Avances en IA en el cuidado de la salud: Spotlight de Nathan Wang

La inteligencia artificial se está convirtiendo rápidamente en uno de los factores clave en los avances en la industria de la salud. por delante de la RE•WORK – Cumbre de IA en el cuidado de la salud de Boston, le preguntamos a Nathan Wang, investigador de aprendizaje profundo/imágenes médicas en La Universidad Johns Hopkins Sus reflexiones sobre el tema. Esto es lo que dijo:

¿Cuál cree que es el avance más importante para la IA en el cuidado de la salud?

En los últimos años, el campo ha hecho grandes avances en la interpretación de modelos. Como investigador, poder comprender intuitivamente el "razonamiento" detrás de nuestra IA nos ayuda a construir modelos más sólidos y precisos. Con suerte, los médicos y los pacientes eventualmente podrán tener más confianza en estos sistemas de IA.

¿Cuál cree que será el mayor logro de AI para la atención médica y los resultados de los pacientes?

Creo que el mayor logro de AI aún está por llegar. Siento que cuando la genómica profunda y la radiónica se vuelvan más importantes, la IA desempeñará un papel aún más importante que en la actualidad..

¿Cuáles son algunos logros recientes de un proyecto de IA en el que está trabajando? ¿Qué desafíos enfrentó durante el mismo? ¿Cómo los superaste?

Mi trabajo en Johns Hopkins implica el análisis de imágenes intraoperatorias basado en el aprendizaje profundo, en particular distinguiendo entre tejidos cancerosos y no cancerosos en la corteza cerebral humana a partir de imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT). Un desafío importante al que me enfrenté fue diseñar un modelo de IA que generalice bien los datos de pacientes fuera del conjunto de entrenamiento. Aunque las redes profundas sobresalen en la extracción de patrones ocultos, los patrones más fáciles de aprender no siempre son correctos. Por lo tanto, es importante emplear diferentes métodos de normalización y transformación de datos. En mi proyecto, descubrí que la textura de la imagen es muy útil en un esquema de aprendizaje conjunto, de modo que tenemos técnicas de aprendizaje profundo y de reconocimiento de patrones clásicas que funcionan juntas.

¿Qué tan arraigada estará la IA en el flujo de trabajo clínico dentro de 5 a 10 años? ¿Cuáles serán entonces algunas tendencias futuras?

Veo que la IA ayudará cada vez más a los expertos a través del flujo de trabajo clínico desde el diagnóstico hasta el tratamiento. La IA ha demostrado ser experta no solo en el diagnóstico temprano y la detección, sino que también predice el pronóstico a largo plazo. Al participar en un tratamiento oportuno, que puede hacerse más preciso y eficiente con IA, las personas pueden esperar vivir una vida más larga y saludable.

¿Qué es lo que más espera al hablar en la Cumbre de AI Healthcare?

La relevancia y el impacto de la IA en el cuidado de la salud se refleja claramente en el impresionante panel de oradores expertos de diversas industrias y antecedentes de investigación. Espero aprender de primera mano sobre la vanguardia de la IA en campos adyacentes al mío y participar en conversaciones inspiradoras que influirán positivamente en la dirección de mi investigación.

¿Quieres aprender más?

Nathan hablará en la próxima Cumbre de IA en el cuidado de la salud el 13 y 14 de octubre de 2022 en Boston, MA. Únase a él y a muchos otros expertos en inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para obtener más información sobre las últimas tendencias y oportunidades en el cuidado de la salud.

Los pases Early Bird finalizan el viernes 2 de septiembre de so reserva tu lugar hoy.

Usa el código de descuento: UNITEAI para un 20% de descuento.

Para mas información comuníquese [email protected].