprendizaje automático, Eric Horvitz, dice que hay otros grupos aplicando el aprendizaje automático a la detección de arritmias cardiacas, entre ellos, dos grupos diferentes del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) y otro de la Universidad de Michigan, en Estados Unidos.

En el futuro, la tecnología podrá detectar otras enfermedades al combinar grandes cantidades de datos dispares. Pero hay un desafío clave. Para que la tecnología resulte útil hay que persuadir a médicos y pacientes para que confíen en algoritmos que a menudo son tan complejos que su razonamiento resulta incomprensible. El aprendizaje profundo es una forma especialmente opaca de aprendizaje automático, y encontrar maneras de hacerlo más explicable será crucial tanto para construir confianza como para refinar los tratamientos.

Aun así, Ng no tiene dudas de que la revolución está llegando. El experto concluye: “Todavía tenemos trabajo por delante para integrar estos algoritmos en el flujo de trabajo del sistema de atención médica. Pero creo que los cuidados médicos dentro de 10 años van a utilizar mucha más inteligencia artificial y serán muy distintos de los actuales”.

Fuente: MIT Technology Review / Will Knight | traducido por Teresa Woods

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