El bot francés logró una precisión de 79.5% en 10 pruebas, publicaron investigadores en British Medical Journal
Una buen bot de inteligencia artificial (IA) puede ser justo lo que recetó el médico, o al menos algún día cercano.
Se trata de Smarturgences, bot desarrollado por la francesa Milvue y disponible comercialmente.
El cual aprobó recientemente un examen de radiología, con una precisión general promedio del 79.5 por ciento en 10 pruebas.
Según descubrieron investigadores en Reino Unido, al publicar su estudio en el British Medical Journal.
Eso no está mal, teniendo en cuenta que la precisión promedio de los radiólogos humanos es del 84.8 por ciento, reportó Business Insider.
Resultados de Smarturgences
En el cual querían determinar si un bot de IA podría o no aprobar la parte de “informe rápido” del examen Fellowship of the Royal College of Radiologists.
Que los radiólogos de este país deben aprobar para completar su entrenamiento.
La sección de informes rápidos requiere que los candidatos interpreten 30 radiografías en 35 minutos.
Para aprobar, los candidatos deben informar correctamente al menos 90% de las radiografías; el bot logró una puntuación superior al 90% en 2 de las 10 pruebas que tomó.
“Esta parte del examen está diseñada para ‘examinar el estrés’ de los candidatos en cuanto a velocidad y precisión”.
“Proporcionando una combinación de casos normales y anormales desafiantes que regularmente son remitidos por la práctica general y el área de urgencias, para la interpretación en la práctica clínica“.
Explicaron los investigadores.
Comparado con radiólogos humanos.
Los académicos utilizaron 10 exámenes de informes rápidos FRCR simulados para el estudio.
El estudio también incluyó a 26 radiólogos que habían realizado y aprobado el examen FRCR real en el último año.
Cuando no se utilizaron imágenes no interpretables, el candidato de IA tuvo una precisión general promedio del 79.5 por ciento y pudo aprobar 2 de los 10 exámenes.
Mientras que los radiólogos tuvieron una precisión del 84.8 por ciento y aprobaron 4 de los 10 exámenes.
Para las imágenes que los radiólogos suelen diagnosticar incorrectamente, la IA sólo se equivocó 50% de las veces.
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