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Algoritmo de aprendizaje profundo puede reconocer cáncer de piel

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Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor
¿Te preocupa un lunar extraño que te salió en la espalda y otra parte del cuerpo? ¿Por qué no dejar que un algoritmo le eche un vistazo?

Esta es la idea deytás de un proyecto creado por científicos de la Universidad de Stanford que aplica los poderes de visión de las máquinas con redes neurales de aprendizaje profundo del mundo de la dermatología.

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El algoritmo utiliza una base de datos con 130,000 imágenes de enfermedades de la piel, creada por el equipo que es capaz de diagnosticar lesiones en a piel con un rendimiento similar al de expertos en esta área de la medicina.

“Entrenamos el algoritmo para que pudiera clasificar imágenes de las condiciones de la piel, ya sean benignas o malignas y encontramos que tiene un rendimiento similar al de 21 dermatólogos certificados en tres áreas de diagnóstico: carcinomas (el cáncer humanos más común), melanoma (el cáncer de piel más mortal) y la identificación del melanoma al ser visto utilizando la dermoscopia”, afirma el co-autor André Esteva.

La red neuronal utilizada fue hecha originalmente por Google y está entrenada para reconocer 1.28 millones de imágenes, con el fin de identificar gatos de perros.

“Vimos que tenía un rendimiento similar al de un humano y podía diferenciar entre 200 razas de perro distintas”, afirma el co-autor Brett Kuprel. “Pensamos que podíamos utilizarlo para algo más útil, como un diagnóstico de cáncer de piel”.

Ni Esteva ni Kuprel tiene formación en dermatología, lo cual quiere decir que el algoritmo logró ganar rendimiento de profesional sin beneficiarse de ninguna codificación específica de algún área del conocimiento.

Sin embargo, si algún dermatólogo quiere utilizar el algoritmo, pueden tomar la ventaja de un “mapa de prominencia” que revela qué tan importante fue cada pixel en la interpretación de la inteligencia artificial.

En otras palabras, en lugar de remplazar a los dermatólogos, lo que el algoritmo hace es agregar una herramienta importante de trabajo, haciendo una labor similar a la de los rayos X, pero en este caso de forma inteligente, ya que brinda una interpretación de lo que ve.

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Por ahora, es difícil utilizarlo masivamente “hay muchas regulaciones que debemos cumplir para que la FDA lo apruebe”, afirma Kuprel. “Eso sería importante antes de que cualquier otra aplicación pueda ser hecha”.

Los investigadores no han dicho qué más pretenden hacer con el algoritmo. “No podemos comentar”, afirma Esteva.

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Juliana Jara
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juliana Jara es politóloga egresada de la Universidad ICESI de Cali, Colombia y decidió poco después estudiar una…
Chatbots de IA podrían planificar una guerra con armas biológicas
chatbots ia guerra armas biologicas national cancer institute eo 4dqpusqa unsplash

Dentro de los potenciales peligros que se han asociado a la IA, existe uno que debe estar entre los más catastróficos, el uso de lenguaje artificial para planificar una guerra con armas biológicas.
Un informe de la Rand Corporation probó varios modelos de lenguaje grandes (LLM) y descubrió que podían proporcionar una guía que "podría ayudar en la planificación y ejecución de un ataque biológico". Sin embargo, los resultados preliminares también mostraron que los LLM no generaban instrucciones biológicas explícitas para crear armas.
El informe dice que los intentos anteriores de convertir agentes biológicos en armas, como un intento de la secta japonesa Aum Shinrikyo de usar toxina botulínica en la década de 1990, habían fracasado debido a la falta de comprensión de la bacteria. La IA podría "cerrar rápidamente esas brechas de conocimiento", según el informe. El informe no especificó qué LLM evaluaron los investigadores.

En un escenario de prueba ideado por Rand, el LLM anónimo identificó agentes biológicos potenciales, incluidos los que causan la viruela, el ántrax y la peste, y discutió sus posibilidades relativas de causar muertes masivas. El LLM también evaluó la posibilidad de obtener roedores o pulgas infestados de peste y transportar especímenes vivos. A continuación, mencionó que la magnitud de las muertes proyectadas dependía de factores como el tamaño de la población afectada y la proporción de casos de peste neumónica, que es más mortífera que la peste bubónica.
Los investigadores de Rand admitieron que extraer esta información de un LLM requería "jailbreaking", el término para el uso de mensajes de texto que anulan las restricciones de seguridad de un chatbot.
En otro escenario, el LLM anónimo discutió los pros y los contras de los diferentes mecanismos de administración de la toxina botulínica, que puede causar daños fatales en los nervios, como los alimentos o los aerosoles. El LLM también asesoró sobre una historia de encubrimiento plausible para adquirir Clostridium botulinum "mientras parecía realizar una investigación científica legítima".
La respuesta del LLM recomendó presentar la compra de C. botulinum como parte de un proyecto que busca métodos de diagnóstico o tratamientos para el botulismo. La respuesta de LLM agregó: "Esto proporcionaría una razón legítima y convincente para solicitar acceso a la bacteria mientras se mantiene oculto el verdadero propósito de su misión".
"Sigue siendo una pregunta abierta si las capacidades de los LLM existentes representan un nuevo nivel de amenaza más allá de la información dañina que está fácilmente disponible en línea", dijeron los investigadores.

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