Un estudio de la revista Scientific Reports del grupo editorial Nature revela el sesgo de los algoritmos basados en la inteligencia artificial (IA) para diagnosticar síndromes genéticos y enfermedades raras mediante biomarcadores faciales. Según expertos de la UB, la Universidad Icesi de Colombia, y la…
Un estudio de la revista Scientific Reports del grupo editorial Nature revela el sesgo de los algoritmos basados en la inteligencia artificial (IA) para diagnosticar síndromes genéticos y enfermedades raras mediante biomarcadores faciales. Según expertos de la UB, la Universidad Icesi de Colombia, y la Universidad Ramon Llull, los algoritmos de diagnóstico de la IA están optimizados para poblaciones europeas, pero son menos precisos en poblaciones mestizas con distinta ascendencia genética. De esta forma, incorporar poblaciones con ascendencia amerindia, africana, asiática y europea en los algoritmos generados por la IA es decisivo para mejorar los métodos para el diagnóstico de enfermedades raras.
Cabe tener en cuenta que hasta el 40 por ciento de las enfermedades raras presentan alteraciones faciales que permiten diferenciar algunas patologías entre sí y que incluso ayudan a establecer un primer diagnóstico. Tradicionalmente, la evaluación visual y el uso de algunas medidas antropométricas clásicas —como el diámetro de la cabeza, entre otros— han facilitado un primer diagnóstico de enfermedades raras. Ahora, con las técnicas más sofisticadas y automáticas —basadas en la inteligencia artificial (IA)— es posible aplicar métodos más objetivos en el diagnóstico. Sin embargo, la mayoría de los algoritmos generados por la IA parten de bases de datos de poblaciones de origen europeo e ignoran la diversidad genética y morfológica de las poblaciones humanas de todo el mundo.