AIMe - Un estándar para la inteligencia artificial en biomedicina
Un equipo internacional de investigación con participantes de varias universidades, entre ellas la Universidad de Hamburgo, ha propuesto un registro estandarizado para los trabajos de inteligencia artificial (IA) en biomedicina con el fin de mejorar la reproducibilidad de los resultados y crear confianza en el uso de algoritmos de IA en la investigación biomédica y, en el futuro, en la práctica clínica diaria. Los científicos presentaron su propuesta en la revista científica "Nature Methods".
AIMe
En las últimas décadas, las nuevas tecnologías han permitido desarrollar una gran variedad de sistemas que pueden generar enormes cantidades de datos biomédicos, por ejemplo en la investigación del cáncer. Al mismo tiempo, se han desarrollado posibilidades completamente nuevas para examinar y evaluar estos datos mediante métodos de inteligencia artificial. Los algoritmos de IA en las unidades de cuidados intensivos, por ejemplo, pueden predecir el fallo circulatorio en una fase temprana basándose en grandes cantidades de datos procedentes de varios sistemas de monitorización al procesar al mismo tiempo una gran cantidad de información compleja procedente de diferentes fuentes, lo que está muy por encima de las capacidades humanas.
Este gran potencial de los sistemas de IA conduce a un número inabarcable de aplicaciones de IA biomédica. Por desgracia, los informes y publicaciones correspondientes no siempre se ajustan a las mejores prácticas o sólo proporcionan información incompleta sobre los algoritmos utilizados o el origen de los datos. Esto dificulta la evaluación y las comparaciones exhaustivas de los modelos de IA. Las decisiones de las IA no siempre son comprensibles para los humanos y los resultados rara vez son totalmente reproducibles. Esta situación es insostenible, especialmente en la investigación clínica, donde la confianza en los modelos de IA y la transparencia de los informes de investigación son cruciales para aumentar la aceptación de los algoritmos de IA y para desarrollar mejores métodos de IA para la investigación biomédica básica.
Para abordar este problema, un equipo de investigación internacional dirigido por el grupo de Biología de Sistemas Computacionales de la Universidad de Hamburgo y el Laboratorio de Ciencias de Redes Biomédicas de la Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Nürnberg ha propuesto AIMe (Registro de Inteligencia Artificial en la Investigación Biomédica), un registro impulsado por la comunidad que permite a los usuarios de la nueva IA biomédica crear informes fácilmente accesibles, con capacidad de búsqueda y citables que pueden ser estudiados y revisados por la comunidad científica.
El registro, de libre acceso, consiste en un servicio web de fácil uso que guía a los usuarios a través de la norma AIMe y les permite generar informes completos y estandarizados sobre los modelos de IA utilizados. Se crea automáticamente un identificador único de AIMe, lo que garantiza que el informe permanezca y pueda especificarse en las publicaciones. De este modo, los autores no tienen que ocuparse de la lenta descripción de todas las facetas de la IA utilizada en los artículos para las revistas científicas y simplemente hacen referencia al informe en el registro AIMe.
Como el registro está diseñado como una plataforma web mantenida por la comunidad científica, todos los usuarios pueden hacer preguntas sobre los informes existentes, hacer comentarios o sugerir mejoras. Estos comentarios de la comunidad también se incluirán en la actualización anual del estándar AIMe, y los investigadores interesados pueden unirse al Comité Directivo de AIMe para participar más en la estandarización de la IA biomédica.
"El Registro AIMe, además de facilitar el registro de los métodos de IA en forma citable, también ofrece la posibilidad de buscar sistemas de IA existentes que sean relevantes para el área de aplicación. Esto significa que los investigadores no tienen que reinventar la rueda cada vez y pueden estar seguros de que el método de IA utilizado ha sido evaluado y se adhiere a las normas de AIMe", informa el profesor Jan Baumbach del Centro de Bioinformática de la Universidad de Hamburgo.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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