Desarrollan inteligencia artificial para detectar enfermedades oculares y neumonía

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Un equipo internacional ha desarrollado una nueva herramienta basada en inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático para detectar rápidamente enfermedades oculares y neumonía, según un estudio publicado hoy en la revista Cell.

(EFE), Washington.- Un equipo internacional ha desarrollado una nueva herramienta basada en inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático para detectar rápidamente enfermedades oculares y neumonía, según un estudio publicado hoy en la revista Cell.

“La inteligencia artificial tiene un gran potencial para revolucionar el diagnóstico y la gestión de las enfermedades haciendo análisis y clasificaciones que involucran una gran cantidad de datos que son difíciles para los expertos humanos”, señaló el autor principal, Kang Zhang, profesor de oftalmología en Shiley Eye Institute en San Diego (California, EEUU).

En este nuevo estudio, Zhang y sus colegas utilizaron una red neuronal basada en inteligencia artificial para revisar más de 200.000 exploraciones oculares realizadas con tomografía de coherencia óptica.

Luego, los investigadores emplearon una técnica llamada aprendizaje por transferencia, en la cual el conocimiento adquirido para resolver un problema es almacenado por un ordenador y aplicado a problemas diferentes pero relacionados.

Por ejemplo, una red neuronal de inteligencia artificial optimizada para reconocer las estructuras anatómicas discretas del ojo, como la retina, la córnea o el nervio óptico, puede identificarlas y evaluarlas de manera más rápida y eficiente cuando se examinan las imágenes de un ojo completo.

Esto permite que el sistema aprenda de manera efectiva con un conjunto de datos mucho más pequeño que los métodos tradicionales.

Los investigadores agregaron luego pruebas de oclusión en las que la computadora identifica las áreas en cada imagen que son de mayor interés y la base de sus conclusiones.

“Con las pruebas de oclusión, el ordenador puede decirnos dónde se ve en una imagen para llegar a un diagnóstico, para que podamos descubrir por qué el sistema obtuvo el resultado. Esto hace que el sistema sea más transparente y aumenta nuestra confianza en el diagnóstico”, relató Zhang.

 

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Jessica Hernandez

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