Investigadores de la MedUni Wien han desarrollado un sistema de IA generativa capaz de crear imágenes médicas sintéticas, mejorando así la precisión de los sistemas de diagnóstico basados en IA. Este avance, publicado en el European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, aborda las limitaciones de los conjuntos de datos clínicos tradicionales, que a menudo son pequeños, están sujetos a restricciones de privacidad o carecen de representación de ciertos subgrupos.
El estudio consistió en entrenar un modelo de IA generativa con más de 9.000 exploraciones de exámenes clínicos de rutina. El modelo luego generó un conjunto de datos sintético que refleja las características de las imágenes médicas reales, pero sin contener ninguna información específica del paciente. Esto permite el uso ético de los datos para la investigación y el desarrollo de herramientas de diagnóstico basadas en IA.
Evaluaciones independientes confirmaron la calidad y relevancia de los datos sintéticos. Cuando se utilizó para entrenar un sistema de IA para detectar amiloidosis cardíaca o metástasis óseas, el sistema demostró mejoras significativas en la precisión del diagnóstico, lo que demuestra la eficacia de este enfoque.
La IA generativa crea imágenes médicas sintéticas, superando las limitaciones de los conjuntos de datos tradicionales.
Los datos sintéticos permiten la investigación y el desarrollo éticos de herramientas de diagnóstico basadas en IA.
El estudio demuestra una mejora en la precisión del diagnóstico de los sistemas de IA entrenados con datos sintéticos.