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Presente y futuro de la inteligencia artificial basada en algoritmos de aprendizaje automático en el ámbito médico de la imagen para el diagnóstico.

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25 mayo 2021

AUTOR

  1. Diego Alcázar Martínez. Técnico Superior en Imagen para el Diagnóstico (TSID). Hospital Royo Villanova de Zaragoza.

 

RESUMEN

Entender el modo de funcionar de la inteligencia artificial resulta clave y entender el modo en cómo los sistemas de aprendizaje automático impactarán en nuestras vidas resulta esencial para casi cualquier ámbito de la vida.

En este artículo nos centraremos en entender todas estas “revoluciones” tecnológicas imbricando el asunto en lo que concierne a la visión por computador y más concretamente en aquello que tiene relación con la imagen para el diagnóstico médico.

 

PALABRAS CLAVE

Diagnóstico por la imagen, inteligencia artificial, aprendizaje automático.

 

ABSTRACT

Understanding how artificial intelligence works is key and understanding how machine learning systems will impact our lives is essential for almost any area of life.

In this article we will focus on understanding all these technological “revolutions” by overlapping the issue in what concerns computer vision and more specifically in what is related to the image for medical diagnosis.

 

KEY WORDS

Image by diagnosis, artificial intelligence and machine learning.

 

INTRODUCCIÓN

La inteligencia artificial ha adquirido en los últimos años una importancia capital en muchos ámbitos y está destinada a cambiar la sociedad en general y el mundo tal y como lo entendemos.

Gran parte de esta inteligencia artificial se basa en sistemas de aprendizaje automático e impactan decisivamente en los sistemas médicos de diagnósticos por la imagen.

En este artículo vamos a versar sobre el presente y futuro de la cuestión, analizando de dónde venimos, en aquel punto que estamos y hacia dónde vamos.

 

OBJETIVO

Sin duda alguna, la inteligencia artificial no es algo nuevo, pues ya hace décadas o incluso casi siglos que la misma se plantea. Sus orígenes más primigenios parecen remontarse a finales del siglo XIX[1].

Ahora bien, por supuesto la IA de sus orígenes nada tiene que ver con el poder transformador de los sistemas de inteligencia artificial y los subsistemas de aprendizaje automáticos de los que hablamos hoy en día. De todo ello es de lo que se pretende hablar en este trabajo pretendiendo abordar todas las dimensiones para mostrar el presente y futuro de estas tecnologías en nuestras vidas.

 

METODOLOGÍA

La metodología empleada para el desarrollo de este artículo se ha basado en los conocimientos del autor, y que se ha trabajado mediante la complementación de la información mediante búsquedas online que se han considerado relevantes para el conjunto del desarrollo.

 

RESULTADOS

La inteligencia artificial actual en general (y ello implica a la aplicada a los sistemas de diagnóstico médico mediante imagen) tiene un potencial increíble por delante y para muchos será la “nueva electricidad del siglo XXI[2].

Dicho de otro modo, la inteligencia artificial está destinada a ser algo que trascienda a un mero ámbito o a un mero uso, los sistemas de inteligencia artificial han evolucionado de tal modo que se convertirán en un ente abstracto transversal que todo lo abarca y que todo lo empapa.

Ahora bien, decir lo anterior y decir que los sistemas de inteligencia artificial han llegado para quedarse y que evolucionarán de una forma enorme en los próximos años, no supone óbice para decir también que la inteligencia artificial en el corto y medio plazo también tiene sus limitaciones y que no estamos tan cerca de un futuro casi distópico como muchos pretenden presentarnos.

La inteligencia artificial supone un conjunto de oportunidades[3] muy grande, pero a su vez también debe entenderse que ni la inteligencia artificial podrá solucionarlo todo ni que el aprendizaje automático podrá aprenderlo todo y con ello resolverlo todo.

En este artículo nos estamos focalizando en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con relación al diagnóstico por la imagen, pero tal y como se puede ver se está haciendo desde una posición generalista abierta, abriendo el foco y descentrando el enfoque pues, en realidad, todo lo que se comenta resulta extrapolable a la inteligencia artificial en su conjunto y no debe de quedar lo aquí expuesto a una realidad singular en particular.

Para entender el presente y futuro que nos espera con la inteligencia artificial debemos partir de la base de dónde venimos. Y es que entender a la inteligencia artificial como se hacía hace unas décadas resulta ya desfasado en el tiempo, pero tampoco resulta extremadamente realista focalizar la mirada en una inteligencia artificial futura generalista de la cual aún estamos muy lejos de llegar.

Los avances en las últimas décadas y, especialmente, en los últimos lustros han sido enormes y nos han permitido crear máquinas y sistemas impensables hace tan sólo unos pocos años pero si nos damos cuenta todos estos grandes avances están muy enfocados a la denominada como inteligencia artificial débil.

Atención que decir que estamos muy avanzados en inteligencia artificial débil[4] y no tan avanzados en una inteligencia artificial fuerte no quiere decir que le tengamos que restar ni el más mínimo ápice de valor a lo ya logrado, y ni tan siquiera significa que con lo ya conseguido no se puedan resolver grandes cuestiones que resultaban irresolubles no hace mucho y ello es especialmente útil en el sector del diagnóstico por la imagen.

Y para entender lo anterior primero deberemos entender aquello qué es realmente una inteligencia artificial débil y aquello que es una inteligencia artificial fuerte y generalista. Y para verlo visualicemos rápidamente dos grandes líneas.

En primer lugar, diremos que una inteligencia artificial débil es aquella inteligencia artificial es aquella IA capaz de hacer muy bien una cosa en concreto (en muchas ocasiones incluso mucho mejor que el humano más experimentado) pero que no sería capaz de hacer bien nada que no fuese para aquella acción concreta para la que ha sido diseñada.

En segundo lugar, una inteligencia artificial fuerte y generalista sería capaz de ser aquella inteligencia artificial capaz de hacer bien muchas y muy variadas cosas al mismo tiempo.

Ello nos lleva a entender que las máquinas actuales están preparadas para hacer una cosa y para hacerla muy bien, incluso ya hemos llegado al punto de que sean capaces de aprender por sí mismas y mejorar en la labor para la que han sido programadas, pero estamos aún muy lejos de una inteligencia artificial que pueda ser nuestro asistente médico virtual, por ejemplo.

Dicho de otro modo, enseñar a una máquina a hacer una cosa es muy fácil pero no resulta tan fácil enseñarle a hacer muchas cosas a la vez y es en este punto dónde nos encontramos y en el que se enfrentan los mayores retos para los próximos lustros.

Hay voces que indican que estamos muy cerca de lograr ese salto de la IA débil a la IA fuerte. Hay otras voces que indican que no estamos tan cerca pero que tampoco se tardará mucho e, incluso, hay voces que esa inteligencia artificial general no llegará nunca.

Predecir el futuro nunca es fácil, pero a entender y la humilde opinión de quien este texto firma es que un determinado tipo de inteligencia artificial general llegará, pero que aún tardaremos décadas en verlo.

Ahora bien, sea como fuere, nadie debe entender que una inteligencia artificial débil pueda ser poco potente, que no pueda transformar nuestras vidas por completo o que un conjunto de inteligencias artificiales débiles actuando en paralelo terminen dando en la práctica resultados y efectos sociales que podrían asimilarse a los de una inteligencia artificial fuerte.

Y para el caso concreto que aquí nos ocupa, en el caso de la inteligencia artificial aplicada al diagnóstico por la imagen, debe decirse que precisamente lo que se requiere es de una inteligencia artificial capaz de hacer una cosa y de hacerla muy bien, y mejor aún sí es capaz de aprender por sí misma.

Lo que debe de hacer una inteligencia artificial analizando imágenes médicas es analizar, predecir, cribar esas imágenes y, sin duda, para ello la IA está en un momento dulce. Un momento dulce con muchos retos por delante, pero sin duda también con un esplendoroso futuro en el horizonte.

 

CONCLUSIONES

A modo de conclusiones diremos que la inteligencia artificial en general (así como el aprendizaje automático de las máquinas como subdivisión de la IA) transformará todos los rincones de la sociedad y que veremos inmensos cambios en muchos ámbitos, pero que aún estamos lejos de determinados futuros distópicos que a veces se nos presentan.

En el terreno de la imagen para el diagnóstico que aquí nos ha ocupado vemos que la tecnología ya existente nos permite que esta trabaje con gran precisión pues es un campo abonado para que los sistemas automatizados muestren todo su potencial y que recorrido potencial de futuro es extremadamente prometedor.

 

BIBLIOGRAFÍA

  1. “Breve historia visual de la inteligencia artificial” (de abril de 2019), publicado por National Geographic.
  2. “Inteligencia artificial, la electricidad del siglo XXI” (de 26 de marzo de 2019), publicado por “El Español”.
  3. “Inteligencia artificial: ¡gran oportunidad del siglo XX! (2020), publicado por Biblioteca Felipe Herrera Banco Interamericano de Desarrollo.
  4. “Inteligencia artificial general”, publicado por Vasil Teigens.