Portada » Los algoritmos de inteligencia artificial detectan de manera inconsistente enfermedades oculares diabéticas
Salud

Los algoritmos de inteligencia artificial detectan de manera inconsistente enfermedades oculares diabéticas

A new study looks at the effectiveness of seven artificial intelligence-based screening algorithms to diagnose diabetic retinopathy, the most common diabetic eye disease leading to vision loss.

Un nuevo estudio analiza la efectividad de siete algoritmos de detección basados ​​en inteligencia artificial para diagnosticar la retinopatía diabética, la enfermedad ocular diabética más común que conduce a la pérdida de la visión.

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.

“Es alarmante que algunos de estos algoritmos no estén funcionando de manera consistente, ya que se están utilizando en algún lugar del mundo”, dijo el investigador Aaron Lee, profesor asistente de oftalmología en la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington.

Las diferencias en el equipo y la técnica de la cámara pueden ser una explicación. Los investigadores dijeron que su ensayo muestra lo importante que es para cualquier práctica que quiera usar un rastreador de IA para probarlo primero y seguir las pautas sobre cómo obtener imágenes adecuadas de los ojos de los pacientes, porque los algoritmos están diseñados para funcionar con calidad de imagen mínima.

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).

Siga más historias en Facebook y Gorjeo

¡Haz clic para puntuar esta entrada!
(Votos: 0 Promedio: 0)