Inteligencia artificial superando a médicos humanos en un tipo de diagnóstico médico
Un modelo de aprendizaje automático (una modalidad de la inteligencia artificial) ha diagnosticado infecciones de oído pediátricas con mayor precisión que los médicos humanos, y lo ha hecho un 30 por ciento más deprisa que ellos.
El modelo, llamado OtoDX, tuvo una precisión de más del 95 por ciento en el diagnóstico de una infección de oído en un conjunto de 22 imágenes de prueba, en comparación con el 65 por ciento de precisión logrado por un grupo de médicos entre quienes había otorrinolaringólogos, pediatras y doctores en medicina general, y que revisaron las mismas imágenes.
Cuando se probó en un conjunto de datos de más de 600 imágenes del oído interno, OtoDX tuvo una precisión diagnóstica de más del 80 por ciento, lo que representa un salto significativo sobre la precisión media de los médicos reportada en la literatura médica.
El equipo del Dr. Matthew Crowson, otorrinolaringólogo e investigador en inteligencia artificial, del Hospital del Ojo y el Oído de Massachusetts, Estados Unidos, detalla estas pruebas comparativas en la revista académica Otolaryngology Head & Neck Surgery, bajo el título “Human vs Machine, Validation of a Deep Learning Algorithm for Pediatric Middle Ear Infection Diagnosis”.
El modelo utiliza un tipo de aprendizaje automático denominado «aprendizaje profundo» y se preparó a partir de cientos de fotografías médicas de niños antes de ser operados en el citado hospital por infecciones de oído recurrentes o líquido en los oídos.
Los resultados logrados por OtoDX constituyen un paso importante hacia el desarrollo de una herramienta de diagnóstico que algún día pueda emplearse en las clínicas para ayudar a los médicos durante las evaluaciones de los pacientes. Una herramienta de diagnóstico basada en la inteligencia artificial puede ofrecer a los médicos un modo de respaldar su diagnóstico o ayudarles a salir de dudas en casos difíciles.
«Las infecciones de oído son increíblemente comunes en los niños y, sin embargo, a menudo se diagnostican mal, lo que provoca retrasos en la atención o prescripciones innecesarias de antibióticos», explica el Dr. Crowson. «Este modelo no sustituirá el criterio de los médicos, pero puede servir para complementar su experiencia y ayudarles a tener más confianza en sus decisiones de tratamiento». (Fuente: NCYT de Amazings)
