El talón de Aquiles de la inteligencia artificial (IA) aplicada en medicina no son los algoritmos, sino el acceso a datos estructurados y homogéneos.
A poco más de 5 años de la llegada de Xiaoyi, el primer robot capaz de pasar una prueba de calificación médica en China, la inteligencia artificial aplicada en medicina sigue «cojeando» y el motivo, apunta. Andrea Cavalli Director Científico Adjunto del Instituto Italiano de Tecnología (Iit), es la falta de una plataforma común entre el mundo de la medicina y la tecnología de la información.
El tema de las metas incumplidas para la aplicación de la inteligencia artificial en el campo médico es retomado en dos artículos recientes publicados en el British Medical Journal (Bmj), donde recordamos cómo uno de los padres de las tecnologías de aprendizaje profundo en 2016, Geoffrey Hinton , dijo: “Hay que dejar de entrenar a los radiólogos. Está claro que en cinco años el aprendizaje profundo será mejor que los radiólogos».
A lo largo de los años, los sistemas de IA han progresado mucho y realizado importantes contribuciones al campo de la medicina, pero hoy en día son herramientas que ciertamente no pueden reemplazar la actividad humana.
Cavalli comentó: “Son herramientas que ayudan mucho, ofrecen un gran valor agregado, pero ciertamente la afirmación de Hinton no se refleja actualmente en la práctica médica”.
No han sido las mejoras tecnológicas las que han limitado el crecimiento de la inteligencia artificial en los últimos años, sino cuestiones burocráticas.
Los sistemas de IA son herramientas muy poderosas capaces de analizar y extraer información importante de los datos, pero si es escasa o difícil de analizar, los sistemas de IA no funcionarán: si tienen datos «basura» en juego, producen resultados «basura».
Hasta ahora, los datos de salud son el talón de Aquiles, – continuó Cavalli – basta con mirar los registros de salud electrónicos. Los datos están mal estructurados y sobre todo muy heterogéneos, tenemos un sistema de salud cuya fuente de datos debe estar muy fragmentada. Pero no es solo un problema italiano: es el mismo problema en el resto del mundo».
Sin datos, los sistemas de IA no tienen combustible, por lo que, para lograr un progreso real, solo hay una solución: “Datos, datos, datos”, concluyó Cavalli.
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