El estudio reveló que esta tecnología exhibe un rendimiento comparable o superior al de oftalmólogos de nivel intermedio en la detección de doce afecciones oculares
Investigadores de la Universidad China de Hong Kong (CUHK) han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) que podría ayudar a abordar tareas clínicas oftalmológicas, como la detección y el diagnóstico de enfermedades, conforme avanza el papel de estas tecnologías en la investigación médica.
El modelo, llamado VisionFM, ha demostrado ser eficaz en el diagnosis y la predicción de diversas patologías oculares, lo que podría impulsar la implementación de nuevas aplicaciones clínicas basadas en datos complementarios, según una información destacada este sábado por el diario local South China Morning Post, en referencia a un estudio publicado el mes pasado en la revista NEJM AI.
El estudio revela que esta tecnología exhibe un rendimiento comparable o superior al de oftalmólogos de nivel intermedio en el diagnóstico de doce afecciones oculares. Además, ha superado al modelo fundacional en el ámbito, RETFound, en la predicción de la progresión del glaucoma, según los investigadores.
Por su parte, el Centro de Inteligencia Artificial y Robótica (CAIR), con sede en Hong Kong y vinculado a la Academia China de las Ciencias, lanzó a principios de este año el sistema de IA CARES Copilot, diseñado para asistir a cirujanos en funciones como la planificación quirúrgica y la elaboración de informes diagnósticos.
La tecnología exhibe un rendimiento comparable o superior al de oftalmólogos de nivel intermedio en el diagnóstico de doce afecciones oculares. (Imagen Ilustrativa Infobae)
Desarrollado sobre la base de la arquitectura de código abierto Llama 2 de Meta Platforms, el prototipo de CAIR ha sido implementado en instituciones como el Primer Hospital Afiliado de la Universidad Sun Yat-sen de Cantón (sureste de China) y el Hospital Príncipe de Gales en Hong Kong, según comunicados del centro.
A diferencia de numerosos sistemas de IA que se centran en patologías específicas, VisionFM se propone como un modelo generalista de código abierto, capaz de adaptarse a conjuntos de datos adicionales y a nuevas modalidades de diagnóstico por imagen.
El equipo de científicos de la CUHK informó que la arquitectura VisionFM fue entrenada utilizando 3,4 millones de imágenes de medio millón de pacientes, abarcando ocho modalidades oftalmológicas, incluidas la fotografía del fondo de ojo, la tomografía de coherencia óptica y la resonancia magnética.
Los expertos señalaron que una de las limitaciones de este sistema radican en su mayor tasa de precisión al analizar datos procedentes de China, dado que su conjunto de datos de entrenamiento de esta región es más extenso que los de otras áreas.
VisionFM se propone como un modelo generalista de código abierto, capaz de adaptarse a conjuntos de datos adicionales y a nuevas modalidades de diagnóstico por imagen. (Imagen Ilustrativa Infobae)
El estudio también se centró en comparar el rendimiento de esta herramienta con oftalmólogos del gigante asiático, lo que sugiere la necesidad de investigaciones futuras más amplias y diversas que incluyan la participación de especialistas de diferentes países.
(Con información de EFE)
