[:es]El pasado jueves 24 de junio se realizó el workshop “Búsqueda por contenido en imágenes médicas: Inteligencia Artificial al servicio del diagnóstico clínico”, organizado por Mauricio Araya, investigador del Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, AC3E, de la Universidad Técnica Federico Santa María.

La jornada tuvo como objetivo reunir la opinión de médicos, tecnólogos, ingenieros y abogados interesados en el desafío de utilizar inteligencia artificial sobre imágenes médicas para el diagnóstico clínico y discutir sobre los problemas éticos de usar grandes bases de datos de imágenes y su aplicabilidad real en los sistemas de salud alrededor del mundo.

Esta iniciativa contó con la participación de 70 personas de distintas especialidades, tanto del sector público como privado, asistentes ligados a la innovación, transformación digital, informática, telemática, tecnología médica, derecho y medicina, de nuestro país y de otras partes de Latinoamérica.

“El workshop fue muy provechoso para conocer un poco la realidad de otras iniciativas que apuntan al uso de inteligencia artificial sobre imágenes médicas. Las intervenciones fueron registradas y clasificadas, y serán un insumo fundamental para lograr nuestro objetivo como proyecto: convertir la Inteligencia artificial en imágenes médicas en un beneficio real para los pacientes de nuestro país”, señaló Mauricio Araya, investigador del AC3E y académico de la Universidad Técnica Federico Santa María.

En la actividad se presentó una herramienta de búsqueda por contenidos para imágenes radiológicas denominada Proximity, que tiene la particularidad de representar y buscar por proximidad de contenido en imágenes (pixeles), y no solo en torno a la información textual asociada.

“Para que la proximidad entre imágenes tenga sentido clínico, es necesario construir un espacio que concentre las características e indicadores relevantes para el diagnóstico, donde las imágenes se puedan comparar por su cercanía. Proximity utiliza redes neuronales artificiales profundas y algoritmos de grafos para generar un árbol de vecinos cercanos centrado en la imagen consultada de fácil navegación, desplegando así una cantidad limitada de imágenes afines a la consulta con sus diagnósticos y datos clínicos”, mencionó el investigador.

Sin duda aún hay desafíos éticos, económicos y políticas de los servicios de salud que hay sortear para poder aplicar este tipo de tecnología de manera masiva, no obstante, hay consenso al señalar que la incorporación de Inteligencia Artificial en la medicina es fundamental para que los médicos puedan acceder a más y mejores datos que les colaboren en entregar diagnósticos más certeros.[:]