Google crea un producto para detectar la enfermedad ocular

DeepMind, la compañía de inteligencia artificial con sede en Londres que es propiedad de Alphabet, planea desarrollar un producto médico que ayudará a los médicos a detectar más de 50 afecciones que ponen en peligro la vista de un tipo común de exploración ocular.

DeepMind entrenó software de inteligencia artificial para detectar signos de enfermedad mejor que los médicos humanos, según un estudio publicado el lunes en la revista científica Nature Medicine. DeepMind y sus socios en la investigación, el Moorfields Eye Hospital de Londres y el Instituto de Oftalmología del University College de Londres, dijeron que planean ensayos clínicos prospectivos de la tecnología en 2019.

Si esas pruebas tienen éxito, DeepMind dijo que buscaría crear un producto aprobado por el regulador que Moorfields podría implementar en todo el Reino Unido. Dijo que el producto sería gratis por un período inicial de cinco años. El software sería la primera vez que un algoritmo de DeepMind AI que utiliza el aprendizaje automático termina en un producto de atención médica.

Alphabet tiene varias iniciativas destinadas a utilizar la inteligencia artificial para mejorar la atención médica. A principios de este año, Verily, una empresa de Alphabet que dice que su objetivo es extender la esperanza de vida humana, se asoció con expertos en inteligencia artificial de Google de Alphabet para desarrollar un algoritmo que pueda detectar una variedad de problemas cardiovasculares de un tipo diferente de imagen retiniana. DeepMind en sí tiene una división completa dedicada a la atención médica, y tiene proyectos de investigación con el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido y con el Departamento de Asuntos de Veteranos de EE. UU., Entre otros.

El trabajo de DeepMind con el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido ha sido controvertido. El año pasado, el organismo de vigilancia de datos del Reino Unido dijo que un fideicomiso diferente del NHS, el Royal Free Hospital, había proporcionado ilegalmente 1.6 millones de registros de pacientes a DeepMind para ayudarlo a desarrollar una aplicación móvil que alertaría a los médicos si los pacientes estaban en riesgo de desarrollar una lesión renal aguda.

En el estudio de exploración ocular, DeepMind y sus socios del NHS tomaron medidas para evitar problemas similares.

Pearse Keane, el médico jefe que dirigió el equipo de Moorfields trabajando en el proyecto, dijo en una entrevista que el hospital “hizo todo lo posible” para anonimizar los 16,000 escáneres oculares que utilizó para entrenar y probar los algoritmos desarrollados por DeepMind. Este proceso fue aprobado y auditado por el departamento de gobernanza de la información del hospital, y se prohibió a DeepMind volver a identificar a los pacientes cuyas exploraciones se estaban utilizando.

El NHS también hizo hincapié en que Moorfields posee los datos utilizados para desarrollar el software, y puede usarlo libremente en otras investigaciones. La investigación de DeepMind-Moorfields analizó un tipo de escáner de ojo llamado tomografía de coherencia óptica (OCT) que se puede usar para diagnosticar la degeneración macular relacionada con la edad (AMD), ahora la principal causa de ceguera en el mundo desarrollado, así como otros tipos de retina trastornos relacionados con enfermedades como la diabetes.

Pero, dijo Keane, el uso de escáneres OCT ha superado la capacitación de expertos que pueden interpretar correctamente sus imágenes. Como resultado, casi cualquier anormalidad detectada en la exploración OCT conduce a una referencia a un oftalmólogo para una revisión adicional. Entre 2007 y 2017, las referencias de oftalmología en el Reino Unido aumentaron en un 37 por ciento. Esto ha llevado a tiempos de espera que dificultan el tratamiento de quienes realmente necesitan una intervención rápida para prevenir la ceguera.

Para evaluar el sistema, DeepMind probó el software en 1,000 escaneos no utilizados para entrenar a la IA, y comparó su desempeño con cuatro oftalmólogos de alto nivel y cuatro optómetras que también habían sido entrenados específicamente para interpretar escaneos de OCT. Los investigadores encontraron que su IA podría tomar la decisión correcta de referencia para más de 50 enfermedades oculares con un 94 por ciento de precisión, mejor que la mayoría de los humanos. Críticamente, el software tenía cero falsos negativos, casos en los que omitía indicadores de la enfermedad, y solo dos falsos positivos, en los que el sistema recomendaba una evaluación urgente en los casos en que los médicos recomendaban al paciente simplemente controlar sus síntomas. Esto fue mejor que cualquiera de los expertos humanos.

El software de DeepMind utilizó dos redes neuronales separadas, una especie de aprendizaje automático basado en la forma en que funciona el cerebro humano. Una red neuronal etiqueta características en imágenes OCT asociadas con enfermedades oculares, mientras que la otra diagnostica condiciones oculares basadas en estas características.

Dividir la tarea significa que, a diferencia de una red individual que hace diagnósticos directamente a partir de imágenes médicas, la IA de DeepMind no es una caja negra cuya lógica de toma de decisiones es completamente opaca para los médicos humanos, dijo Keane.

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