Un proyecto de investigación de la Universidad Nacional del Litoral y el CONICET busca detectar sesgos en los algoritmos de inteligencia artificial aplicada al análisis de imágenes médicas. Este proyecto fue premiado por Google Award for Inclusion Research (Google AIR).
Para ser más específicos, el proyecto busca identificar y anticipar los problemas de los sesgos de Inteligencia Artificial (IA) en los diagnósticos por imágenes para reducir al máximo el margen de error en un diagnóstico médico.
Consultado respecto a qué estudio tienen en cuenta para llevar adelante el proyecto, Enzo Ferrante (Director del proyecto) respondió: “en cuanto al tipo de imágenes con el que trabajamos, estamos principalmente mirando imágenes de rayos X, en este caso, de imágenes de torso, que fue con las imágenes con las que empezamos mostrando que este tipo de sesgos podían existir. Son imágenes de rayos X de caja torácica, donde hay diagnósticos del tipo neumonía, neumotórax, cardiomegalia, diferentes diagnósticos que se pueden hacer en base a esa imagen”.