Para los fanses de las cosas fresquitas, interesantes y del TikTok. ¿Puede un algoritmo de inteligencia artificial aprender a detectar cáncer a partir de datos con errores diagnosticados por no expertos?
La prueba que revela los patrones de cáncer para un tratamiento preciso es el análisis de biopsias de tejido al microscopio. Sin embargo, este análisis es tedioso. El objetivo es que un algoritmo de IA sea capaz de delinear el tejido tumoral. Sin embargo, es difícil en medicina acceder a ejemplos etiquetados, marcados por expertos. Nosotros proponemos usar anotationes imprecisas o ruidosas. Para ello, aprendemos el diagnóstico experto a partir de los errores de participantes no expertos en el área.
Os cuento en tan solo 2 minutos esta investigación sobre inteligencia artificial para la detección de cáncer. Os explico de qué va sobre el póster que presentaré en una conferencia internacional en Eslovenia:
Esta investigación ha sido llevado a cabo con datos de pacientes reales con cáncer de mama. Los resultados y conclusiones que extraemos de este estudio son prometedores y abre la puerta a nuevas líneas de investigación de algoritmos de IA aplicados en medicina.
El paper asociado a este video divulgativo lo podéis encontrar en: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-34344-5_29
Referencia
López-Pérez, Miguel, et al. «Crowdsourcing Segmentation of Histopathological Images Using Annotations Provided by Medical Students.» Artificial Intelligence in Medicine: 21st International Conference on Artificial Intelligence in Medicine, AIME 2023, Portorož, Slovenia, June 12–15, 2023, Proceedings. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023.