Investigadores realizan una revisión sobre la capacidad de la IA para tratar enfermedades cerebrales

Investigadores italianos han completado una revisión sistemática de la literatura que se publicó este mes en APL Bioengineering, publicado por AIP Publishing. El objetivo de la revisión era desarrollar una mejor comprensión sobre la inteligencia artificial (IA) y su capacidad para ser utilizada como tratamiento para enfermedades cerebrales. Después de recopilar 2.696 resultados diferentes, los investigadores se centraron en los 154 artículos más citados.

La IA puede procesar grandes cantidades de datos y puede hacerlo muy rápidamente. Esto, junto con enfoques diferentes como el aprendizaje automático, la visión por computadora y las redes neuronales, ayuda a crear un entorno en el que la tecnología de la IA es una herramienta efectiva contra muchos de los problemas de salud más grandes del mundo.

Sin embargo, hay muchos desafíos que rodean la tecnología y su uso en estos campos, específicamente en el diagnóstico, el tratamiento quirúrgico y el monitoreo de enfermedades cerebrales. El nuevo estudio podría ayudar a desarrollar nuevos métodos, que están constantemente impulsando el campo hacia adelante.

La Revisión

Uno de los puntos principales de la revisión fue el uso de una red adversaria generativa para desarrollar sintéticamente un cerebro envejecido. Esto permitió a los expertos estudiar la progresión de la enfermedad con el tiempo.

Alice Segato fue la autora del artículo que detallaba la revisión.

“El uso de técnicas artificiales está llevando gradualmente soluciones teóricas eficientes a un gran número de problemas clínicos reales relacionados con el cerebro”, dijo Segato. “Especially en los últimos años, gracias a la acumulación de datos relevantes y el desarrollo de algoritmos cada vez más efectivos, ha sido posible aumentar significativamente la comprensión de mecanismos cerebrales complejos.”

El estudio se centró en algunas áreas principales de cuidado cerebral, como examinar los métodos de la IA que son responsables de procesar información sobre las características de estructura y conectividad del cerebro, así como la evaluación de candidatos quirúrgicos. Los otros incluyeron datos de imagen para estudiar enfermedades cerebrales, identificar problemas y áreas problemáticas, predecir enfermedades y resultados, y asistencia intraoperatoria.

Algunos de los datos de imagen que se utilizan para estudiar enfermedades cerebrales incluyen datos 3D como la resonancia magnética, la imagen de tensor de difusión, la tomografía por emisión de positrones y la tomografía computarizada. Las técnicas de visión por computadora de la IA pueden ser utilizadas para analizar todos estos tipos de datos de imagen.

“Algoritmos Explicables”

En el estudio publicado, los investigadores abogan por “algoritmos explicables”. Esto significa caminos a soluciones claramente detallados, en lugar del “caja negra” muy vaga que a menudo se utiliza.

“Si los humanos van a aceptar prescripciones o diagnósticos algorítmicos, necesitan confiar en ellos”, dijo Segato. “Los esfuerzos de los investigadores están llevando a la creación de algoritmos cada vez más sofisticados e interpretables, lo que podría favorecer un uso más intensivo de tecnologías ‘inteligentes’ en contextos clínicos prácticos.”

Esta defensa también llega en un momento en que científicos internacionales están pidiendo más transparencia en la investigación de la IA. El grupo de científicos incluyó miembros de instituciones de élite como el Centro de Cáncer Princess Margaret, la Universidad de Toronto, la Universidad de Stanford, la Universidad Johns Hopkins, la Escuela de Salud Pública de Harvard y el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT). Según los científicos, hallazgos y métodos más transparentes podrían ayudar a llevar a un mejor tratamiento del cáncer basado en la investigación.