Investigadores de la Universidad China de Hong Kong (CUHK) han desarrollado un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) denominado VisionFM, diseñado para asistir en tareas clínicas oftalmológicas como la detección y diagnóstico de enfermedades oculares. Este avance refuerza el papel creciente de la tecnología en la medicina, según destacó el diario South China Morning Post, citando un estudio publicado recientemente en la revista NEJM AI.
Un modelo que marca la diferencia
VisionFM ha demostrado una eficacia notable en la identificación y predicción de diversas patologías oculares, logrando resultados comparables o superiores a los de oftalmólogos con experiencia intermedia en el diagnóstico de 12 afecciones oftalmológicas. Además, el modelo superó al reconocido sistema RETFound en la predicción de la progresión del glaucoma, lo que lo posiciona como una herramienta clave para futuras aplicaciones clínicas.
A diferencia de otros sistemas especializados en patologías específicas, VisionFM destaca por ser un modelo generalista de código abierto, diseñado para adaptarse a nuevos conjuntos de datos y modalidades de diagnóstico por imagen. Este sistema fue entrenado utilizando un extenso conjunto de datos de 3,4 millones de imágenes provenientes de medio millón de pacientes, abarcando ocho modalidades diagnósticas, como fotografía del fondo de ojo, tomografía de coherencia óptica y resonancia magnética.
Liderazgo tecnológico desde Hong Kong
El desarrollo de IA en el campo médico también ha sido impulsado por el Centro de Inteligencia Artificial y Robótica (CAIR) de Hong Kong, que presentó este año el sistema CARES Copilot. Este prototipo, basado en la arquitectura Llama 2 de Meta Platforms, asiste a cirujanos en la planificación de procedimientos y la generación de informes diagnósticos. CARES Copilot ya se utiliza en instituciones de renombre como el Primer Hospital Afiliado de la Universidad Sun Yat-sen en Cantón y el Hospital Príncipe de Gales en Hong Kong.
Desafíos y próximos pasos
Si bien VisionFM presenta un alto rendimiento, sus desarrolladores señalaron que el sistema muestra mejores resultados con datos recopilados en China, debido a la mayor cantidad de información disponible de esta región. Los expertos subrayaron la importancia de realizar estudios adicionales que incluyan la participación de especialistas y datos de distintas regiones para garantizar una mayor universalidad de la herramienta.
