La IA aplicada a la medicina sigue «cojeando»

Los médicos suspenden al robot chino,: el problema son los datos.

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Poco más de cinco años después de Xiaoyi, el primer robot capaz de aprobar el examen para obtener la licencia médica en China, la IA aplicada a la medicina sigue «cojeando», y la causa, observa Andrea Cavalli, director científico adjunto del Instituto Italiano de Tecnología (IIT), es la falta de una plataforma común entre los mundos médico e informático.

Retomando el tema de los objetivos incumplidos de la aplicación de la IA en el ámbito médico se encuentran dos recientes artículos publicados en el British Medical Journal (BMJ), en los que se recuerda que en 2016 uno de los padres de las técnicas de Deep Learning, Geoffrey Hinton, afirmaba: «deberíamos dejar de formar radiólogos». Está claro que dentro de cinco años el aprendizaje profundo lo hará mejor que los radiólogos».

A lo largo de los años, la IA ha avanzado mucho y ha hecho importantes aportaciones en el campo de la medicina, pero sigue siendo una herramienta que no puede sustituir a la actividad humana.

Son herramientas que ayudan mucho, que ofrecen un gran valor agregado, pero ciertamente la frase de Hinton no se refleja actualmente en la práctica médica», comentó Cavalli.

Lo que ha limitado el crecimiento de la IA en los últimos años no han sido las mejoras tecnológicas, sino cuestiones «burocráticas». Las IA son potentes herramientas capaces de analizar y extraer información importante de los datos, pero si estos datos son escasos o difíciles de analizar, las IA no pueden funcionar: si se las alimenta con datos «basura», producen resultados «basura». «Hasta la fecha, los datos sanitarios son el talón de Aquiles», prosigue Cavalli, «no hay más que ver las historias clínicas electrónicas. Son datos mal estructurados y, sobre todo, demasiado heterogéneos; tenemos un sistema sanitario que debería ser la fuente de datos que está demasiado fragmentado. Pero esto no es sólo un problema italiano: también ocurre en el resto del mundo».
Sin datos, la IA no tiene combustible, así que para lograr un progreso real sólo hay una solución: «datos, datos, datos», concluyó Cavalli.

Fuente: Web

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