Un nuevo estudio de la Universidad de Warwick ha revelado que un sistema de IA puede analizar radiografías y diagnosticar problemas médicos con la misma precisión que los doctores.
Esta IA, desarrollada mediante una colaboración entre Warwick, el King's College de Londres y varios centros del NHS, se entrenó con 2,8 millones de radiografías históricas de tórax de más de 1,5 millones de pacientes.
Es capaz de escanear 37 posibles afecciones, demostrando una precisión igual o superior a la de los médicos en 94% de los casos (35 de 37 afecciones). Para garantizar la precisión de la IA, más de 1400 radiografías analizadas fueron cotejadas por radiólogos expertos con diagnósticos históricos.
Ha habido numerosas aplicaciones similares de la IA para exploraciones médicas, incluido CoDoC de Googleque reduce la carga de trabajo de análisis de las exploraciones médicas en 66%.
El programa utilizado en este reciente estudiollamado X-Raydar, busca posibles problemas inmediatamente después de tomar las radiografías y cuantifica la probabilidad de cada anomalía detectada.
Da prioridad a las enfermedades urgentes y ayuda a los médicos a realizar diagnósticos a tiempo, lo que es fundamental en un momento de escasez de personal y listas de espera cada vez más largas.
El Dr. Giovanni Montana, autor principal y profesor de Ciencia de Datos en Warwick, explicó el potencial de la IA como herramienta de cribado o para proporcionar "la segunda opinión definitiva" al eliminar error humano y sesgo. Destacó su formación sobre millones de radiografías y su eficacia en el análisis imparcial.
La profesora Vicky Goh, del King's College de Londres, coautora y antigua presidenta de la Royal Society of Radiologists, prevé que los sistemas completos de IA como X-Raydar serán el futuro de la medicina y ayudarán a los médicos sobrecargados.
La IA también aborda la eficiencia en los casos en que no se detectan anomalías en las radiografías, lo que supone aproximadamente la mitad de todos los casos.
Al identificar estos casos, la IA permite a los radiólogos centrarse más en pruebas complejas y críticas.
Esto es especialmente relevante dada la escasez de radiólogos en el Reino Unido, según informa el Royal College of Radiologists, que provoca retrasos en el tratamiento en 97% de los centros de tratamiento del cáncer del país.
El software X-Raydar es de código abierto para uso no comercial con el fin de acelerar la investigación y el desarrollo en este campo.
Esto se une a numerosas y emocionantes aplicaciones médicas de la IA, entre ellas un modelo que ayudó a acelerar procesos de cribado del cáncer de mama en más de 44% y un Sistema de IA de Google diseñado para ofrecer segundas opiniones a los médicos.
El NHS tiene un largo historial de despliegue de tecnologías médicas de IA gracias a sus colaboraciones con DeepMind, incluida una reciente Herramienta de diagnóstico del cáncer de pulmón.
