Como jugador experimentado que ha incursionado en una buena cantidad de mundos virtuales, debo admitir que el mundo real a veces me deja asombrado con sus avances tecnológicos, ¡como este diagnóstico de soplo cardíaco impulsado por IA para nuestros amigos peludos!
Recientemente, la IA ha sido tema de debate. No se trata de la IA utilizada para controlar personajes no jugadores (NPC) en los videojuegos, sino de la tecnología detrás de los modelos de lenguaje (LLM) que impulsan los chatbots, la generación de contenido visual y el diseño de sitios web. Aunque persisten las preocupaciones, es fascinante observar que un equipo de investigadores de la Universidad de Cambridge ha demostrado la capacidad de identificar soplos cardíacos en perros, lo cual me parece bastante intrigante.
Según un estudio comentado en el blog de desarrolladores de Nvidia, los modelos que emplearon se enseñaron utilizando PyTorch y Nvidia CUDA en GPU Nvidia GeForce Serie 10, lo que facilita el procesamiento rápido de datos. En esencia, esta técnica de aprendizaje automático fue diseñada para analizar datos digitales de latidos del corazón mediante la detección de indicadores de soplos cardíacos y síntomas de enfermedades cardíacas, realizando así un diagnóstico.
Independientemente del nivel o volumen del sonido (denominado aquí «murmullo»), el algoritmo identificó con éxito los murmullos alrededor del 87,9% de las veces. Curiosamente, reflejó con precisión la evaluación de un cardiólogo en alrededor del 57% de los registros.
Según los resultados de la investigación, este modelo parece particularmente útil para realizar exámenes de detección precisos y rentables en entornos de atención médica general.
El uso de IA en el escaneo de mascotas puede resultar muy beneficioso, ya que ofrece ahorros de costes para los dueños de mascotas, mayor eficiencia y mayor accesibilidad. En lugar de programar una cita con un veterinario, puede hacer que una máquina capacitada escanee a su perro y reciba los resultados rápidamente sin la necesidad de una visita formal al veterinario. Este enfoque liberaría a los veterinarios para centrarse en procedimientos más complejos.
Sin embargo, hay una preocupación que vale la pena analizar aquí, y que los investigadores probablemente conozcan al realizar este estudio. Hace apenas unos meses, un estudio afirmó que hasta el 20% de los médicos locales en el Reino Unido podrían estar utilizando herramientas de IA generativa.
Si bien la IA es capaz de generar calendarios y redactar cartas, es fundamental recordar que la IA no piensa ni razona como los humanos. Puede simular el razonamiento combinando datos, pero requiere intervención humana para comprender verdaderamente situaciones complejas.
Una máquina como esta no empatiza ni comprende realmente los problemas y emociones de los pacientes, ni puede diagnosticar con precisión problemas médicos. En cambio, puede identificar posibles síntomas y vincularlos con causas potenciales, pero sus capacidades generalmente se limitan a eso.
Para diagnosticar eficazmente a los pacientes y obtener información de sus interacciones, los sistemas de inteligencia artificial requieren una gran cantidad de recopilación de datos, no solo con fines de investigación sino también para comprender el lenguaje único que emplean los pacientes. Sin embargo, con una afluencia tan inmensa de datos, los modelos de aprendizaje de idiomas (LLM) son susceptibles a «percepciones erróneas» o errores, donde la información incorrecta o fabricada se procesa como si fuera genuina.
Aunque pueden ser más precisos, en primer lugar se necesita un ser humano para ver esa alucinación. El mes pasado, un sitio web falso de inteligencia artificial engañó a miles de celebradores de Halloween para que asistieran a un evento falso.
La IA no se emplea para diagnosticar a los pacientes directamente, sino que sirve como ayuda en el proceso de diagnóstico. Por ejemplo, cuando se trata de identificar posibles soplos cardíacos en perros, su alto nivel de precisión podría deberse a su diseño especializado para esta tarea específica. Sin embargo, todavía se necesita un experto humano para confirmar el diagnóstico y recomendar el tratamiento.
Empleado con cuidado, tiene el potencial de servir como un recurso excepcional tanto para veterinarios como para caninos, lo que la convierte en una de las aplicaciones de IA más impresionantes que he encontrado hasta ahora.
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2024-11-19 19:47