Conversatorio: Prácticas de responsabilidad del algoritmo que apoya el diagnóstico de ceguera en diabéticos

By 18 de August de 2021 September 22nd, 2021 Algoritmos Éticos, NOTICIAS

El software, llamado DART, fue sometido a un proceso de validación clínica que evaluó, de manera retrospectiva, su nivel de sensibilidad para reconocer anomalías en la retina

Conversatorio: Prácticas de responsabilidad del algoritmo que apoya el diagnóstico de ceguera en diabéticos

18 de agosto 2021

– El software, llamado DART, fue sometido a un proceso de validación clínica que evaluó, de manera retrospectiva, su nivel de sensibilidad para reconocer anomalías en la retina a través del análisis automatizado que realiza en exámenes de fondo de ojo.

– Este tipo de evaluación es considerada una buena práctica de responsabilidad, desde la perspectiva de la ética algorítmica, la que busca prevenir que este tipo de sistemas introduzcan sesgos o pasen a llevar derechos de las personas.

Desde 2018 está implementada en el sistema de salud pública chileno una inteligencia artificial que apoya el diagnóstico de retinopatía diabética, la principal causa de ceguera y de pérdida visión en personas en edad laboral. Se trata de DART, un software cuyo algoritmo analiza automáticamente los exámenes de fondo de ojo realizados a pacientes diabéticos.

Este fue el caso expuesto en el conversatorio Responsabilidad algorítmica: Lecciones de la Inteligencia Artificial que previene ceguera en diabéticos, el primero realizado por el proyecto Algoritmos Éticos, Responsables y Transparentes que lidera la Universidad Adolfo Ibáñez junto a BID Lab, el laboratorio de innovación del Banco Interamericano de Desarrollo.

El encuentro contó con la presencia de José Tomás Arenas, CEO de TeleDX, empresa creadora de DART; el Dr. Fernando Barría, director de la célula de oftalmología del Hospital Digital; María Paz Hermosilla, directora del GobLab UAI; y Romina Garrido, abogada especializada en protección de datos, quien ofició como moderadora. Ver video completo aquí.

En su presentación, José Tomás Arenas explicó el proceso de validación clínica al que fue sometida la inteligencia artificial DART y que permitió, de manera retrospectiva, evaluar el apoyo diagnóstico – método de tamizaje – realizado en 1.123 exámenes. Esto es, se confirmó que los positivos o negativos arrojados para anomalías en la retina eran correctos, con una sensibilidad del 94,6% y 74,3% de especificidad (publicado en la revista Eye de Nature en 2021).

“Básicamente se trata de confirmar que el sistema hace lo que dice que hace”, sintetizó Arenas respecto de la validación. “El tamizaje, o screening, va antes del diagnóstico y permite separar a las poblaciones probablemente sanas de las probablemente enfermas, y así priorizar la atención de manera eficiente; y este tamizaje debe tener una sensibilidad de al menos un 80% para que sea aceptado, porque de lo contrario podrían estar incumpliéndose garantías y dejar peor que antes a la población”, explicó más en detalle.

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