Avances en IA en la atención médica – Entrevista con Nathan Wang

La Inteligencia Artificial se está convirtiendo rápidamente en uno de los factores clave en los avances de la industria de la salud. Antes de la RE•WORK – Cumbre de IA en la atención médica de Boston, le pedimos a Nathan Wang, investigador de aprendizaje profundo e imagen médica en la Universidad Johns Hopkins, sus pensamientos sobre el tema. Aquí está lo que dijo:

¿Qué cree que es el avance más importante para la IA en la atención médica?

En los últimos años, el campo ha hecho grandes avances en la interpretación de modelos. Como investigador, poder comprender intuitivamente la “razón” detrás de nuestra IA nos ayuda a construir modelos más robustos y precisos. Espero que los clínicos y los pacientes puedan tener eventualmente más confianza en estos sistemas de IA.

¿Qué cree que será el logro más destacado de la IA para la atención médica y los resultados de los pacientes?

Creo que el logro más destacado de la IA está por venir. Siento que cuando la genómica profunda y la radionica se vuelvan más importantes, la IA desempeñará un papel aún más grande que el que desempeña hoy.

¿Cuáles son algunas victorias recientes de un proyecto de IA en el que está trabajando? ¿Qué desafíos enfrentó durante él? ¿Cómo los superó?

Mi trabajo en la Universidad Johns Hopkins implica el análisis de imágenes intraoperatorias basado en aprendizaje profundo, particularmente la distinción entre tejidos cancerosos y no cancerosos en la corteza cerebral humana a partir de imágenes de tomografía de coherencia óptica (OCT). Un desafío significativo que enfrenté fue diseñar un modelo de IA que se generalice bien a los datos de los pacientes fuera del conjunto de entrenamiento. Aunque las redes profundas excelan 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, encontré que la textura de la imagen es muy útil en un esquema de aprendizaje ensemble, de modo que tenemos tanto aprendizaje profundo como técnicas 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? ¿Qué tendencias futuras habrá entonces?

Ve que la IA estará cada vez más cerca de asistir a los expertos a lo largo del flujo de trabajo clínico, desde el diagnóstico hasta el tratamiento. La IA ha demostrado ser hábil no solo en el diagnóstico y la detección temprana, sino también en la predicción del pronóstico a largo plazo. Al participar en un tratamiento oportuno, que puede ser más preciso y eficiente con la IA, las personas pueden esperar vivir vidas más largas y saludables.

¿Qué es lo que más espera mientras habla en la Cumbre de IA en la atención médica?

La relevancia y el impacto de la IA en la atención médica se reflejan claramente en el impresionante panel de expertos en speaking 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 podrían influir positivamente en la dirección de mi investigación.

¿Quiere aprender más?

Nathan hablará en la próxima Cumbre de IA en la atención médica el 13 y 14 de octubre de 2022 en Boston, MA. Únete a él y a muchos otros expertos en IA/ML y aprendizaje profundo para aprender más sobre las últimas tendencias y oportunidades en la atención médica.

Los pases de Early Bird terminan el viernes 2 de septiembre, así que reserve su lugar hoy.

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Para obtener más información, contáctenos en hello@re-work.co.