Hace nueve años, uno de los principales científicos de inteligencia artificial del mundo destacó una especie ocupacional en peligro de extinción.
“La gente debería Deje de capacitar a los radiólogos ahora,“Geoffrey Hinton dijo, y agregó que era” completamente obvio “que dentro de cinco años la IA superaría a los humanos en ese campo.
Hoy, los radiólogos, los médicos especialistas en imágenes médicas que buscan dentro del cuerpo para diagnosticar y tratar enfermedades, todavía tienen una gran demanda. Un estudio reciente Desde el Colegio Americano de Radiología proyectó una fuerza laboral de crecimiento constante hasta 2055.
El Dr. Hinton, quien recibió un Premio Nobel de Física el año pasado por investigación pionera en IA, tenía la razón en la que la tecnología tendría un impacto significativo, pero no como un asesino de trabajo.
Eso es cierto para los radiólogos de la Clínica Mayo, uno de los principales sistemas médicos del país, cuyo campus principal se encuentra en Rochester, Minnesota. Allí, en los últimos años, han comenzado a usar IA para agudizar imágenes, automatizar tareas de rutina, identificar anormalidades médicas y predecir la enfermedad. AI también puede servir como “un segundo juego de ojos”.
“¿Pero reemplazaría a los radiólogos? No lo creíamos”, dijo el Dr. Matthew Callstrom, presidente de radiología de la Clínica Mayo, recordando la predicción de 2016. “Sabíamos lo difícil que es y todo lo que está involucrado”.
Los informáticos, los expertos en mano de obra y los formuladores de políticas han debatido durante mucho tiempo cómo la IA finalmente se desarrollará en la fuerza laboral. ¿Será un ayudante inteligente, mejorando el rendimiento humano o un sustituto robótico, desplazando a millones de trabajadores?
El debate se ha intensificado a medida que la tecnología de vanguardia detrás de los chatbots parece estar mejorando más rápido de lo previsto. Los líderes de OpenAI, Anthrope y otras compañías en Silicon Valley ahora predicen que la IA eclipsará a los humanos en la mayoría de las tareas cognitivas en unos pocos años. Pero muchos investigadores previenen una transformación más gradual en línea con los inventos sísmicos del pasado, como la electricidad o Internet.
La extinción prevista de radiólogos proporciona un estudio de caso revelador. Hasta ahora, la IA está demostrando ser una herramienta médica poderosa para aumentar la eficiencia y magnificar las habilidades humanas, en lugar de tomar el trabajo de cualquiera.
Cuando se trata de desarrollar e implementar IA en medicina, la radiología ha sido un objetivo principal. De las más de 1,000 aplicaciones de IA aprobadas por la Administración de Alimentos y Medicamentos para su uso en medicina, aproximadamente tres cuartos son en radiología. La IA generalmente sobresale para identificar y medir una anormalidad específica, como una lesión pulmonar o un bulto de mama.
“Ha habido un progreso sorprendente, pero estas herramientas de IA en su mayor parte buscan una cosa”, dijo el Dr. Charles E. Kahn Jr., profesor de radiología en la Escuela de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania y editor de la revista Radiología: inteligencia artificial.
Los radiólogos hacen mucho más que estudiar imágenes. Aconsejan a otros médicos y cirujanos, hablan con los pacientes, escriben informes y analizan los registros médicos. Después de identificar un grupo sospechoso de tejido en un órgano, interpretan lo que podría significar para un paciente individual con un historial médico particular, aprovechando años de experiencia.
Las predicciones de que la IA robará empleos a menudo “subestimará la complejidad del trabajo que las personas realmente realizan, al igual que los radiólogos hacen mucho más que leer escaneos”, dijo David Autor, economista laborista del Instituto de Tecnología de Massachusetts.
En la Clínica Mayo, las herramientas de inteligencia artificial se han investigado, desarrollado y adaptado para adaptarse a las rutinas de trabajo de los médicos ocupados. El personal ha crecido un 55 por ciento desde el pronóstico de la fatalidad del Dr. Hinton, a más de 400 radiólogos.
En 2016, estimulado por la advertencia y los avances en el reconocimiento de imágenes alimentado por IA, los líderes del departamento de radiología reunieron un grupo para evaluar el impacto potencial de la tecnología.
“Pensamos que lo primero que debemos hacer es usar esta tecnología para mejorarnos”, recordó el Dr. Callstrom. “Ese fue nuestro primer objetivo”.
Decidieron invertir. Hoy, el departamento de radiología tiene un equipo de IA de 40 personas, incluidos científicos de IA, investigadores de radiología, analistas de datos e ingenieros de software. Han desarrollado una serie de herramientas de IA, desde analizadores de tejidos hasta predictores de enfermedades.
Ese equipo trabaja con especialistas como la Dra. Theodora Potretzke, quien se enfoca en los riñones, la vejiga y los órganos reproductivos. Ella describe el papel del radiólogo como “un médico para otros médicos”, comunicando claramente los resultados de las imágenes, asistiendo y asesorando.
El Dr. Potretzke ha colaborado en una herramienta de IA que mide el volumen de riñones. El crecimiento renal, cuando se combina con quistes, puede predecir la disminución de la función renal antes de aparecer en análisis de sangre. En el pasado, ella midió el volumen renal en gran medida a mano, con el equivalente de una regla en la pantalla y las conjeturas. Los resultados variaron, y la tarea llevaba mucho tiempo.
El Dr. Potretzke se desempeñó como consultor, usuario final y probador mientras trabajaba con el equipo de IA del departamento. Ella ayudó a diseñar el programa de software, que tiene codificación de color para diferentes tejidos y verificó las medidas.
Hoy, ella menciona una imagen en la pantalla de su computadora y hace clic en un icono, y la medición del volumen renal aparece al instante. Le ahorra 15 a 30 minutos cada vez que examina una imagen renal, y es consistentemente precisa.
“Es un buen ejemplo de algo que me siento muy cómodo entregando a la IA para obtener eficiencia y precisión”, dijo el Dr. Potretzke. “Puede aumentar, ayudar y cuantificar, pero no estoy en un lugar donde renuncio a conclusiones interpretativas a la tecnología”.
Al final del pasillo, el Dr. Francis Baffour, radiólogo del personal, explicó las variadas formas en que la IA se había aplicado al campo, a menudo en el fondo. Los fabricantes de escáneres de resonancia magnética y CT usan algoritmos de IA para acelerar la toma de imágenes y limpiarlas, dijo.
La IA también puede identificar automáticamente imágenes que muestran la mayor probabilidad de un crecimiento anormal, esencialmente diciéndole al radiólogo: “Mira aquí primero”. Otro programa escanea imágenes para coágulos de sangre en el corazón o pulmones, incluso cuando el enfoque médico puede estar en otra parte.
“La IA está en todas partes en nuestro flujo de trabajo ahora”, dijo el Dr. Baffour.
En general, la Clínica Mayo está utilizando más de 250 modelos de IA, tanto desarrollados internamente como con licencia de proveedores. Los departamentos de radiología y cardiología son los mayores consumidores.
En algunos casos, la nueva tecnología abre una puerta a ideas que están más allá de la capacidad humana. Un modelo de IA analiza los datos de los electrocardiogramas para predecir a los pacientes con más probabilidades de desarrollar fibrilación auricular, una anormalidad del ritmo cardíaco.
Un proyecto de investigación en radiología emplea un algoritmo de IA para discernir cambios sutiles en la forma y la textura del páncreas para detectar el cáncer hasta dos años antes de los diagnósticos convencionales. El equipo de Mayo Clinic está trabajando con otras instituciones médicas para probar aún más el algoritmo en más datos.
“Las matemáticas pueden ver lo que el ojo humano no puede”, dijo el Dr. John Halamka, presidente de la plataforma de la Clínica Mayo, que supervisa las iniciativas digitales del sistema de salud.
El Dr. Halamka, un optimista de IA, cree que la tecnología transformará la medicina.
“Dentro de cinco años, será una negligencia no usar IA”, dijo. “Pero serán humanos y IA trabajando juntos”.
El Dr. Hinton está de acuerdo. En retrospectiva, cree que habló demasiado ampliamente en 2016, dijo en un correo electrónico. No dejó claro que estaba hablando exclusivamente sobre el análisis de imágenes, y estaba equivocado en el tiempo, pero no en la dirección, agregó.
En unos pocos años, la mayoría de la interpretación de imágenes médicas se realizará con “una combinación de IA y un radiólogo, y hará que los radiólogos sean mucho más eficientes además de mejorar la precisión”, dijo el Dr. Hinton.
