Maximizar el potencial de la IA en la medicina clínica

En este artículo, el Dr. Ken Sutherland ofrece su perspectiva sobre lo que debería implicar una innovación significativa en lo que respecta a la IA. Analiza nuestra situación actual con la IA y aborda los puntos críticos de atención necesarios para sacar los algoritmos de aprendizaje profundo del entorno de investigación a la práctica clínica del mundo real.

Años de innovación tecnológica han significado que los equipos informáticos disponibles en el mercado se hayan vuelto tan poderosos que el aprendizaje profundo con IA (el proceso de generalizar patrones a partir de un gran número de conjuntos de datos) es posible a un costo razonable. La disponibilidad de conjuntos de datos bien seleccionados y de buena calidad también ha mejorado, y se han inventado nuevos métodos de aprendizaje de IA que imitan mejor a los humanos. La combinación de estos avances ha permitido la aplicación de la IA a todo el flujo de trabajo de Radiología, y este cambio tiene el potencial de ser transformador. Todos podemos aprender mucho del uso de la IA en el entorno de la investigación.

Se requiere precaución. Ahora se sabe mucho sobre los peligros de entrenar la IA con conjuntos de datos sesgados o de mala calidad y las ventajas de utilizar una población verdaderamente representativa para la verificación.

En verdad, el término "Inteligencia Artificial", tal como lo usamos hoy en Radiología y Atención Médica, es un nombre inapropiado. Los algoritmos de IA que se están desarrollando no comprenden los datos que utilizan ni los resultados que producen. Los algoritmos por sí solos no comprenden la patología, la enfermedad, los pacientes o incluso la atención, pero definitivamente son útiles dados los desafíos que enfrentan los proveedores de atención médica. Especialmente en una época en la que estamos saliendo de una pandemia global que ha cambiado la medicina para siempre.

Los profesionales de la salud son cada vez más "expertos en IA" y están haciendo las preguntas correctas a la industria y a los socios. Los algoritmos de IA que puedan apoyar a los humanos pero no reemplazarlos son un objetivo alcanzable y deseable para todas las partes. Cada vez más, los investigadores de IA se enfrentan al desafío de demostrar que su innovación funciona dentro de un flujo de trabajo real y no solo en el entorno de prueba del laboratorio.

El uso adecuado de la IA para agilizar todo el flujo de trabajo de radiología, desde el posicionamiento del paciente en el escáner hasta el proceso de diagnóstico final, puede liberar a los profesionales para dedicar más tiempo a los pacientes y crear más tiempo para trabajos no rutinarios que exigen su experiencia y habilidad.

Integrar la IA en el entorno clínico para crear flujos de trabajo basados en datos, en los que la información relevante se proporciona al médico en la etapa correcta del proceso para permitir una toma de decisiones óptima, es probablemente el desafío final que requiere que los proveedores trabajen juntos. Actualmente, ninguna organización o empresa individual puede ofrecer estos “flujos de trabajo inteligentes” de próxima generación por sí sola, pero el objetivo de brindar una mejor atención médica para todos es tan convincente que se están formando alianzas y ecosistemas para abordar este desafío fundamental en un momento tan crítico.
Ahora podemos aprovechar la IA en beneficio de todos. Ya está creando una diferencia positiva en la calidad de la imagen y la velocidad de reconstrucción, permitiendo reducir la dosis de radiación y acelerando los flujos de trabajo. Sin embargo, la experiencia humana de los médicos sigue siendo esencial y siempre lo será.

Dra. Ken Sutherland
El Dr. Ken Sutherland es presidente de Canon Medical Research Europe y es responsable de todos los aspectos del desarrollo estratégico y el control operativo dentro de Canon Medical. Research Europe Ltd y también es un miembro clave del equipo de liderazgo global de I+D de Canon Medical Systems. Se desempeña como miembro del Foro de Inversión Interior del Gobierno de Escocia, donde anteriormente fue miembro lego del tribunal de la Universidad de Glasgow, Reino Unido, y como miembro del consejo asesor de la Asociación Escocesa de Ciencias de la Vida. Recientemente fue nombrado miembro de la Royal Society de Edimburgo, Reino Unido.

Ken estudió Electrónica e Informática en la Universidad de Edimburgo, Edimburgo, Reino Unido, obtuvo un doctorado en análisis de imágenes y tiene cuatro años de experiencia en investigación postdoctoral en análisis de imágenes médicas. Regresó a Edimburgo en agosto de 2007 para incorporarse a Canon Medical como director general de I+D tras su anterior puesto de director de operaciones para una multinacional europea, donde era responsable de sus instalaciones de I+D de imágenes en Cambridge, Reino Unido.

Canon Medical Research Europa
Canon Medical Research Europe trabaja en estrecha colaboración con socios académicos y colaboradores clínicos globales, así como con colegas de Canon Medical Group en Japón y EE. UU., para traducir la IA de última generación en un apoyo eficaz a las decisiones clínicas que empodere a los médicos y haga una contribución positiva. a la atención sanitaria.

Obtenga más información sobre el enfoque holístico de Canon Medical hacia la IA, impulsado por Altivity.