“ENTRENAMOS MODELOS DE IA PARA ASISTIR A MÉDICOS EN SUS DIAGNÓSTICOS”

El investigador de la Universidad Nacional del Litoral y Conicet Santa Fe, Enzo Ferrante, nos resumió en C5N loque significa un reconocimiento internacional por el estudio en inteligencia artificial y lo que marca en predecir diagnósticos de salud.

¿Dónde radica lo novedoso de estudiar IA aplicada a la salud?

El tema tiene que ver con Inteligencia artificial para análisis de imágenes médicas y se cruza con otro concepto muy importante -sobre todo en la actualidad- que es el de sesgos algorítmicos. Hay un montón de temas que nombré ahí así que vamos a intentar desglosarlos un poco, nosotros hace varios años venimos trabajando en esta idea de poder usar inteligencia artificial para asistir a los médicos y médicas en el trabajo que hacen de mirar una imagen y ver si hay determinada patología, hacer un diagnóstico, anotar algo en la imagen para medirlo, etcétera. Para eso entrenamos modelos de inteligencia artificial para asistir a los médicos en esa tarea y ayudarles para que no se les escape nada y para automatizar tareas.

Estos modelos de inteligencia artificial se ha visto en los últimos años no solo los de imágenes médicas, cualquier modelo de inteligencia artificial en general que haga predicciones, suelen presentar sesgos, sesgos sistemáticos.

¿Qué es un sesgo?

Bueno, es como un rendimiento dispar de este tipo de algoritmos en una determinada subpoblación, por ejemplo un modelo anda peor en nombres que en mujeres o al revés y esto muchas veces tienes que ver con los tipos con las bases de datos que usamos para entrenar estos modelos que muchas veces no representan realmente a la población en la que uno lo va a usar y entonces, como estos modelos aprenden de los datos que ven, si se chocan con cosas que no vieron de alguna manera suelen tener un rendimiento menor en esa subpoblación.

¿Qué buscan?

Lo que nosotros queremos hacer con este proyecto que fue el que el que Google premió es poder anticiparnos a predecir cuándo es que estos sesgos pueden llegar a aparecer, cosa de poder generar una especie de alerta y decir “che, cuidado que tu modelo que antes estaba funcionando bien, ahora puede empezar a estar sesgado”. Poder avisar de eso para que los desarrolladores e ingenieros vayan ordenando el modelo o hacer algo para mitigar ese sesgo.

Este estudio no nació ayer…

Esto es un proyecto en el que venimos trabajando ya desde hace varios años. Esto bueno fue un premio que nos otorgó Google, que es el programa en particular y es un grupo en el que somos varios allá en la ciudad de Santa Fe capital, yo trabajo en el Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional del Conicet y de la Universidad Nacional del Litoral. Me parece importante nombrar al Conicet  que está asociado a estas cuestiones sobre todo hoy en día con las cosas y barbaridades que estamos escuchando al respecto.