Algoritmos detectan la retinopatía diabética de manera inconsistente

Un nuevo estudio examina la eficacia de siete algoritmos de detección basados en la inteligencia artificial para diagnosticar la retinopatía diabética, la enfermedad diabética del ojo más común que conduce a la pérdida de la visión

En un artículo en Diabetes Care, los investigadores compararon los algoritmos con la experiencia en el diagnóstico de los especialistas de la retina. Cinco compañías produjeron los algoritmos probados: dos en los Estados Unidos (Eyenuk, Retina-AI Health), uno en China (Airdoc), uno en Portugal (Retmarker) y uno en Francia (OphtAI).

Los investigadores desplegaron las tecnologías basadas en algoritmos en imágenes de la retina de casi 24.000 veteranos que buscaron un examen de retinopatía diabética en el Sistema de Atención Médica Puget Sound de Asuntos de Veteranos y en el Sistema de Atención Médica del Departamento de Asuntos de Veteranos de Atlanta de 2006 a 2018.

Los algoritmos de inteligencia artificial no son del todo confiables para diagnosticar la enfermedad.

Inconsistencias

Los investigadores encontraron que los algoritmos no funcionan tan bien como afirman. Muchas de estas compañías están reportando excelentes resultados en estudios clínicos. Pero su desempeño en el mundo real era desconocido.

Llevaron a cabo una prueba en la que el rendimiento de cada algoritmo y el rendimiento de los revisores humanos que trabajan en el sistema de revisión telerretinal de VA, se compararon con los diagnósticos que los oftalmólogos expertos dieron al mirar las mismas imágenes.

Tres de los algoritmos funcionaron razonablemente bien cuando se compararon con los diagnósticos de los médicos y uno lo hizo peor. Pero sólo un algoritmo se desempeñó tan bien como los examinadores humanos en la prueba.

“Es alarmante que algunos de estos algoritmos no funcionen de manera consistente ya que se están usando en algún lugar del mundo”, dijo el investigador principal Aaron Lee, profesor asistente de oftalmología en la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington.

Explicaciones

Las diferencias en el equipo y la técnica de la cámara podrían ser una explicación. Los investigadores dijeron que su ensayo muestra lo importante que es para cualquier práctica que quiera usar un filtro de IA, que lo pruebe primero y que siga las directrices sobre cómo obtener adecuadamente imágenes de los ojos de los pacientes, porque los algoritmos están diseñados para trabajar con una calidad mínima de imágenes.

El estudio también encontró que el rendimiento de los algoritmos variaba cuando se analizaban las imágenes de las poblaciones de pacientes en los centros de atención de Seattle y Atlanta. Este fue un resultado sorprendente y puede indicar que los algoritmos necesitan ser entrenados con una mayor variedad de imágenes.

Lievana Sanchez

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