Hong Kong.- La Universidad China de Hong Kong (CUHK) ha avanzado en el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial (IA) destinado a mejorar la realización de tareas clínicas oftalmológicas, incluyendo la detección y diagnóstico de enfermedades, marcando un paso adelante en la incorporación de estas tecnologías en el ámbito de la medicina.
Denominado VisionFM, este modelo ha demostrado su capacidad para diagnosticar y prever con eficacia variadas enfermedades oculares. Esto representa un avance significativo hacia la adopción de aplicaciones clínicas novedosas que aprovechen datos auxiliares, de acuerdo a lo resaltado recientemente por el diario South China Morning Post, haciendo alusión a una publicación reciente en la revista NEJM AI.
Según el estudio, la tecnología de VisionFM muestra un desempeño igual o superior al de oftalmólogos con experiencia intermedia en el diagnóstico de doce condiciones oculares distintas. Igualmente, ha conseguido superar al sistema fundamental en este campo, RETFound, en cuanto a la predicción de la evolución del glaucoma, de acuerdo con los datos proporcionados por los investigadores.
En tanto, el Centro de Inteligencia Artificial y Robótica (CAIR), situado en Hong Kong y asociado a la Academia China de las Ciencias, lanzó a inicios de este año el sistema IA CARES Copilot, diseñado para asistir a los cirujanos en tareas como la planificación de operaciones y la elaboración de informes diagnósticos.
Basado en la arquitectura de código abierto Llama 2 de Meta Platforms, este prototipo de CAIR se ha implementado en instituciones como el Primer Hospital Afiliado de la Universidad Sun Yat-sen de Cantón (sur de China) y el Hospital Príncipe de Gales en Hong Kong, según se recoge en comunicaciones del centro.
A diferencia de muchos sistemas de IA que se enfocan en enfermedades específicas, VisionFM se presenta como un modelo generalista de código abierto, capaz de ajustarse a conjuntos de datos adicionales y nuevas modalidades de diagnóstico por imágenes.
El equipo de la CUHK comunicó que la arquitectura de VisionFM fue entrenada con 3,4 millones de imágenes procedentes de medio millón de pacientes, cubriendo ocho modalidades oftalmológicas distintas, incluyendo la fotografía del fondo de ojo, la tomografía de coherencia óptica y la resonancia magnética.
Expertos indican que una limitación de este sistema es su precisión incrementada al analizar datos originarios de China, ya que el conjunto de datos de entrenamiento de esta región es más extenso que el de otras áreas, lo que pone de manifiesto la necesidad de realizar investigaciones futuras más variadas, incluyendo a especialistas de distintas nacionalidades.
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