Summary
Investigadores de las facultades de Ingeniería y Tecnología de la Universidad de Monash han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que puede evaluar las anotaciones o etiquetas de otro algoritmo de IA en un escaneo médico, imitando el proceso de buscar una segunda opinión.
El sistema de IA utiliza una doble vista, etiquetando imágenes médicas y juzgando la calidad de las anotaciones mediante comparaciones con escaneos etiquetados por radiólogos. Este enfoque ha logrado una mejora del 3% en comparación con los métodos actuales.
El objetivo principal de la investigación fue abordar la disponibilidad limitada de imágenes médicas anotadas por humanos utilizando un enfoque de aprendizaje competitivo con datos no etiquetados. El método tradicional de etiquetar escaneos médicos manualmente puede ser lento, propenso a errores y se basa en la interpretación subjetiva de un individuo. También puede prolongar los tiempos de espera para los pacientes que buscan tratamientos.
El algoritmo de la investigación de Monash permite que múltiples modelos de IA «aprovechen las ventajas de los datos etiquetados y no etiquetados, y aprendan de las predicciones de cada uno para mejorar la precisión general». También les permite «tomar decisiones más informadas, validar sus evaluaciones iniciales y descubrir diagnósticos y decisiones de tratamiento más precisos
Los investigadores ahora están trabajando para expandir su sistema de IA para que funcione con diferentes tipos de imágenes médicas.
Article written by Adam Ang
27/08/2023
Source:
Mobi Health News
https://www.mobihealthnews.com/news/anz/medical-scan-ai-can-seek-second-opinion-other-ai-developed-australia