{"id":64650,"date":"2023-08-09T10:47:00","date_gmt":"2023-08-09T10:47:00","guid":{"rendered":"http:\/\/hoycordobaweb.com\/index.php\/2023\/08\/09\/una-investigacion-busca-anticipar-los-sesgos-de-ia-en-los-diagnosticos-por-imagenes\/"},"modified":"2023-08-09T10:47:00","modified_gmt":"2023-08-09T10:47:00","slug":"una-investigacion-busca-anticipar-los-sesgos-de-ia-en-los-diagnosticos-por-imagenes","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/hoycordobaweb.com\/index.php\/2023\/08\/09\/una-investigacion-busca-anticipar-los-sesgos-de-ia-en-los-diagnosticos-por-imagenes\/","title":{"rendered":"Una investigaci\u00f3n busca anticipar los sesgos de IA en los diagn\u00f3sticos por im\u00e1genes"},"content":{"rendered":"

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El trabajo con sello argentino \u201cDescubrimiento de sesgo no supervisado: anticipando problemas de equidad algor\u00edtmica en modelos de machine learning para an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas sin anotaciones de referencia\u201d<\/strong>, fue seleccionado para el Google Award for Inclusion Research (Google AIR)<\/strong>, un reconocimiento internacional que otorga la empresa a investigadores que logran trabajos con impacto positivo en el bien com\u00fan.<\/p>\n

Enzo Ferrante, investigador del Conicet en el Instituto de Investigaci\u00f3n en Se\u00f1ales, Sistemas e Inteligencia Computacional (sinc(i)) en la Universidad del Litoral,<\/strong> lidera esta investigaci\u00f3n que persigue como objetivo identificar y anticipar los problemas de los sesgos de Inteligencia Artificial (IA) en los diagn\u00f3sticos por im\u00e1genes y as\u00ed reducir al m\u00e1ximo el margen de error en un diagn\u00f3stico m\u00e9dico.<\/p>\n

Oriundo de Tandil, provincia de Buenos Aires, donde se recibi\u00f3 de ingeniero en sistemas, Ferrante despu\u00e9s se especializ\u00f3 en Francia e Inglaterra y sus trabajos son de gran aporte e intercambio internacional.<\/p>\n

En una entrevista con T\u00e9lam-Confiar cont\u00f3 los inicios de su carrera, los que hoy llevan a la distinci\u00f3n y financiamiento a su equipo de parte de Google.<\/p>\n

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\u201cVenimos trabajando hace varios a\u00f1os ya en el desarrollo del sistema de inteligencia artificial para diagn\u00f3stico por im\u00e1genes, para asistir a los radi\u00f3logos y a los m\u00e9dicos, que son los que siempre toman la decisi\u00f3n final. Ese proceso de asistencia tiene varias formas. Por ejemplo, a partir de una imagen m\u00e9dica, por medio de redes neuronales, que es la tecnolog\u00eda que usamos, se puede detectar si hay una patolog\u00eda o no. O con una imagen de rayos X, si la persona tiene neumon\u00eda o no tiene neumon\u00eda\u00bb, describi\u00f3.<\/p>\n

\u00abTambi\u00e9n -dijo- hacemos todo lo referido a resonancia magn\u00e9tica del cerebro, para localizar un tumor y poder medirlo. Esa es toda la l\u00ednea que tiene que ver con, digamos, inteligencia artificial para an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas, donde vengo trabajando desde mi doctorado, que lo hice en Par\u00eds\u201d, explic\u00f3 Ferrante.<\/p>\n

Y agreg\u00f3: \u201cEn este proyecto en particular que nos financia Google por medio de esta convocatoria la idea es poder anticiparnos a la aparici\u00f3n de esos sesgos. Es decir, tratar de poder evaluar si el sistema est\u00e1 sesgado o no, pero antes de que el sistema entre a ser usado\u201d.<\/p>\n

El t\u00e9rmino \u201csesgado<\/strong>\u201d -en este contexto- hace referencia a modelos de IA que presentan un rendimiento dispar en funci\u00f3n del grupo demogr\u00e1fico al que pertenece el paciente<\/strong>.<\/p>\n

Cuando se trata de IA para analizar datos de salud, el tema toma mayor peso dadas las tareas de an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas, como el diagn\u00f3stico asistido por computadora.<\/p>\n

Consultado respecto a qu\u00e9 estudio tienen en cuenta para llevar adelante el proyecto respondi\u00f3 \u201cen cuanto al tipo de im\u00e1genes con el que trabajamos, estamos principalmente mirando im\u00e1genes de rayos X, en este caso, de im\u00e1genes de torso, que fue con las im\u00e1genes con las que empezamos mostrando que este tipo de sesgos pod\u00edan existir. Son im\u00e1genes de rayos X de caja tor\u00e1xica donde hay diagn\u00f3sticos del tipo neumon\u00eda, neumot\u00f3rax, cardiomegalia, diferentes diagn\u00f3sticos que se pueden hacer en base a esa imagen\u201d.<\/p>\n

\u201cEn general, trabajamos con bases de datos p\u00fablicas que est\u00e1n disponibles y que fueron creadas por algunas otras universidades. Por ejemplo, una de las que trabajamos fue creada por Stanford, otra por el NIH en Estados Unidos, en varios lugares distintos. En Argentina tenemos algunas colaboraciones con el Hospital Italiano de Buenos Aires particularmente en este proyecto. Y entonces trabajamos con ellos, con algunos radi\u00f3logos de all\u00ed\u201d, sostuvo.<\/p>\n

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Una de las cuestiones clave es si pudieron identificar c\u00f3mo reducir ese margen de error. Al respecto el investigador se\u00f1al\u00f3 que \u201cexisten lo que se llama t\u00e9cnicas de mitigaci\u00f3n de sesgos, que son algunos m\u00e9todos que se suelen emplear\u00bb.<\/p>\n

\u00abAlgunos tienen que ver con rebalancear las bases de datos. Para esto lo primero es identificar en las bases de datos que usamos para entrenar si hay un sesgo en el sentido de que, por ejemplo, el modelo anda peor en mujeres que en hombres. Entonces, con esa informaci\u00f3n ir a la base de datos y ver \u00bfrealmente est\u00e1n bien representada las mujeres?\u00bb, describi\u00f3.<\/p>\n

Y continu\u00f3: \u00abTrabajar a nivel de datos siempre es una de las formas m\u00e1s f\u00e1ciles de atacar el problema. Y despu\u00e9s, cosas que son las que estamos desarrollando nosotros a nivel metodol\u00f3gico, es pensar nuevos algoritmos en donde el proceso de aprendizaje autom\u00e1tico que hacen los modelos est\u00e9 de alguna manera influenciado por algunas restricciones que hagan que el modelo no tenga rendimiento dispar en los distintos grupos. Durante el entrenamiento es posible ir modificando cosas\u201d.<\/p>\n

El proyecto cuenta con el financiamiento y respaldo del Conicet, de la Facultad de Ingenier\u00eda y Ciencias H\u00eddricas de la Universidad Nacional del Litoral y de la Agencia Nacional de Promoci\u00f3n de la Investigaci\u00f3n, el Desarrollo Tecnol\u00f3gico y la Innovaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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