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Estudio alerta riesgo de priorizar la inteligencia artificial frente a expertos

Miércoles, 25 de marzo de 2020 a las 12:00 am
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2001.com.ve | EFE 

Los estudios que afirman que la inteligencia artificial es tan buena, o incluso mejor que los expertos humanos, mediante la interpretación de imágenes médicas podrían exagerar las bondades de esta técnica.

De hecho, pueden representar un riesgo para la seguridad de millones de pacientes, reveló este miércoles un estudio de The BMJ (British Medical Journal).

El artículo plantea la preocupación acerca de la fiabilidad de las evidencias sobre las que se sustentan muchos de estos estudios y destaca la necesidad de mejorar sus estándares de diseño e investigación.

La inteligencia artificial es un campo innovador que se ha aplicado en medicina, ya que tiene el potencial de mejorar la atención al paciente y aliviar la carga que generalmente soportan los servicios de salud.

En concreto, el aprendizaje profundo -que es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático- es una rama de la inteligencia artificial que ha demostrado ser prometedora en el estudio de imágenes médicas.

Sin embargo, los expertos del BMJ advirtieron que la popularidad de los estudios sobre aprendizaje profundo (que afirman que tiene un rendimiento mayor al de los médicos) está impulsando que se implemente esta técnica, pese a que no se han examinado con detalle los métodos y el riesgo de sesgo de los estudios que lo avalan.

Para ahondar en esta idea, un equipo de investigadores revisó los resultados de los estudios publicados en los últimos diez años, comparando el desempeño de un algoritmo de aprendizaje profundo en imágenes médicas con el criterio de médicos expertos.

Tras su análisis concluyeron que existen "muchas afirmaciones posiblemente exageradas sobre la equivalencia (o la superioridad)" de la inteligencia artificial en comparación con los médicos, lo que, destacaron, "representa un riesgo potencial para la seguridad del paciente y la salud de la población".

"Se podrá maximizar la seguridad del paciente al garantizar que desarrollamos una base de evidencia de alta calidad y reportada de forma transparente en el futuro", señalaron los expertos.

2020-03-25

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