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El proyecto de rayos X de Google muestra que la IA no reemplazará a los médicos en el corto plazo
jeremy portje
Parece seguro que la inteligencia artificial revolucionará la medicina, pero la investigación de Google Cloud sugiere que puede ser más desafiante de lo que mucha gente sospecha.
Jia Li, quien dirige investigación y desarrollo en Google Cloud, reveló hoy una nueva investigación sobre la aplicación de IA a imágenes de radiología en EmTech Digital, una conferencia en San Francisco organizada por Revisión de tecnología del MIT.
La obra, descrita en un papel publicado en línea, muestra que el aprendizaje automático podría ayudar a identificar enfermedades en un entorno clínico real, donde los datos son escasos y donde los médicos requieren una justificación para el diagnóstico. Algunos expertos en IA han sugerido que áreas enteras del trabajo médico, como el análisis de imágenes radiológicas, podrían automatizarse por completo gracias a la IA.
Li y sus colegas utilizaron el aprendizaje profundo, una técnica popular de aprendizaje automático, para identificar anomalías en las radiografías de tórax. Debido a que solo tenían un pequeño conjunto de datos de entrenamiento para trabajar, usaron otro conjunto de datos para iniciar el proceso de aprendizaje. También se aseguraron de que su método resaltara el área de una imagen que era fundamental para diagnosticar una anomalía. Esto es importante porque el aprendizaje profundo es tan complejo matemáticamente que es intrínsecamente opaco (verEl oscuro secreto en el corazón de la IA).
Li, que trabaja con expertos médicos en Stanford, también dice que la IA puede automatizar solo una pequeña parte del trabajo de los radiólogos. Necesitan comprender el historial de casos específicos de un paciente, comunicar un diagnóstico y determinar el tratamiento correcto, dice, y desempeñarán un papel clave en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático precisos y efectivos.
Por lo tanto, Li cree que la IA no reemplazará por completo a los médicos en el corto plazo. Podemos ayudar [a los médicos] a hacer mejores juicios y hacer que el proceso sea más eficiente, dijo a la audiencia de EmTech.
El trabajo es importante porque destaca y busca abordar desafíos clave en la aplicación de IA a situaciones médicas del mundo real. La mayoría de las demostraciones de IA para la medicina han involucrado grandes conjuntos de datos perfectamente anotados y no han considerado el contexto más amplio.
La investigación también sugiere que la medicina puede ser un enfoque importante para la plataforma en la nube de Google. Google y otros creen que ofrecer IA a través de la nube será una gran tendencia lucrativa en la informática en los próximos años (consulte Cómo la nube podría producir las empresas más ricas de la historia).
Investigadores como Li también presentan la tecnología como una forma de democratizar la IA o hacer que la tecnología esté disponible para aquellos que no tienen capacitación en IA. Con suerte, los expertos dedicarán menos tiempo a tareas repetitivas, dijo.