Análisis de los principales retos en la selección y uso de técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la resolución de problemas médico radiológicos

Zusammenfassung

La formación que recibimos los médicos durante el grado universitario es muy limitada a nivel de técnicas de minería y análisis de datos, problema que es extrapolable a la especialización en radiodiagnóstico, donde la enseñanza impartida acerca del manejo de la información proveniente de la imagen médica apenas tiene cabida. Sin embargo, que el profesional médico tenga cierta comprensión sobre los diferentes métodos y herramientas existentes, así como sobre sus limitaciones y, así, pueda colaborar con su perspectiva a su desarrollo, es fundamental para conseguir herramientas de análisis de datos que tengan un impacto real en la práctica clínica. Las técnicas de inteligencia artificial resultan, si cabe, más ajenas aún al profesional médico debido a su novedad. Por estos motivos, existe la necesidad de crear un punto de partida común donde se incluya una introducción asequible de las principales técnicas utilizadas, así como una comparación de las mismas, utilizando ejemplos del ámbito médico para facilitar su comprensión a los profesionales del campo. Igualmente, se precisaría la puesta en marcha de un repositorio de referencia con ejemplos sencillos, basados en datos médicos reales ya curados y etiquetados, que cualquier persona sin conocimientos previos pueda utilizar para comenzar a entender y tener un punto de partida para hacer pruebas y desarrollar herramientas nuevas. Igualmente, de cara al futuro cercano en el que las herramientas de IA se utilizarán para asistir al médico en su práctica diaria, es importante que el funcionamiento de estos métodos no le resulten ajenos para poder así tomar decisiones debidamente informadas. Este trabajo ha tratado de arrojar luz a esta cuestión, seleccionando los principales retos o problemas de la medicina y la imagen médica en los que la inteligencia artificial se aplica o potencialmente podría ser aplicada. Posteriormente, se ha buscado identificar y describir los principales tipos de arquitecturas y sistemas de inteligencia artificial aplicados a cada uno de los problemas o retos anteriores. Además, se ha pretendido también analizar los puntos fuertes y débiles de cada tipo de inteligencia artificial aplicado a cada uno de los problemas. Por último, se ha desarrollado un recurso online de acceso libre y gratuito a modo de repositorio, con contenido teórico y práctico, que contiene ejemplos sencillos de las principales herramientas de inteligencia artificial, utilizando imágenes médicas.