Para poder auxiliar a los médicos con el diagnóstico de casos complejos, la compañía Babylon ha desarrollado una inteligencia artificial con ‘imaginación’ que utiliza los principios del razonamiento causal y hace que la IA diagnostique casos de prueba escritos.
El equipo que desarrolló esta IA utilizó el aprendizaje automático causal, el cual es el responsable que el sistema tenga ‘imaginación’ que permite ver diferentes síntomas del paciente y descartar las enfermedades parecidas que pueden llegar a confundir a los médicos.
Pero para que la IA pudiera hacer esto, el doctor Jonathan Richens, científico de Babylon y autor principal, menciono que hizo uso de un algoritmo poderoso, el cual fue el responsable de dotar a la IA de imaginación de realidades alternativas.
«Esto permite que la AI para desentrañar las causas potenciales de la enfermedad de un paciente y obtener una puntuación por encima del 70% de los médicos en estos casos de prueba escritos», añade.
Y para poder probar el algoritmo, un grupo separado de 44 médicos de cabecera de Babylon se les dio 50 casos escritos para que descubrieran las enfermedades de los casos descritos. Después estos mismos se le dio a la IA para ver que precisión tenía con los médicos.
El resultado fue sorprendente ya que los médicos tuvieron una puntuación media de 71,40% y osciló entre 50 y 90%. El algoritmo causal obtuvo una puntuación del 77,26% que fue superior a 32 de los médicos, igual a 1 e inferior a 11.
La IA obtuvo una puntuación más alta que los médicos en los casos más difíciles, y viceversa. Además, el algoritmo funcionó particularmente bien para las enfermedades raras que se diagnostican erróneamente con mayor frecuencia y, también con frecuencia, son graves –añade–. El cambio de utilizar correlaciones mejoró la precisión para alrededor del 30% de las enfermedades raras y muy raras» así lo dijo el doctor Saurabh Johri, científico jefe y autor de Babylon.
