- Un bot de IA tomó el examen que los radiólogos en Reino Unido deben aprobar antes de terminar su entrenamiento.
- El candidato de IA aprobó dos de 10 exámenes simulados, mientras que los humanos aprobaron cuatro de 10.
- Aunque el bot no superó a la mayoría de los humanos que también hicieron el examen, tuvo una alta precisión.
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Una buena inteligencia artificial (IA) puede ser justo lo que recetó el médico, o al menos algún día cercano.
Un sistema de IA aprobó recientemente un examen de radiología, con una precisión general promedio del 79.5% en 10 pruebas, según descubrieron investigadores en Reino Unido. Eso no está mal, teniendo en cuenta que la precisión promedio de los radiólogos humanos es del 84.8%.
Los investigadores, que publicaron su estudio en el British Medical Journal, querían determinar si un bot de IA podría o no aprobar la parte de «informe rápido» del examen Fellowship of the Royal College of Radiologists (FRCD) que los radiólogos en el Reino Unido deben aprobar para completar su entrenamiento.
La sección de informes rápidos del examen de tres partes requiere que los candidatos interpreten 30 radiografías en 35 minutos. Para aprobar, los candidatos deben informar correctamente al menos 90% de las radiografías. La IA logró una puntuación superior al 90% en dos de las 10 pruebas que tomó.
«Esta parte del examen está diseñada para ‘examinar el estrés’ de los candidatos en cuanto a velocidad y precisión, proporcionando una combinación de casos normales y anormales desafiantes que normalmente son remitidos por la práctica general y el departamento de emergencias para la interpretación radiológica en la práctica clínica», dijeron los investigadores.
La IA tuvo una precisión ‘relativamente alta’, pero aún debe entrenarse más para llegar a la habilidad de un radiólogo calificado
Los investigadores utilizaron 10 exámenes de informes rápidos FRCR simulados para el estudio. El candidato de IA fue una herramienta Smarturgences desarrollada por la empresa francesa de IA Milvue que está disponible comercialmente. El estudio también incluyó a 26 radiólogos que habían realizado y aprobado el examen FRCR real en el último año.
Cuando no se utilizaron imágenes no interpretables, aquellas que la IA no registra en absoluto, el candidato de IA tuvo una precisión general promedio del 79.5 % y pudo aprobar dos de los 10 exámenes simulados. Los radiólogos tuvieron una precisión del 84.8 % y pudieron aprobar cuatro de los 10 exámenes simulados, en promedio.
La IA diagnosticó imágenes que los radiólogos normalmente diagnosticaron correctamente 91% de las veces. Para las imágenes que la mayoría de los radiólogos diagnosticaron incorrectamente, la IA solo se equivocó 50% de las veces; diagnosticando correctamente las manos, los huesos del carpo y los pies.
El candidato de IA requiere más entrenamiento analizando áreas que se consideran ‘no interpretables’ como el abdomen y el esqueleto axial.
Si bien el candidato de IA tuvo una precisión «relativamente alta», solo obtuvo la puntuación más alta en uno de los exámenes simulados.
«El candidato a la inteligencia artificial aún necesitaría más capacitación para lograr el mismo nivel de rendimiento y habilidad de un radiólogo calificado recientemente en FRCR promedio», dijeron los investigadores, y agregaron que aún necesita capacitación sobre «anomalías musculoesqueléticas sutiles».
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