Investigadores de la University of Missouri prueban si la inteligencia artificial puede ayudar a detectar el melanoma. Para ello analizan fotografías de la piel y buscan anomalías sospechosas en las imágenes.
Entrenaron modelos con 400,000 imágenes obtenidas con fotografía corporal total en 3D. Compararon varios modelos y vieron que la combinación de sus resultados mejora la precisión. Señalan que la IA es una herramienta de apoyo y que hacen falta más pruebas antes de usarla en clínicas.
Palabras difíciles
- inteligencia artificial — Programas y sistemas que aprenden y resuelven problemas.
- melanoma — Cáncer de piel que puede ser peligroso.
- analizar — Examinar algo con atención para entenderlo.analizan
- anomalía — Algo que no es normal en una imagen.anomalías
- modelo — Programa que aprende con muchos datos.modelos
- precisión — Grado de exactitud en un resultado.
Consejo: pasa el cursor, enfoca o toca las palabras resaltadas en el artículo para ver definiciones rápidas mientras lees o audicións.
Preguntas de discusión
- ¿Te harías una revisión de la piel con ayuda de IA? ¿Por qué sí o no?
- ¿Qué pruebas crees que deben hacer antes de usar la IA en clínicas?
- ¿Conoces otras aplicaciones de la inteligencia artificial en la salud?
Artículos relacionados
La IA para frenar la publicidad de tabaco dirigida a jóvenes
En Dublín, expertos dijeron que la inteligencia artificial puede ayudar a impedir que las compañías de tabaco publiquen anuncios para jóvenes en redes sociales. Se mostraron ejemplos de herramientas que ya identifican y quitan contenidos y datos sobre medidas de salud.
IA local para reducir la violencia de género en América Latina
Grupos de América Latina desarrollan inteligencia artificial abierta y local para estudiar y reducir la violencia y las desigualdades de género. Herramientas como AymurAI buscan datos en documentos judiciales y protegen información sensible.
Nuevas herramientas de IA para detectar y seguir la tuberculosis
Investigadores mostraron en Copenhague cuatro herramientas de inteligencia artificial para diagnóstico y monitorización de la TB. Los estudios incluyen análisis del aliento, análisis de la tos, mapeo de vulnerabilidad y radiografías infantiles, pero hacen falta más validaciones.
Un estudio encuentra sesgos en consejos de IA cuando se revela el autismo
Investigadores de Virginia Tech analizaron cómo cambian las recomendaciones de grandes modelos de lenguaje cuando los usuarios dicen que son autistas. Hallaron que muchas respuestas reflejan estereotipos y piden más transparencia y control en los sistemas de IA.