Robots radiólogos pronto leerán tus imágenes de rayos X

¿Qué es LIFE?
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Robots podrían analizar imágenes radiológicas

Google está progresando bastante en el reconocimiento de fotos y vídeos de gatos. Todo lo que tuvo que hacer fue suministrar millones de ejemplos para que el software de la compañía– basado en una rama de la inteligencia artificial llamada aprendizaje profundo– pudiera empezar a reconocer la diferencia entre los gatos y otras criaturas peludas.

Pero Jeremy Howard quiere usar el aprendizaje profundo para algo un poco más práctico: el diagnóstico de enfermedades. Y por fin tendrá la oportunidad.

El martes la compañía de Howard, Enlitic, dijo que iba a empezar a trabajar con Capitol Health Limited, una clínica de radiología con localizaciones en toda Australia, para que su software empiece a "leer" radiografías.

Enlitic no reemplazará los radiólogos. En cambio, el software está diseñado para ayudarles a hacer su trabajo con mayor rapidez y que cometan menos errores.

En primer lugar, comprueba cada archivo enviado para asegurarse que la imagen coincide con lo que los técnicos dicen que se supone que es. Por ejemplo, se asegura de que si una imagen se etiqueta como la rodilla izquierda que no sea en realidad una rodilla derecha. Luego, busca anomalías en la imagen.

Un dispositivo para que los ciegos vean a través del sonido.

Dependiendo de lo que encuentra, asigna una prioridad a los rayos X y la encamina a un radiólogo. Por ejemplo, si encuentra nódulos en una imagen de un par de pulmones, se le asignará un estatus de alta prioridad y la refiere a un radiólogo pulmonar. Si detecta lo que parece ser un aneurisma, refiere la radiografía a un radiólogo cardiovascular. Si no encuentra anomalías, se marca como prioridad baja.

Después de que un radiólogo ha revisado la imagen, el software le ayudará con el papeleo generando de forma automática el texto para algunas de las partes más tediosas del informe.

Los algoritmos de rayos X de Enlitic son sólo el último ejemplo de la puesta en práctica del aprendizaje profundo.

Facebook ahora está utilizando técnicas de aprendizaje profundo para subtitular fotos para ciegos. Yelp explicó recientemente cómo utiliza el aprendizaje profundo para optimizar qué fotos se muestran en la lista de restaurantes. Y técnicas similares son también parte de lo impulsa el Traductor de Skype de Microsoft.

Y Enlitic no es la única empresa que trata de aplicar la inteligencia artificial a la medicina. Watson de IBM se ha utilizado para la investigación en el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center y más recientemente para proporcionar asesoramiento en la dieta y ejercicio. La aplicación Bright.md tiene como objetivo ayudar a los médicos a acelerar las citas de rutina.

Pero el acuerdo de Enlitic parece ser una de las mayores pruebas del mundo real de la capacidad del aprendizaje profundo para ayudar a los diagnósticos médicos.

Finalmente, Howard espera que la tecnología ayudará a ampliar el acceso a los diagnósticos ahora que Capital Health comienza a abrir clínicas en Asia. Él cita el informe del Foro Económico Mundial, que pronostica una grave escasez de médicos expertos en los países en desarrollo si los programas de capacitación no se aceleran.

Con un poco de suerte, la inteligencia artificial podrá asumir parte de esa carga.