Investigadores de la filial Verily de Google [VIDEO] han desarrollado un ##Algoritmo de #aprendizaje profundo que detecta patrones de #enfermedad a través de escaneos de fondo de ojo. Esto debería, por ejemplo, poder #diagnosticar mejor la causa de muerte cardiovascular más común actualmente. El algoritmo [VIDEO] compara las imágenes que diferentes instituciones han tomado de sus pacientes.

Según la publicación en la revista Nature Biomedical Engineering, la cantidad de referencia consta de casi 1,8 millones de imágenes de poco menos de 300,000 pacientes. Basado en esto, el #algoritmo puede #detectar varias #características: la edad del paciente, su género, su presión arterial o si fuman.

A partir de estos parámetros, se puede determinar el riesgo de enfermedad cardíaca. La presión arterial se determina aproximadamente por la fuerza de los cables que se ven en las imágenes.

En algunos lugares, más preciso que los métodos tradicionales

Con base en las #imágenes de referencia, el sistema de aprendizaje profundo del 70% pudo identificar la diferencia entre un #paciente que padece una #enfermedad cardiovascular y un paciente sano. El método tradicional, llamado puntaje, es 72 por ciento solo un poco más preciso, dice en la publicación. En algunos aspectos, el software es aún más preciso. Al analizar la edad del paciente, el algoritmo pudo determinar la edad en un intervalo de más / menos cinco años con un 78 por ciento de precisión. Los análisis tradicionales solo lo administran en un 44 por ciento.

Sin embargo, los investigadores aún son cautos: el #modelo de #aprendizaje profundo aún se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo. Para un análisis preciso, todavía hay una falta de material de referencia suficiente, a pesar de 1,8 millones de imágenes. Además, el campo de visión utilizado de 45 grados es un factor limitante. Sin embargo, en unos pocos años, dicho sistema podría hacer que el trabajo médico de los médicos sea más fácil y más preciso.

Aprendizaje profundo

La técnica de #aprendizaje profundo #Automático se basa en el funcionamiento del #cerebro #humano y de técnicas de aprendizaje automático que enseña a los ordenadores a hacer lo que resulta natural para las personas: aprender mediante ejemplos. el aprendizaje profundo se trata del uso de redes neuronales para mejorar cosas tales como el reconocimiento de voz, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural. Rápidamente se está convirtiendo en uno de los campos más solicitados en informática. Los investigadores esperan de ellos una calidad mucho más alta que la de los llamados aprendices planos. Casi todos ahora usan software basado en el aprendizaje profundo.