Compartir
Publicidad
Publicidad

Google DeepMind: la lucha contra la ceguera y los datos de 1,6 millones de pacientes

Google DeepMind: la lucha contra la ceguera y los datos de 1,6 millones de pacientes
Guardar
8 Comentarios
Publicidad
Publicidad

El concepto de "inteligencia artificial" (AI) es cada vez más habitual al ser una de las tendencias tecnológicas que más estamos viendo en fabricantes de dispositivos de consumo (además de otros proyectos más complejos). Donde lo vemos también es en muchas operaciones a golpe de talonario que éstas mismas emprenden, como la compra de DeepMind por parte de Google. Y tras casi dos años de esto ahora anuncian su proyecto de un escáner inteligente para el diagnóstico de enfermedades oculares.

Se trata de la segunda colaboración que el gigante tecnológico realiza con el NHS (el Servicio Nacional de Salud de Reino Unido). Concretamente trabajará con el Moorfields Eye Hospital (localizado en el este de Londres) como explican en The Guardian. Un trabajo en el que se espera lograr un sistema de diagnóstico precoz, aunque con cierta polémica previa al tomar como base los datos de muchos pacientes.

Dejarnos conocer en detalle, ¿por un bien común?

La inteligencia tiene que ver con las capacidades propias pero también con la ingesta de conocimientos que hagamos. Eso es así en las "vivas" y en las artificiales, donde es especialmente importante que el sistema se nutra de una buena base de datos. Ya lo vimos aquí al hablar del Deep Learning y de qué entrañaba ese proceso que escuchamos casi tanto como el de AI.

El objetivo es que el sistema pueda detectar los signos iniciales de enfermedades oculares crónicas graves como la degeneración macular o la retinopatía diabética

El aprendizaje de Google DeepMind en este caso no es ninguna excepción. Aquí el objetivo como decíamos es que el sistema pueda detectar los signos iniciales de enfermedades oculares crónicas graves como la degeneración macular o la retinopatía diabética, por lo que es indispensable que éste se aprovisione de historiales e historiales de pacientes con dichas patologías. Así lo resume Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind:

[...] Si padeces diabetes es 25 veces más probable que te quedes ciego. Siendo capaces de detectar esto de la manera más prematura posible, podrían prevenirse el 98% de las pérdidas severas de visión.

Médico

Unos millones de historiales a los que ya se accedió en un primer proyecto en colaboración entre el NHS y Google, concretamente con el Royal Free Hospital en un programa similar enfocado en esta ocasión a la detección de daño renal. No gustó saber que el trato entre la institución y la empresa implicaba que ésta pudiese acceder a 1,6 millones de historiales, y de hecho meses más tarde se habilitó la opción a los paciente de que su expediente no fuese facilitado.

Quizás por ello se haya puesto más empeño en aclarar que en todo caso se trata de un tratamiento anónimo (en este caso alrededor de 1 millón de escaneos oculares), y de hecho según apuntan en The Guardian esto ha hecho que haya menos trabas al acceso a dicha información. Aquí DeepMind además especifica que tratándose de información anónima no es necesario el requerimiento de los pacientes.

[...] Es imposible identificar a un paciente a partir de los escaneos. [...] Los datos usados en esta investigación no son identificables a nivel personal. Cuando en una investigación se trabaja con estos datos, que son anónimos sin ninguna manera de que los investigadores puedan identificar a los pacientes de manera individual, no se requiere ningún consentimiento explícito de los pacientes para que se puedan usar sus datos.

Que tu experiencia cuente por 10.000

Precisamente, el profesor Peng Tee Khaw (jefe del centro de investigación oftalmológica del hospital de Moorfields) habla de que la clave de esta colaboración fue el volumen de escáneres oculares disponibles, matizando que éstos son muy detallados sobre todo en comparación a otros que se realizan en otras partes del cuerpo. Destaca aquí lo complicado que es gestionar tal cantidad de datos cuando no se es una máquina.

Si pudiésemos usar el deep learning asistido (para los pronósticos de los pacientes), podríamos ser mucho más competentes y eficaces, dado que sería como tener mi experiencia multiplicada por 10.000.

Por el momento siguen las investigaciones, así que habrá que ver si poco a poco estos trabajos tienen una aplicación en salud pública y el diagnóstico precoz tanto de éstas como de otras enfermedades graves mejora. Lo que es fácil que se repita es el hecho de que vuelva a saltar la alarma de la privacidad al ver el nombre de "Google" relacionado con historiales que poseen datos sensibles. ¿Nos tocará en un futuro compartir el nuestro?

En Xataka | La inteligencia artificial podría ser un peligro y Google ya piensa en cómo podrá desactivarla

Temas
Publicidad
Comentarios cerrados
Publicidad
Publicidad
Inicio
Inicio

Ver más artículos