Inteligencia Artificial IA. La nueva era en el diagnóstico por imágenes.
- QNR Team
- 10 jul 2023
- 12 Min. de lectura
Actualizado: 26 ago 2023
En este artículo, repasaremos algunos de los puntos históricos más importantes en el descubrimiento y desarrollo de la inteligencia artificial, desde la invención del tubo de vacío en 1906 hasta la actualidad. Explicaremos algunos de los términos más comúnmente utilizados en inteligencia artificial. Así como también las características, ventajas y beneficios de la aplicación de la Inteligencia Artificial IA. Dando lugar así a La nueva era en el diagnóstico por imágenes. |
El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) es un campo fascinante y complejo que ha experimentado avances significativos a lo largo de la historia. Desde sus inicios en el siglo XX hasta la actualidad, la IA ha sido moldeada por diversos acontecimientos históricos y científicos que han sentado las bases para su descubrimiento y desarrollo.
Un poco de historia e IA inteligencia artificial.
El tubo de vacío y el nacimiento de la electrónica (1906-1943):
Como mencionamos en el primer artículo sobtre IA, el tubo de vacío o “audión”, inventado por Lee De Forest en 1906, fue uno de los primeros avances tecnológicos que allanaron el camino para el desarrollo de la IA. Estos dispositivos permitían amplificar y conmutar señales eléctricas, lo que fue fundamental para la creación de circuitos electrónicos. Durante las décadas siguientes, científicos y tecnólogos, como Alan Turing, Claude Shannon y John von Neumann, sentaron las bases teóricas de la computación moderna y establecieron los fundamentos matemáticos de la inteligencia artificial.
El test de Turing y el nacimiento de la IA (1950):
En 1950, el matemático y científico británico Alan Turing propuso un test para determinar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente. Este test, conocido como "la prueba de Turing", estableció un hito en el desarrollo de la IA al plantear la posibilidad de que las máquinas pudieran pensar. Aunque el test de Turing sigue siendo objeto de debate, sentó las bases para futuras investigaciones y desarrollos en el campo de la IA.
El nacimiento de la cibernética (1943-1956):
Durante la Segunda Guerra Mundial, Norbert Wiener y otros científicos trabajaron en el desarrollo de sistemas de control automático, lo que llevó al nacimiento de la cibernética. La cibernética se centraba en el estudio de los sistemas de control y retroalimentación en organismos vivos y máquinas. Esta disciplina proporcionó conceptos fundamentales para el desarrollo de la IA, al explorar cómo los sistemas podían simular el comportamiento humano y aprender de su entorno.
El surgimiento del perceptrón y el invierno de la IA (1956-1974):
En 1958, los psicólogos Frank Rosenblatt y Bernard Widrow desarrollaron el perceptrón, un algoritmo de aprendizaje automático que permitía a las máquinas aprender y reconocer patrones. Este hito generó un gran optimismo en la comunidad científica y abrió la puerta a nuevas posibilidades en el campo de la IA. Sin embargo, en la década de 1970, la falta de avances significativos llevó a un período conocido como "el invierno de la IA", donde el interés y la financiación disminuyeron debido a la falta de resultados prácticos.
El renacimiento de la IA y el aprendizaje profundo (1980-2010):
A finales de la década de 1980 y principios de la de 1990, se produjo un resurgimiento en el campo de la IA gracias al desarrollo de nuevas técnicas y algoritmos. En particular, el enfoque del aprendizaje profundo, inspirado en la estructura y funcionamiento del cerebro humano, permitió a las máquinas aprender y extraer características complejas de conjuntos de datos masivos. Este avance allanó el camino para aplicaciones prácticas de la IA, como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y los asistentes virtuales, que fueron algunos de los primeros usos masivos mundialmente, que probablemente la mayoría de nosotros usábamos en nuestros teléfonos, computadoras y televisores sin saber que se trataba de IA Inteligencia Artificial .
El Big Data y la revolución de la IA (2010-2016):
En los últimos años, el crecimiento exponencial de los datos disponibles y la capacidad de almacenamiento y procesamiento ha impulsado una revolución en la IA. El uso de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de minería de datos ha permitido a las máquinas extraer conocimientos valiosos de grandes volúmenes de información, lo que ha impulsado avances significativos en áreas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la conducción autónoma.
Los avances recientes y el futuro de la IA (2016-actualidad):
En los últimos años, los avances en el campo de la IA han sido notables, y cada vez se hacen más de público conocimiento y abarcativos. La combinación de algoritmos de aprendizaje profundo, el aumento en el poder de procesamiento de las computadoras y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos ha llevado a mejoras significativas en áreas como la traducción automática, los chatbots y los diagnósticos médicos asistidos por IA, entre cientos de aplicaciones, tal como hemos visto en nuestro artículo anterior sobre este tema. Además, se han logrado avances en el campo de la IA ética, donde se abordan los desafíos relacionados con la privacidad, la equidad y la transparencia en el uso de esta tecnología.
Aprendamos algunas definiciones sobre AI
Para comprender y aprender un poco más de terminología relacionada a Inteligencia artificial, exploraremos algunos términos clave más comúnmente utilizados en IA, y que serán parte de nuestro entorno en corto tiempo, si es que ya no lo son.
¿Qué es un algoritmo en IA?
Un algoritmo es una secuencia de pasos o reglas lógicas diseñadas para resolver un problema específico. Los algoritmos en IA pueden variar desde simples hasta altamente complejos y pueden abordar tareas como clasificación, reconocimiento de patrones, toma de decisiones, entre otras. Estos algoritmos son la base para el funcionamiento de los sistemas de IA y se utilizan para procesar datos y tomar decisiones automatizadas.
¿Qué es aprendizaje automático?
El aprendizaje automático, también conocido como machine learning en inglés, es una rama de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Los algoritmos de aprendizaje automático se dividen en dos categorías principales: el aprendizaje supervisado, donde se proporciona un conjunto de datos de entrenamiento con etiquetas, y el aprendizaje no supervisado, donde no se proporcionan etiquetas. A través del aprendizaje automático, las máquinas pueden reconocer patrones y realizar predicciones basadas en los datos disponibles.
¿Qué son redes neuronales?
Las redes neuronales son un modelo computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes están compuestas por capas de nodos interconectados llamados neuronas artificiales. Cada neurona toma entradas, realiza un cálculo y produce una salida. A través del proceso de entrenamiento, las redes neuronales ajustan los pesos de las conexiones entre las neuronas para mejorar su capacidad para reconocer patrones y realizar tareas específicas, como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural. Las redes neuronales han sido fundamentales en el avance del aprendizaje profundo y han impulsado muchos de los logros recientes en la IA.
¿Qué es el aprendizaje profundo o Deep learning?
El Deep learning, o aprendizaje profundo, es una rama del aprendizaje automático que se enfoca en el uso de redes neuronales profundas para el procesamiento y análisis de datos. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las redes profundas contienen múltiples capas ocultas, lo que les permite aprender representaciones jerárquicas de los datos. El aprendizaje profundo ha logrado grandes avances en áreas como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes, y ha impulsado el desarrollo de aplicaciones como los asistentes virtuales y los sistemas de conducción autónoma.
¿Qué es la Minería de datos?
La minería de datos es el proceso de descubrir patrones y relaciones interesantes en grandes conjuntos de datos. En el contexto de la inteligencia artificial, la minería de datos juega un papel crucial al proporcionar información valiosa que puede ser utilizada para entrenar modelos de IA. Utilizando técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático, la minería de datos permite descubrir información oculta en los datos, lo que puede conducir a una mejor comprensión de los fenómenos y a la toma de decisiones más informadas.
¿Qué es el Procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la IA que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. El PLN se centra en desarrollar algoritmos y modelos que permitan a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano en forma escrita o hablada. Esto incluye tareas como el reconocimiento y la generación de voz, la traducción automática, el análisis de sentimientos y la extracción de información de texto. El PLN ha tenido aplicaciones amplias en áreas como la asistencia virtual, la atención al cliente y la investigación de texto a gran escala.
¿Qué es la visión por computadora?
La visión por computadora es un campo de la IA que se enfoca en permitir a las máquinas comprender y analizar imágenes y videos. A través de algoritmos y técnicas avanzadas, las máquinas pueden extraer características visuales, reconocer objetos, detectar rostros, realizar seguimiento de objetos en movimiento y más. La visión por computadora ha encontrado aplicaciones en diversas áreas, como la medicina, la seguridad, la industria del entretenimiento y la automatización industrial. Con los avances en la IA, la visión por computadora ha logrado resultados cada vez más precisos y ha superado las capacidades humanas en algunas tareas específicas.
¿Qué es la robótica?
La robótica es un campo interdisciplinario que combina la inteligencia artificial, la ingeniería mecánica y la electrónica para diseñar, construir y operar robots. Los robots son máquinas autónomas o semiautónomas que pueden realizar tareas físicas y cognitivas. Con la integración de la IA, los robots pueden aprender y adaptarse a su entorno, tomar decisiones basadas en datos sensoriales y realizar acciones más complejas. La robótica y la IA se han utilizado en una amplia gama de aplicaciones, desde la automatización industrial hasta la asistencia médica y la exploración espacial.
¿Qué es la automatización inteligente?
La automatización inteligente se refiere a la aplicación de la inteligencia artificial y la robótica para realizar tareas y procesos de manera autónoma y eficiente. Combina algoritmos de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y control robótico para permitir que las máquinas realicen tareas complejas sin intervención humana. La automatización inteligente se ha utilizado en una variedad de industrias, desde la fabricación y la logística hasta los servicios financieros y la atención médica, mejorando la eficiencia, la precisión y la productividad.
Inteligencia Artificial IA aplicada en la medicina y el diagnóstico por imágenes.
Ya hemos explicado algunos de los hitos históricos más importantes en el camino del descubrimiento de las imágenes de resonancia magnética, Radiografías y Tomografías, así como también sus fundamentos técnico científicos anteriormente en nuestros artículos .Por lo que ahora, hablaremos específicamente de la aplicación de la IA Inteligencia Artificial que ha demostrado numerosos beneficios al mejorar y optimizar la obtención de imágenes con los diferentes métodos de diagnóstico por imágenes.
Algunos de los beneficios más importantes de la aplicación de IA Inteligencia Artificial en en el diagnóstico son:
Mayor precisión en el diagnóstico y tratamiento más adecuado: Los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de imágenes y proporcionar una evaluación precisa de las estructuras, patologías y anomalías. Dando como resultado diagnósticos más temprano y mayor éxito en los tratamientos, que a su vez serán más adecuados.
Mejora en la eficiencia: Los sistemas de IA pueden automatizar tareas repetitivas y tediosas, lo que ayuda a los profesionales médicos acelerando el tiempo en el análisis de imágenes. Haciendolo muy útil en situaciones de emergencias o cuando hay escasez de personal médico en situaciones de catástrofe por ejemplo.
Detección temprana de enfermedades y clasificación: Los algoritmos de IA han demostrado ser efectivos en la detección temprana, y la clasificación de patologías en imágenes. La IA puede identificar patrones sutiles en las imágenes que a los profesionales médicos podrían pasárseles por alto. Por ejemplo, la detección temprana de tumores cerebrales, anomalías cardíacas y enfermedades neurodegenerativas, o aquellas que podrían requerir intervención quirúrgica.
Generación de imágenes de alta resolución: Los investigadores han utilizado técnicas de IA, como la superresolución, permitiendo generar imágenes detalladas y nítidas, que mejoran notablemente la capacidad de detección y diagnóstico, llegando a anomalías muy pequeñas o sutiles que el ojo humano es incapaz de detectar.
Reconstrucción acelerada de imágenes: La IA se ha utilizado para acelerar el proceso de adquisición y reconstrucción de imágenes de resonancia magnética. Esto ha permitido reducir significativamente el tiempo de escaneo y mejorar la experiencia del paciente.
Realidad aumentada y asistencia en tiempo real: La IA se ha combinado con la realidad aumentada para proporcionar a los médicos una visualización en tiempo real durante los procedimientos de resonancia magnética. Esto ayuda a guiar la intervención y mejora la precisión y seguridad del procedimiento.
Detección automática de patologías: Los algoritmos de IA pueden entrenarse para detectar automáticamente patologías específicas en las imágenes de TC, como tumores o aneurismas. Esto puede ser útil en la detección temprana y el tratamiento oportuno de enfermedades graves agudas y que requieren intervención inmediata para salvar la vida del paciente.
Reducción de la dosis de radiación: La IA se ha utilizado para desarrollar técnicas de reducción de dosis de radiación en la tomografía computada. Al optimizar los parámetros de adquisición de imágenes, se puede obtener una calidad de imagen adecuada con una dosis de radiación más baja, lo que reduce el riesgo para los pacientes.
Características y diferencias de la IA aplicada al diagnóstico por imágenes.
Aprendizaje automático (Machine Learning): El aprendizaje automático es una técnica clave en la aplicación de la IA en la resonancia magnética, tomografías y otros métodos de diagnóstico por imágenes. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes conjuntos de datos de imágenes y aprender patrones complejos, que indican la presencia de enfermedad o anomalía, para ayudar a los médicos a interpretar las imágenes con mayor precisión.
Redes neuronales convolucionales (Convolutional Neural Networks, CNN): Las CNN son una arquitectura comúnmente utilizada en la IA aplicada a la medicina de imágenes. Son redes diseñadas específicamente para el procesamiento de imágenes y pueden extraer características importantes de las imágenes, como bordes, texturas, formas, tumores, lesiones, o estructuras anatómicas. Lo que facilita el análisis y la detección de anomalías por parte de profesionales.
Segmentación y análisis de imágenes: La IA se utiliza en la segmentación y análisis de imágenes, para identificar y etiquetar diferentes estructuras y tejidos en el cuerpo humano. Esto ayuda a los médicos a evaluar y cuantificar el tamaño, la forma y la posición de las estructuras anatómicas, así como a identificar regiones de interés y anomalías.
IA Inteligencia Artificial aplicada a mamografías
Si bien, son similares las características de la aplicación de la IA en el diagnóstico por imágenes, vamos a repasar algunas caracteristicas un poco más detalladamente respecto a las mamografías, la IA y la detección del cáncer de mamas.
Detección y clasificación de anomalías, mejoras en la precisión de la interpretación:
La IA ha demostrado ser altamente efectiva en la detección y clasificación de anomalías en las imágenes de mamografía. Los algoritmos de aprendizaje automático han sido entrenados con miles de imágenes para identificar características y patrones, de manera mucho más rápida y precisa, que podrían indicar la presencia de lesiones o tumores benignos o malignos. Estos algoritmos pueden ayudar a los radiólogos en la detección temprana del cáncer de mama y en la reducción de falsos positivos y negativos. Por ejemplo, estudios han demostrado que los sistemas basados en IA pueden superar a los radiólogos humanos en términos de sensibilidad y especificidad, proporcionando una segunda opinión confiable.
Personalización de la atención médica
La IA también ha permitido una mayor personalización en la atención médica de los pacientes sometidos a mamografías. Los algoritmos de IA pueden analizar datos clínicos, como antecedentes familiares y características individuales, para proporcionar evaluaciones de riesgo más precisas. Esto ayuda a los médicos a determinar la necesidad de exámenes de seguimiento o pruebas adicionales, lo que a su vez puede mejorar la detección temprana y el tratamiento del cáncer de mama.
Conclusión
La historia de la inteligencia artificial ha estado marcada por hitos importantes, desde los primeros desarrollos en electrónica hasta los avances recientes en aprendizaje profundo y Big Data. A medida que continuamos explorando las posibilidades de la IA, es esencial abordar los desafíos éticos y sociales que conlleva su implementación. La IA ha demostrado su potencial para transformar absolutamente todos los sectores y aspectos en nuestras vidas. Su evolución sigue siendo un área de investigación emocionante y en constante desarrollo y de una rapidez asombrosa.
La aplicación de la inteligencia artificial IA en el diagnóstico por imágenes ha demostrado ser un avance significativo en el campo de la medicina. Mediante la detección y clasificación de anomalías, mejora de la precisión en la interpretación, reducción del tiempo de análisis y personalización de la atención médica, la IA ha mejorado la capacidad de los médicos para detectar diversas patologías en etapas tempranas y proporcionar tratamientos más efectivos. A medida que la investigación y el desarrollo continúan en este campo, se espera que la Inteligencia Artificial IA, desempeñe un papel aún más importante en la mejora de la atención médica y los resultados para los pacientes. Esta es ……. La nueva era en el diagnóstico por imágenes.
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Sobre la autora:
María Soledad Gómez tiene más de 10 años de experiencia en la industria trabajando en una variedad de funciones dentro de la industria regulada, la asistencia sanitaria y la medicina, incluyendo alimentos / bebidas, hospitales y medicina veterinaria. Maria Sole escribe artículos técnicos sobre una amplia variedad de temas del ámbito médico.
Sobre el traductor/editor:
Brian Hoy tiene más de 20 años de experiencia en el sector de los dispositivos médicos y la creación de empresas, apoyando el ciclo de vida completo con alcance mundial. Brian es consultor de la industria y ofrece asesoramiento general y apoyo fuera del horario laboral.
Recursos
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High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine
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