Una nueva forma de usar la IA detrás de los deepfakes podría mejorar el diagnóstico del cáncer

Categoría: Inteligencia artificial Al corriente Jul 05

Las redes antagónicas generativas, los algoritmos responsables de las falsificaciones profundas, han desarrollado un poco de mala reputación últimamente. Pero su capacidad para sintetizar imágenes altamente realistas también podría tener importantes beneficios para el diagnóstico médico.

Los algoritmos de aprendizaje profundo son excelentes para la coincidencia de patrones en imágenes; pueden ser entrenados para detectar diferentes tipos de cáncer en una tomografía computarizada, diferenciar enfermedades en resonancias magnéticas e identificar anomalías en una radiografía. Pero debido a problemas de privacidad, los investigadores a menudo no tienen suficientes datos de capacitación. Aquí es donde entran las GAN: pueden sintetizar más imágenes médicas que son indistinguibles de las reales, multiplicando efectivamente un conjunto de datos a la cantidad necesaria.

Sin embargo, hay otro desafío. Los algoritmos de aprendizaje profundo necesitan entrenarse con imágenes de alta resolución para producir las mejores predicciones, pero sintetizar tales imágenes de alta resolución, especialmente en 3D, requiere mucha potencia computacional. Eso significa que requiere un hardware especial y costoso, lo que hace que su uso a gran escala no sea práctico en los hospitales.

Entonces, investigadores del Instituto de Informática Médica de la Universidad de Lübeck propuso un nuevo enfoque para que el proceso sea mucho menos intensivo. Lo dividieron en etapas: la GAN primero genera la imagen completa en baja resolución, luego genera los detalles con la resolución correcta, una pequeña sección a la vez. Mediante experimentos, los investigadores demostraron no solo que su método generaba imágenes realistas en 2D y 3D de alta resolución con pocos recursos computacionales, sino que el gasto también se mantuvo constante independientemente del tamaño de la imagen.

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