La revista Nature, es una de las publicaciones científicas más importantes del mundo, en ella fue publicado el artículo “Sesgos asociados a la estructura de base de datos para la detección de COVID-19 mediante rayos X”, desarrollado por el docente de la Facultad de Ingenierías de la Universidad de Caldas, Reinel Tabares Soto.
Según lo explica Tabares, en el artículo se enfocó en presentar los sesgos en los sistemas de inteligencia artificial, a partir de bases de datos liberadas a la comunidad científica, en las cuales se presentan resultados de supuesta altísima precisión, sin esto ser cierto en diversos casos.
En la investigación realizada por Tabares se analizaron 19 bases de datos de detección de Covid-19 mediante rayos X de tórax, en los que se obtuvo un 96% de exactitud. “En ellos se detectó que los diagnósticos no consideraron las características de los pacientes en las radiografías, tales como género, edad, distribución de los pacientes y características demográficas, lo que en una estructura de datos mayor, conduciría a errores en los resultados” expresó.
Finalmente, el docente expresó que con esta investigación y sus estudios postdoctorales, busca mejorar los sistemas de inteligencia artificial, para que estos puedan brindar información más acertada en las bases de datos científicas, en este caso para la detección de Covid-19 mediantes rayos X de tórax, y no se tomen decisiones erróneas por parte de los profesionales de la salud que consultan estos sistemas de información.
Actualmente, el docente Tabares se encuentra realizando un postdoctorado en la Universidad Adolfo Ibáñez de Chile, en el estudio de aspectos éticos y responsables en los sistemas de inteligencia artificial.
Anexo:
Audio docente Facultad de Ingenierías – Reinel Tabares Soto.