Algunos atribuyeron este resultado al limitado poder de procesamiento disponible para la EAC, lo que significaba que no era posible hacer comparaciones con estudios previos de imágenes de la misma persona.
Con CAD, los radiólogos examinan las áreas marcadas, y si deciden que la marca probablemente no es cáncer, asignan el mamograma como negativo para malignidad. Imágenes reivindicativas de mastectomías. En este caso, el software bloqueó el servicio que provee de publicidad digital al clasificar la imagen, erróneamente, como un contenido sexual explícito. Además, la mayoría de las enfermedades carecen de conjuntos de datos fácilmente accesibles y validados en los que la “verdad” se define con relativa facilidad. El mundo de la publicidad ha cambiado de manera radical en los últimos años desde la eclosión de internet a finales del siglo XX. La CAD no resultó en un cambio significativo en la especificidad (el desempeño de los radiólogos para determinar que el cáncer no estaba presente) y en la probabilidad de una prueba positiva falsa. Con CAD, los radiólogos examinan las áreas marcadas, y si deciden que la marca probablemente no es cáncer, asignan el mamograma como negativo para malignidad. Los programas de cribado de cáncer de mama miden de forma rutinaria su rendimiento diagnóstico, tanto si el cáncer se detecta correctamente (un verdadero positivo) como si no se detecta (un falso negativo). Para entenderlo: cuando un usuario navega por distintas páginas web suele recibir anuncios pagados por marcas comerciales alojados a través de las distintas redes publicitarias gestionadas por Google. CÁNCER de mama Algoritmos de Atención Clínica Plan Estratégico Sectorial para la Difusión e Implementación de Guías de Práctica Clínica. El estudio incluyó ejemplos de dos tipos de mamografía: tomosíntesis (también conocida como mamografía 3D) y mamografía digital convencional (2D).
Grupo Editorial Mundo © Todos los derechos reservados 2020 Revista Medicina y Salud Pública. También se pueden encontrar dificultades similares con las ayudas para la toma de decisiones basadas en la IA. Un episodio que vuelve a despertar el fantasma de la censura en internet por parte de las empresas tecnológicas que, como Facebook o Twitter, intentan ejercer un papel editorial en la distribución de contenidos informativos. Para lograr la promesa de la inteligencia artificial en la atención de la salud que implica el estudio de McKinney y sus colegas, los datos anonimizados en los registros de salud podrían por lo tanto tener que ser tratados como recursos preciosos de beneficio potencial para la salud humana, de manera muy similar a como se tratan actualmente los servicios públicos como el agua potable. LLa nueva apuesta exclusiva para PlayStation manda a los jugadores a vivir una experiencia abierta donde el protagonista, un samurái, debe dar rienda suelta a la exploración de un mundo rico en formas ancestrales de la cultura asiática. De hecho, el gigante del comercio electrónico estadounidense se ha convertido a su vez en el principal anunciante en internet del mundo. La demografía de la población estudiada por los autores no está bien definida, salvo por la edad. Por lo tanto, la EAC podría marcar regiones que no cambiaban con el tiempo y que podrían ser fácilmente descartadas por los lectores expertos. La posibilidad de segmentar perfiles de grupos de usuarios ha sido clave para la expansión global de empresas tecnológicas como Google, cuya principal fuente de ingresos es la venta de anuncios. Inteligencia artificial detectaría el cáncer de mama mejor que los expertos. Por favor, marca uno o varios temas que sean de tu interés. reportan el desarrollo de un sistema de IA que supera a los radiólogos expertos en la interpretación exacta de los mamogramas de los programas de detección. Tales métricas de desempeño tendrían que estar disponibles para aquellos que usan estas herramientas, en caso de que el desempeño se deteriore con el tiempo. No te llevará más de un minuto.¡Gracias por adelantado! La revisión se utiliza para detectar el cáncer de mama en una etapa temprana en las mujeres que no tienen signos obvios de la enfermedad. Es aleccionador considerar el gran volumen de datos necesarios para desarrollar y probar los algoritmos de inteligencia artificial para las tareas clínicas. Imagine un sistema en el que un algoritmo marca un área de mama densa en un mamograma de exploración y el radiólogo humano no puede ver nada que parezca potencialmente maligno. También la publicidad digital ha experimentado con casos similares.
Fue entrenada usando mamografías en las que los humanos habían encontrado signos de cáncer y otros que eran falsos negativos – casos en los que los humanos no podían ver signos de cáncer aunque la enfermedad estaba efectivamente presente. Hace dos años, de hecho, la plataforma bloqueó una portada de la extinta Interviú, publicada en el año 1975, en la que aparecía la actriz Marisol en «topless». Otra razón para moderar el entusiasmo sobre este y otros estudios similares de inteligencia artificial son las lecciones aprendidas de la detección asistida por computadora (CAD) del cáncer de mama. Se reparten el pastel.
A pesar de algunas limitaciones, el estudio de McKinney y sus colegas es impresionante. Claramente, sin embargo, si tales sistemas de IA van a ser desarrollados y usados ampliamente, se debe prestar atención a la privacidad del paciente, y a cómo se almacenan y usan los datos, por quién y con qué tipo de supervisión. Melocotones como si fueran las posaderas de una excitante mujer.
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