.Blog

06

Nov

0

¿Será posible que un computador tenga mejores diagnósticos que los de un médico?

Posteado роr NBernal on November 06, 2012 at 2:56 pm
supercomputadora_watson

Watson, la gran computadora que se destacó gracias a vencer a personas en el concurso televisivo estadounidense Jeopardy, hará parte en el entrenamiento de galenos en la escuela médica de Cleveland, Estados Unidos.

Realmente el entrenamiento será mutuo, pues la idea es que la computadora emplee su magnífico cerebro electrónico para brindarles diagnósticos a los

Watson es una computadora creada para “entender” un lenguaje natural y a su vez cuestionamientos más difíciles.

Watson es una computadora creada para “entender” un lenguaje natural y a su vez cuestionamientos más difíciles.

estudiantes, quienes a su vez responderán preguntas y modelaran correctamente errores, para que el artefacto “aprenda” y pueda ayudar al médico en un futuro en sus obligaciones.

Se espera que con este entrenamiento Watson logre aprobar la prueba de licencia a la que todos los futuros médicos se ven enfrentados para poder ejercer sus labores.

Sin embargo, científicos en la materia se cuestionan acerca de la efectividad del artefacto, señalando la ausencia de fiabilidad de la información médica que dota al sistema.

Una computadora que entiende

Watson es una computadora creada para “entender”  un lenguaje natural y a su vez cuestionamientos más difíciles. Para lo cual posee amplias cantidades de información, de tal forma que pueda determinar la mejor respuesta a una pregunta.

En un medio como el de la medicina, el robot deberá tener en cuenta y analizar tanto el historial del paciente como la literatura médica, para lo cual fue diseñado Watson para que logre tener listas de respuestas potenciales frente a preguntas de los médicos, clasificándolas en orden de prioridades.

Después de que se finalice con este proceso el artefacto determina las soluciones más acordes según el caso, además de datos que permitan establecer que tan confiable es la información.{

Reducción de costos

Watson venció en 2011 a otros dos concursantes humanos en una edición especial del programa televisivo estadounidense Jeopary. Desde ese momento sus creadores trabajan para darle uso en un entorno real como por ejemplo la medicina, donde la firma ve probabilidades de negocio.

La idea de Cleveland no es la primera incursión de Watson en el medio de la medicina. Inclusive, ya se utiliza en un proyecto en el Centro de tratamiento del cáncer Sloan-Kettering de Nueva York, y la firma de seguros de salud Wellpoint lo emplea para analizar tratamientos y formularios de quejas de sus asegurados.

Un informe nuevo de la Organización para la Cooperación Económica y el Desarrollo (OCDE) resaltó que Estados Unidos destinó más de US$2,6 billones en salud, lo que significa el 17,6% del producto interno bruto del país.

IBM establece que uno de cada cinco diagnósticos en Estados Unidos sale mal o incompletos, lo que representa 1,5 millones de errores en cuanto a medicamentos por año.

Por otro lado, la firma señala que el volumen de nueva información médica se duplica cada cinco años, lo que trunca que los médicos estén informados de los últimos avances.

En este sentido,  varias firmas de tecnología buscan inyectar sistemas de inteligencia artificial similares en el sector de la salud del país.

Por ejemplo, el equipo de decisiones clínicas del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) experimenta la aplicación de sistemas de inteligencia artificial empleando programas tales como: Dxplain e Isabel, que ya se usan en equipos médicos en la formulación de diagnóstico.

Escasa fiabilidad

No obstante, expertos en tecnología de la salud consideran que aún falta como minimo un margen de treinta años para que estos artefactos sean confiables en sus diagnosticos.

Fred Trotter, director de tecnología en Cautios Patient Foundation, señala  que parte del problema es que la información que está dentro de los computadores es incorrecta.

“Simplemente no importa cuán bueno sea el algoritmo de inteligencia artificial si los datos médicos son incorrectos y descritos con ontología médica defectuosa”, determinó Trotter al respecto.

“¿Mi experiencia personal con los datos médicos a gran escala? Es como mantener una conversación con un mentiroso habitual con impedimento en el habla”.

“Les vaticino que seremos antes capaces de resolver el problema de la inteligencia artificial que disponer de información médica lo suficientemente fiable como para entrenarlo. Imaginen cómo se habría manejado Watson en Jeopardy si hubiera sido entrenado con El señor de los anillos y El Gato con Botas en lugar de enciclopedias”.

Fuente: BBC MUNDO

Elaborado por: Natalia Bernal.

Categoria:
Tags:

Comentarios.

Deseas realizar un Comentario?

*