Investigadores italianos completaron una revisión sistemática de la literatura que se publicó este mes en Bioingeniería APL, por AIP Publishing. El objetivo de la revisión era desarrollar una mejor comprensión de la inteligencia artificial (IA) y su capacidad para usarse como tratamiento para enfermedades cerebrales. Después de recopilar 2696 resultados diferentes, los investigadores se acercaron a los 154 artículos más citados.
AI puede procesar cantidades masivas de datos, y puede hacerlo muy rápidamente. Esto, junto con diferentes enfoques como el aprendizaje automático, la visión por computadora y las redes neuronales, ayudan a crear un entorno en el que la tecnología de IA es una herramienta eficaz contra muchos de los problemas de salud más grandes del mundo.
Sin embargo, existen muchos desafíos en torno a la tecnología y sus usos dentro de estos campos, específicamente dentro del diagnóstico, tratamiento quirúrgico y monitoreo de enfermedades cerebrales. El nuevo estudio podría ayudar a desarrollar nuevos métodos, que constantemente impulsan el campo hacia adelante.
La revisión
Uno de los puntos principales de la revisión fue el uso de una red adversaria generativa para desarrollar sintéticamente un cerebro envejecido. Esto permitió a los expertos estudiar la progresión de la enfermedad a lo largo del tiempo.
Alice Segato fue la autora del artículo que detalla la revisión.
“El uso de técnicas artificiales está brindando gradualmente soluciones teóricas eficientes a una gran cantidad de problemas clínicos del mundo real relacionados con el cerebro”, dijo Segato. “Especialmente en los últimos años, gracias a la acumulación de datos relevantes y al desarrollo de algoritmos cada vez más efectivos, ha sido posible aumentar significativamente la comprensión de los mecanismos cerebrales complejos”.
El estudio se centró en algunas áreas principales del cuidado del cerebro, como el examen de métodos de IA que son responsables de procesar información sobre las características de estructura y conectividad del cerebro, así como la evaluación de candidatos quirúrgicos. Los otros incluían datos de imágenes para estudiar enfermedades cerebrales, identificar problemas y áreas problemáticas, predecir enfermedades y resultados, y asistencia intraoperatoria.
Algunos de los datos de imágenes que se utilizan para estudiar enfermedades cerebrales incluyen datos en 3D como imágenes de resonancia magnética, imágenes de tensor de difusión, tomografía por emisión de positrones e imágenes de tomografía computarizada. Las técnicas de IA de visión artificial se pueden utilizar para analizar todos estos tipos de datos de imagen.
“Algoritmos explicables”
En el estudio publicado, los investigadores abogan por «algoritmos explicables». Esto significa caminos claramente detallados hacia las soluciones, en lugar de la muy vaga “caja negra” en la que a menudo se confía.
“Si los humanos van a aceptar recetas o diagnósticos algorítmicos, deben confiar en ellos”, dijo Segato. “Los esfuerzos de los investigadores están conduciendo a la creación de algoritmos cada vez más sofisticados e interpretables, lo que podría favorecer un uso más intensivo de tecnologías ‘inteligentes’ en contextos clínicos prácticos”.
Esta defensa también se produce en un momento en que los científicos internacionales piden más transparencia en la investigación de la IA. El grupo de científicos incluía a miembros de las principales instituciones como el Centro de Cáncer Princess Margaret, la Universidad de Toronto, la Universidad de Stanford, Johns Hopkins, la Escuela de Salud Pública de Harvard y el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT). Según los científicos, los hallazgos y métodos más transparentes podrían ayudar a mejorar el tratamiento del cáncer según la investigación.