Saltar navegación. Ir directamente al contenido principal

Sección de idiomas

ES

Fin de la sección de idiomas

Sección de utilidades

Fin de la sección de utilidades

MENÚ
Menú secundario Fin del menú secundario

Comienza el contenido principal

Antonio Torralba (MIT): "La inteligencia artificial permitirá diagnósticos médicos más fiables"

Ciencias de la Vida y de la Materia Publicado el 14/11/2016

Torralba es uno de los coordinadores del Simposio Internacional que se celebra hoy en la Fundación Ramón Areces sobre cómo La visión computacional se encuentra con la medicina, en colaboración con el MIT y Fundación mVision.

"Gracias a la inteligencia artificial y al big data, en los próximos años los ordenadores van a ser capaces de dar resultados en medicina incluso superiores a los que consiguen ahora los hombres". Así lo ha expresado esta mañana Antonio Torralba, experto español en inteligencia artificial y profesor del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), en un Simposio Internacional en la Fundación Ramón Areces. "Si entrenamos a una red neuronal artificial para que sepa identificar en una imagen píxel a píxel qué es una región tumoral, conseguimos que acierte en el 92% de los casos, frente a un doctor que alcanza un 96% de fiabilidad. Si combinamos ambos sistemas, la probabilidad de acertar en el diagnóstico de un tumor es del 99,5%. Esto es algo que ahora ya se puede hacer con poco esfuerzo y que dará mejores resultados en pocos años", ha añadido.

"Aún queda trabajo para tener sistemas de visión generales con la capacidad y la inteligencia visual de los humanos"

Torralba coordina junto a Norberto Malpica, profesor de la Universidad Rey Juan Carlos, el Simposio Internacional 'La visión computacional se encuentra con la medicina: presente y futuro de las modalidades de imagen y los biomarcadores'. Organizado por la Fundación Ramón Areces en colaboración con el MIT y la Fundación mVision, se celebra hoy -hasta las siete de la tarde- en el salón de actos de la primera institución.El encuentro científico tiene como objetivo analizar la aplicación de las últimas tecnologías de imagen en distintos campos de la medicina, tanto en la clínica para realizar diagnósticos como en los laboratorios para la investigación.

Torralba ha recordado que "aún queda trabajo para tener sistemas de visión generales con la capacidad y la inteligencia visual de los humanos. Todo esto hace que sea un área fascinante de investigación, con un impacto cada vez mayor en el mundo industrial".Preguntado por los avances que podrían devolver la visión a las personas ciegas, este profesor español en el MIT ha afirmado que "se trata de un problema muy complejo que requiere avances en varias áreas, como la neurociencia y no solo en sistemas de visión artificial". "La creación de retinas artificiales ha progresado mucho y existen algunas soluciones que pueden devolver algo de percepción visual, pero recuperar la vista es algo para lo que aún hace falta un mayor desarrollo", ha añadido. Torralba sí se ha referido como paso intermedio a la llegada de asistentes artificiales para personas invidentes, que podrían susurrar en su oído la información que no pueden ver.

"Estos asistentes deberán ser capaces de ver y de entender las necesidades de la persona con la que tienen que interactuar. Es posible que la tecnología necesaria para asistir en la resolución de ciertas tareas de forma fiable esté ya a nuestro alcance", ha afirmado Torralba.

"Pese a la elevada utilización asistencial de los servicios de imagen, parte de la información biológica que codifican reside inerte en los sistemas de información hospitalarios"

Por su parte, Raúl San José, profesor de la Facultad de Medicina de Harvard, ha recordado durante su intervención en este simposio cómo las técnicas radiológicas se han convertido en herramientas diagnósticas fundamentales en los sistemas de salud en los últimos 30 años.Sin embargo, ha llamado la atención sobre cómo "pese a la elevada utilización asistencial de los servicios de imagen, parte de la información biológica que codifican reside inerte en los sistemas de información hospitalarios". "La eclosión de técnicas de aprendizaje basadas en esquemas de visión artificial están habilitando la explotación de estos bancos radiológicos para transformar cómo entendemos y tratamos enfermedades", ha añadido.Preguntado por cuáles son las aplicaciones emergentes en este campo, ha apuntado al descubrimiento genético, la gestión terapéutica basada en modelos predictivos de imagen y la estratificación de poblaciones basadas en perfiles de riesgo.

"Las modernas modalidades de imagen proporcionan una gran cantidad de información sobre la estructura y la función del organismo, de forma muy eficiente. Para que los radiólogos y los investigadores puedan aprovechar toda la información, es necesario el diseño de herramientas de análisis de imagen que extraigan la información más relevante para el diagnóstico, y la presenten de una forma sencilla.Por otra parte, el análisis de toda la información cuantitativa extraída de los estudios de imagen puede ayudarnos a entender mejor los procesos de la enfermedad, y a caracterizar los distintos estadios de la misma", ha explicado este profesor español de Harvard.

En su opinión, "el uso de herramientas que analicen el contenido de las imágenes y ayuden a detectar y clasificar las distintas patologías se va a convertir en un factor clave en el trabajo de clínicos e investigadores".  Mirando al futuro, San José ha apuntado a cómo "el diseño de nuevas modalidades de imagen, que permiten obtener nueva información anatómica y fisiológica y la combinación de información multimodal, está cambiando el enfoque diagnóstico de muchas enfermedades".

Federico Mayor Zaragoza, presidente del Consejo Científico de la Fundación Ramón Areces, ha recordado en la inauguración de este encuentro que este es uno "uno de los temas más relevantes en la medicina en los últimos 30 años, en los que hemos pasado a una velocidad extraordinaria de los peligrosos rayos X a la ecografía, la tomografía, la resonancia magnética... Asistimos a una irrupción fantástica de lo que podríamos llamar introspección física tanto para el diagnóstico como para el seguimiento", ha explicado.

  • Actividades relacionadas
  • Proyectos relacionados
  • Noticias relacionadas
  • Publicaciones relacionadas
  • Blog entradas relacionadas

ver todos

ver todos

Fin del contenido principal