IA diagnostica enfermedad pulmonar analizando imágenes de rayos X

Actualmente, los médicos dedican varios minutos a recopilar estos subtítulos, pero la solución de inteligencia artificial (IA) reduce este tiempo a alrededor de 30 segundos cuando no se necesita una revisión importante del texto. En la mayoría de los casos, el radiólogo simplemente necesita confirmar el diagnóstico sugerido, como fibrosis, agrandamiento del corazón o sospecha de tumor maligno, o la falta del mismo.

La solución de IA desarrollada por investigadores de Skoltech (Moscú, Rusia) emplea modelos de visión artificial y lingüística computacional de última generación, incluido GPT-3 pequeño, un precursor de los modelos ampliamente populares GPT-3.5 y GPT-4 accesibles a través de el bot ChatGPT. La red neuronal es entrenada con datos que consisten en pares de imagen y texto. Las posibles mejoras del sistema incluyen aplicarlo a resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, integrar el aprendizaje activo y combinarlo con otra red neuronal para enfatizar visualmente las áreas de interés mencionadas en la leyenda. El aprendizaje activo se refiere a modelos que refinan sus predicciones al considerar los ajustes realizados por revisores humanos.

“Los modelos regulares simplemente clasifican, pero nuestra red neuronal aprovecha los modelos avanzados de visión artificial y lingüística informática para describir automáticamente las imágenes de rayos X en palabras”, dijo el científico investigador de Skoltech, Oleg Rogov. “Compilamos nuestro propio diccionario radiológico para hacer que el modelo sea más preciso, específicamente en lo que respecta a los términos radiológicos y su uso en los textos. Naturalmente, también reunimos una gran base de datos integrada de imágenes de rayos X para usar como datos de entrenamiento”, enfatizando que la red neuronal solo es “consciente” de aquellos diagnósticos que realmente pueden manifestarse en las radiografías de pulmón. El conjunto de entrenamiento fue equilibrado en términos de qué enfermedades están representadas.

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