miércoles, 7 de febrero de 2018

DeepMind, la división de IA de Google para diagnosticar enfermedades



La división DeepMind presenta su primera aplicación significativa en el campo de la salud.
La división DeepMind de Google ha trabajado en el desarrollo de inteligencia artificial para diagnosticar enfermedades a partir de escáneres médicos, lo cual podría convertirse en la primera aplicación significativa de la inteligencia artificial en el campo de la salud. DeepMind, con sede en Londres, ha analizado datos de miles de escáneres de retina para programar un algoritmo de inteligencia artificial para que detecte signos de enfermedades oculares con mayor rapidez y eficiencia que especialistas humanos. La compañía ha enviado los hallazgos a una revista médica tras encontrarse "indicios prometedores" del acuerdo de dos años con el Servicio Nacional de Salud y el Moorfields Eye Hospital de Londres, uno de los centros de mayor renombre mundial en el área de la oftalmología.
La tecnología podría entrar en la fase de ensayos clínicos en unos años si los resultados obtienen el visto bueno de los académicos. "En áreas específicas como los escáneres médicos, vamos a hacer enormes progresos en los próximos años con la inteligencia artificial", afirmó Dominic King, responsable clínico de DeepMind Health. "El aprendizaje automático podría jugar un papel muy importante a la hora de realizar búsquedas de forma más precisa y específica que en la actualidad".
El algoritmo de DeepMind se ha desarrollado a partir de escáneres de retina en tres dimensiones anónimos aportados por Moorfields y en los que los doctores han diagnosticado meticulosamente indicios de enfermedad. La compañía ha empezado a discutir con hospitales como Moorfields la realización de ensayos clínicos. Estos algoritmos pueden analizar los millones de píxeles de información que aportan las imágenes en busca de signos de las tres mayores enfermedades oculares graves: el glaucoma, la retinopatía diabética y la degeneración macular asociada a la edad.
Peng Tee Khaw, director de investigación y desarrollo en Moorfields, afirmó: "Confío en que lo que aprendamos de esta investigación beneficiará a gente de todo el mundo y ayudará a que no se pierda visión en los casos que se pueda evitar. Esperamos publicar nuestros hallazgos en una revista a lo largo del próximo año". La inteligencia artificial está "extendida", según King, lo que permite aplicarla a otros tipos de imágenes. DeepMind explicó que en la próxima fase se preparará al algoritmo para que analice escáneres de radioterapia, a través de un acuerdo con University College London Hospitals, y mamografías en colaboración con el Imperial College London.
Catalogar las imágenes como cáncer de cabeza y cuello "es una labor de cinco o seis horas, que hacen por lo general los doctores después del trabajo", explicó un especialista que clasifica escáneres en las oficinas de Google. Ante el peso que supone para los sistemas sanitarios una población cada vez más envejecida, los hospitales han empezado a discutir si la inteligencia artificial puede reducir la carga de trabajo repetitivo.
DeepMind emplea en la actualidad a 100 personas en su equipo sanitario, frente a solos 10 de hace tres años. La relación entre las grandes tecnológicas y los hospitales, no obstante, es delicada. El año pasado, el regulador británico de la protección de datos dictaminó que el Sistema Nacional de Salud había violado la ley dando a DeepMind acceso a los historiales médicos de1,6 millones de pacientes. La sentencia hacía referencia a un ensayo de la app de diagnóstico médico Stream de DeepMind, que no emplea la inteligencia artificial, sino que analiza datos y envía alertas a enfermeras y doctores cuando las lecturas de un paciente parecen anormales.
Desde entonces, la compañía ha creado una unidad de investigación centrada en las implicaciones éticas y sociales que se derivan de esta tecnología, según explicó King. "Diría que hay que aplicar y evaluar la inteligencia artificial con el mismo rigor que un nuevo dispositivo médico farmacéutico para tener evidencias que permitan ampliar su uso en el sistema sanitario".

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