Es claro que en los últimos años la IA se ha convertido en un tema casi cotidiano. Tenemos teléfonos y pantallas de video inteligentes, asistentes personales que incluso entienden nuestras peticiones habladas.
Esto es apenas una pequeña parte de la cantidad de aplicaciones de la IA y la medicina, desde luego, es un importante nicho en el cual trabajan muchos investigadores.
Por ejemplo, hacer que sistemas automatizados hagan diagnósticos certeros de las enfermedades ha sido un trabajo que ha empezado desde que la IA comenzó a destacar en el mundo de las ciencias de la computación.
Doctores vs la Inteligencia Artificial
Cuando un médico hace un diagnóstico a un paciente, se basa en los síntomas, en su experiencia en el tema, en el trabajo cotidiano que le da un conocimiento sobre las posibles enfermedades que puede diagnosticar.
Los sistemas automáticos como Mycin, que hace diagnósticos de enfermedades infecciosas en la sangre, muchas veces mejor que los expertos en el tema, adolecen de no poder explicar a los que usan estos sistemas cómo es que se llegó al diagnóstico.
Esto ha sido un problema cotidiano en el diagnóstico automatizado, amén de que no se han resuelto otros problemas, como veremos más adelante.
Por ejemplo, en el tema de la imagenología, la IA ha destacado en el desarrollo de posibles diagnósticos. Un doctor puede ver una placa de rayos X o hacer una biopsia para observar posibles anormalidades, pero esto puede incrementarse usando aprendizaje profundo -usando redes neuronales.
Estos sistemas aprenden a llegar a diagnósticos …