La inteligencia artificial puede complementar la interpretación radiológica de los veterinarios, pero no reemplazarlos

La inteligencia artificial (IA) cada vez es más utilizada dentro de la atención veterinaria, especialmente a la hora de dar diagnósticos. A este respecto, un nuevo estudio provisionalmente aceptado ha analizado si la IA puede ser utilizada de manera fiable a la hora de interpretar resultados radiológicos.

En este sentido, los investigadores afirman que “la IA promete mejorar los diagnósticos humanos o proporcionar diagnósticos precisos a un menor costo, aumentando así el acceso”. Por otra parte, en el estudio también han buscado identificar casos en los que la IA es efectiva.

De esta forma, los investigadores han analizado 50 estudios radiográficos caninos y felinos en formato DICOM —estándar global para el almacenamiento descripción, intercambio y manejo de imágenes médicas y sus metadatos relacionados—. Los encargados de esta labor han sido 11 radiólogos veterinarios del Colegio Europeo Veterinario de Diagnóstico por Imágenes y del Colegio Americano de Radiología Veterinaria.

Asimismo, los datos han sido procesados con un software de IA comercial, ampliamente utilizado para la radiografía de pequeños animales. Dicho programa utiliza un algoritmo de aprendizaje profundo.

De esta manera, han calculado la sensibilidad, la especificidad y la precisión tanto para los radiólogos como para el software de IA. A fin de lograr una mayor precisión, también han medido la varianza en el acuerdo entre cada radiólogo y el software de IA para calcular la ambigüedad de cada hallazgo radiológico.

“La IA igualó al mejor radiólogo en precisión, mostrando mayor especificidad, pero menor sensibilidad que los humanos. La IA se desempeñó mejor que el radiólogo promedio en general, tanto en casos de baja como de alta ambigüedad”, aseguran los investigadores del estudio.

En cuanto a los casos de alta ambigüedad, la precisión de la IA se ha mantenido alta; sin embargo, ha sido menos eficaz en la detección de anomalías, mientras que ha sobresalido en la identificación de hallazgos normales. El estudio, tal y como afirman, ha confirmado la confiabilidad de la IA, particularmente en escenarios de baja ambigüedad, al tiempo que destaca sus limitaciones en la detección de anomalías.

“Nuestros hallazgos sugieren que la IA se desempeña casi tan bien como el mejor radiólogo veterinario en todos los entornos de hallazgos radiográficos descriptivos. Sin embargo, sus puntos fuertes radican más en confirmar la normalidad que en detectar anomalías, y no proporciona diagnósticos diferenciales”, afirman los expertos.

A modo de conclusión, los investigadores del estudio remarcan que, dadas las fortalezas únicas de los expertos humanos y la IA, junto con las diferencias en sensibilidad, especificidad y desempeño en entornos de baja y alta ambigüedad, es más probable que la IA complemente a los veterinarios en lugar de reemplazarlos.