Salud

La inteligencia artificial de Google que detecta síntomas de ceguera

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Escrito por Lara Olmo

Unos investigadores de Google han desarrollado un algoritmo que detecta por sí solo los síntomas más prematuros de la retinopatía diabética, una forma de ceguera que afecta a casi un tercio de los pacientes con diabetes.

La adopción de la inteligencia artificial en entornos médicos está siendo lenta pero firme. En particular la disciplina ocular es uno de los que más éxitos está logrando con esta tecnología. El último de ellos lo han logrado un grupo de investigadores de Google, que ha diseñado un algoritmo capaz de detectar los primeros síntomas de un tipo de ceguera.

Lo que hace este sistema de detección automatizada es escanear imágenes retinales para descubrir si hay manifestaciones de retinopatía diabética, una forma de ceguera que afecta a casi un tercio de los pacientes con diabetes. Para ello emplea la misma técnica de aprendizaje automático que Google utiliza para etiquetar millones de imágenes web.

El trabajo de estos ingeniero es relevante porque este algoritmo funciona con la misma o incluso mayor precisión que un oftalmólogo. Hasta ahora para detectar la retinopatía diabética estos médicos analizaban la retina del paciente a través de imágenes captadas por un dispositivo, para comprobar si presentaban daños en los vasos sanguíneos.

El problema es que esta enfermedad no suele causar dolor en las primera etapa, sino que el paciente va perdiendo visión de forma gradual y cuando se da cuenta, suele ser demasiado tarde. De ahí la importancia de detectarla a tiempo.

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Los oftalmólogos creen que la tecnología de detección automatizada puede ser especialmente útil en áreas donde la experiencia humana sea más limitada. Los recursos informáticos y la tecnología que maneja Google le están permitiendo dar pasos importantes en el terreno de la inteligencia artificial, a la que se dedica en exclusiva a través de Google DeepMind.

Si el objetivo es que los sistemas de aprendizaje automático sustituyan al sobre allí donde este no alcanza, el reto está en hacerlos capaces de explicar cómo han llegado a una conclusión determinada.

Vía | MIT Review

Sobre el autor de este artículo

Lara Olmo

Periodista 2.0 con inquietudes marketeras. Innovación, redes sociales, tecnología y marcas desde una perspectiva millenial. Vinculada al mundo startup. Te lo cuento por escrito, en vídeo, con gráficos o como haga falta.