Un nuevo estudio analiza la efectividad de siete algoritmos de detecci√≥n basados ‚Äč‚Äčen inteligencia artificial para diagnosticar la retinopat√≠a diab√©tica, la enfermedad ocular diab√©tica m√°s com√ļn que conduce a la p√©rdida de la visi√≥n.

En un artículo de Diabetes Care, los investigadores compararon los algoritmos con la experiencia diagnóstica de los especialistas en retina. Cinco empresas produjeron los algoritmos probados: dos en los Estados Unidos (Eyenuk, Retina-AI Health), una en China (Airdoc), una en Portugal (Retmarker) y una en Francia (OphtAI).

Los investigadores implementaron tecnologías basadas en algoritmos en las imágenes de la retina de casi 24,000 veteranos que buscaron pruebas de detección de retinopatía diabética en el Sistema de atención médica de Puget Sound de Asuntos de Veteranos y el Sistema de atención médica de VA de Atlanta de 2006 a 2018.

Los investigadores encontraron que los algoritmos no funcionan tan bien como afirman. Muchas de estas empresas están reportando excelentes resultados en estudios clínicos. Pero su actuación en un entorno del mundo real era desconocida.

Los investigadores realizaron una prueba en la que el rendimiento de cada algoritmo y el rendimiento de los rastreadores humanos que trabajan en el sistema de seguimiento teleretiniano VA se compararon con los diagnósticos que dieron los oftalmólogos especialistas al mirar las mismas imágenes.

Tres de los algoritmos funcionaron razonablemente bien en comparación con los diagnósticos médicos y uno fue peor. Pero solo un algoritmo funcionó tan bien como los rastreadores humanos en la prueba.

¬ęEs alarmante que algunos de estos algoritmos no est√©n funcionando de manera consistente, ya que se est√°n utilizando en alg√ļn lugar del mundo¬Ľ, dijo el investigador Aaron Lee, profesor asistente de oftalmolog√≠a en la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington.

Las diferencias en el equipo y la t√©cnica de la c√°mara pueden ser una explicaci√≥n. Los investigadores dijeron que su ensayo muestra lo importante que es para cualquier pr√°ctica que quiera usar un rastreador de IA para probarlo primero y seguir las pautas sobre c√≥mo obtener im√°genes adecuadas de los ojos de los pacientes, porque los algoritmos est√°n dise√Īados para funcionar con calidad de imagen m√≠nima.

El estudio también encontró que el rendimiento de los algoritmos variaba al analizar imágenes de poblaciones de pacientes en centros de llamadas en Seattle y Atlanta. Este fue un resultado sorprendente y puede indicar que los algoritmos deben entrenarse con una mayor variedad de imágenes.

(Esta historia se publicó desde el feed de una agencia de cable sin cambios de texto).

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