Sé que hiciste la pregunta sobre su uso como un “sistema de apoyo”. Y ¿qué pasa con todo eso, ENLACES PUBLICITARIOS?
Hmmm … la aparente falta de preocupación en algunas de las respuestas de que esto puede no ser más complicado que disparar una alarma en un momento dado me hace escéptico, y un poco preocupado. Mi preocupación con cualquier sistema de diagnóstico sería GIGO. Si no se ingresan todas las permutaciones de diagnóstico en el programa, y ponderan la probabilidad con los síntomas y resultados de laboratorio adecuados, entonces no obtendrá resultados de diagnóstico precisos. Del mismo modo, la entrada de los datos del paciente debería ser muy precisa, lo que significa una historia cuidadosa y larga y un examen físico. ¿Todos los pacientes son capaces o están dispuestos a dar explicaciones exhaustivas y precisas de su historial, enfermedad actual, síntomas y uso de medicamentos / drogas? Er, … No. Sin mencionar que la toma de historias y síntomas muy precisos por parte de médicos / enfermeras / técnicos es a veces menos que perfectamente exacta, y la entrada de tales datos en un sistema de datos electrónicos (EMR) es a veces ridículamente inexacta, habría barreras superar en la entrada de datos. Dado que la apariencia e incluso los síntomas de muchas enfermedades pueden tener una superposición significativa, los algoritmos no son simples y deberían dar cuenta de presentaciones inusuales y anormales de enfermedades, alteraciones en las imágenes debido a variaciones en la anatomía humana, tratamientos actuales y anteriores. y eso haría que las evaluaciones e interpretaciones de imágenes fueran muy complicadas. Esa es una de las razones por las que los médicos tienen una lista de ” diagnósticos diferenciales”. Una respuesta sugirió que deberíamos confiar en tales sistemas porque nuestra imagen es ” de última generación” . ¿Eso significa que la tecnología que tenemos hoy en día no puede ser mejor ni más precisa? Entonces, dado que el “estado del arte” de mañana es, casi por definición, mejor que el de hoy, entonces la tecnología de hoy es imperfecta y debe serlo, y casi con toda seguridad se mejorará. Con “Aprendizaje profundo … es posible diagnosticar (las cursivas son mías) imágenes médicas con exactitud de punto de pin”. Primero, argumentaría que tener incluso una gran imagen y hacer un diagnóstico correcto son dos cosas muy diferentes, y en segundo lugar, que las imágenes, incluso con CT y MRI actuales son imperfectas debido a artefactos de movimiento y la imposibilidad de obtener imágenes de todos los tejidos con la misma energía sondas Por lo tanto, la radiación de CT fotografiará algunos tejidos mejor que los campos magnéticos y las ondas de radio (MRI). ¿Los CT y MRI examinan todos los tejidos en las áreas a escanear? Ellos no. Hay una cierta cantidad de “cortes” de tejido que en realidad se representan. ¿Las cosas entre las imágenes reales? Eso está interpolado. Claro que puedes pedir “rodajas finas”, pero hay un límite de lo delgado que irán.
Así que supongo que aún estamos lejos de que el diagnóstico médico de IA se use como una entidad independiente.
Supongo que mi próxima pregunta sería si tales sistemas están en el punto en que son consistentemente tan precisos o mejores que los diagnósticos de rutina de los médicos, quienes en el mundo real trabajan bajo restricciones impuestas por el tiempo, las consideraciones financieras, la fatiga y la otras fuentes de error humano? ¿Qué tal si son mejores que los diagnósticos del personal “extensor de médicos”? ¿Podemos reemplazar humanos (y sus errores humanos) con máquinas que serán más precisas y más baratas? ¿Las máquinas aprenderán más rápido y mejor de sus errores que el humano promedio? Y, ¿puedes demandar a la máquina? (Heh, es una broma en eso).
