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En 2019, mientras Erik Duhaime PhD trabajaba en su tesis en el Centro de Inteligencia Colectiva del MIT, notó que su esposa, entonces estudiante de medicina, estaba estudiando durante horas en aplicaciones que ofrecían tarjetas didácticas y pruebas. Su investigación había demostrado que los estudiantes de medicina, como grupo, podían clasificar las lesiones cutáneas con mayor precisión que los dermatólogos profesionales; El truco consistía en medir continuamente el desempeño de cada estudiante en casos con respuestas conocidas, descartando las opiniones de las personas que obtuvieron malos resultados en la tarea y agrupando inteligentemente las opiniones de las personas a las que les fue bien.
Combinando los hábitos de estudio de su esposa con su investigación, Duhaime fundó Centaur Labs, una empresa que desarrolló una aplicación móvil llamada DiagnosUs para recopilar opiniones de expertos médicos sobre datos científicos y biomédicos del mundo real. A través de la aplicación, los usuarios revisan todo, desde imágenes de lesiones cutáneas potencialmente cancerosas hasta clips de audio de sonidos cardíacos y pulmonares que podrían indicar un problema. Si los usuarios tienen razón, Centaur utiliza su opinión y les otorga pequeños premios en efectivo. Estas opiniones, a su vez, ayudan a las empresas de IA médica a entrenar y mejorar sus algoritmos.
El enfoque combina el deseo de los profesionales médicos de mejorar sus habilidades con la necesidad urgente de datos médicos bien etiquetados de empresas que utilizan IA para biotecnología, desarrollo de fármacos o comercialización de dispositivos médicos.
«Me di cuenta de que los estudios de desarrollo de IA de mi esposa podían ser un trabajo productivo», recuerda Duhaime. “Hoy en día, decenas de miles de personas utilizan nuestra aplicación, y aproximadamente la mitad son estudiantes de medicina que están impresionados de ganar dinero mientras estudian. Por eso tenemos esta plataforma gamificada donde las personas compiten para entrenar datos y ganar dinero cuando son buenos, mientras perfeccionan sus habilidades, y al hacerlo, señalan datos para los equipos que están construyendo una IA que salva vidas”.
Gamificación del etiquetado médico
Duhaime recibió su doctorado de manos de Thomas Malone, profesor de Gestión Patrick J. McGovern y director fundador del Centro de Inteligencia Colectiva.
“Lo que me interesaba era el fenómeno de la sabiduría de masas”, afirma Duhaime. «Pregúntale a un grupo de personas cuántas gominolas hay en un frasco y el promedio de todas las respuestas es bastante cercano. Me interesaba saber cómo se aborda este problema en una tarea que requiere habilidad o experiencia. Por supuesto, no querrás preguntarle a un grupo de personas al azar si tienes cáncer, pero al mismo tiempo sabemos que las segundas opiniones pueden ser extremadamente valiosas en la atención médica. Puede considerar nuestra plataforma como una forma poderosa de obtener una segunda opinión”.
Duhaime empezó a buscar formas de utilizar la inteligencia colectiva para mejorar el diagnóstico médico. En un experimento, capacitó a grupos de legos y estudiantes de medicina, a quienes llama «semiexpertos», en la clasificación de afecciones de la piel y descubrió que, al combinar las opiniones de los mejores, podía superar a los dermatólogos profesionales. También descubrió que combinando algoritmos especializados en detectar cáncer de piel con las opiniones de expertos, podía superar a ambos métodos por sí solos.
«La conclusión clave fue que hay que hacer dos cosas», explica Duhaime. “Lo primero es medir el desempeño de las personas, lo cual parece obvio, pero no se hace mucho ni siquiera en el campo médico. Si le preguntas a un dermatólogo si es bueno, te dirá: «Sí, por supuesto, soy dermatólogo». No necesariamente saben qué tan buenos son en tareas específicas. En segundo lugar, si recibe múltiples opiniones, debe reconocer las complementariedades entre diferentes personas. Debe ser consciente de que la experiencia es multidimensional. Así que se trata más de reunir el equipo de trivia óptimo que de reunir a cinco personas que son las mejores en la misma cosa. Por ejemplo, un dermatólogo podría ser mejor para detectar el melanoma, mientras que otro podría ser mejor para evaluar la gravedad de la psoriasis”.
Mientras todavía trabajaba en su doctorado, Duhaime fundó Centaur y comenzó a utilizar el ecosistema empresarial del MIT para desarrollar aún más la idea. Recibió una subvención del Sandbox Innovation Fund del MIT en 2017 y participó en el Martin Trust Center para el Delta V Startup Accelerator del MIT Entrepreneurship en el verano de 2018. Esa experiencia le ayudó a obtener el prestigioso Y Combinator Accelerator más tarde ese año.
La aplicación DiagnosUs, que Duhaime desarrolló junto con los cofundadores de Centaur, Zach Rausnitz y Tom Gellatly, tiene como objetivo ayudar a los usuarios a probar y mejorar sus habilidades. Duhaime dice que aproximadamente la mitad de sus usuarios son estudiantes de medicina y la otra mitad son en su mayoría médicos, enfermeras y otros profesionales de la salud.
«Es mejor que estudiar para exámenes que pueden tener preguntas de opción múltiple», dice Duhaime. «Tienes la oportunidad de ver y practicar casos reales».
Centaur recopila cada semana millones de opiniones de decenas de miles de personas en todo el mundo. Según Duhaime, la mayoría de la gente gana dinero con el café, aunque la persona que más gana con la plataforma es un médico de Europa del Este que gana alrededor de 10.000 dólares.
«La gente puede hacerlo en el sofá o en la T», dice Duhaime. «No parece un trabajo, es divertido».
El enfoque contrasta marcadamente con el etiquetado de datos tradicional y la moderación de contenido de IA, que normalmente se subcontratan a países de bajos recursos.
El enfoque de Centaur también ofrece resultados precisos. En trabajo con investigadores del Hospital Brigham and Women’s, el Hospital General de Massachusetts (MGH) y la Universidad Tecnológica de Eindhoven, Centaur demostró que sus opiniones colectivas etiquetaban la ecografía pulmonar con la misma fiabilidad que los expertos. Otro estudio con investigadores del Memorial Sloan Kettering demostró que la anotación colectiva de imágenes dermatoscópicas era más precisa que la de dermatólogos con mucha experiencia. Además de imágenes, la plataforma de Centaur también funciona con vídeo, audio, texto de fuentes como artículos de investigación o conversaciones anónimas entre médico y paciente, y ondas de electroencefalograma (EEG) y electrocardiografía (ECG).
Encuentra a los expertos
Centaur ha descubierto que los mejores artistas provienen de lugares sorprendentes. Para recopilar opiniones de expertos sobre los patrones de EEG, los investigadores celebraron una conferencia en 2021 a través de la aplicación DiagnosUs con unos 50 epileptólogos, cada uno con más de 10 años de experiencia, en una conferencia. Los organizadores hicieron una camiseta personalizada para entregársela al ganador del concurso, quien supusieron que asistiría a la conferencia.
Pero cuando llegaron los resultados, dos estudiantes de medicina de Ghana, Jeffery Danquah y Andrews Gyabaah, habían vencido a todos los presentes. El participante mejor clasificado de la conferencia quedó en noveno lugar.
«Al principio lo hice por dinero, pero me di cuenta de que en realidad me ayudó mucho», dijo Gyabaah más tarde al equipo de Centaur. «Hubo momentos en la clínica en los que me di cuenta de que lo estaba haciendo mejor que otros gracias a los conocimientos de la aplicación DiagnosUs».
A medida que la IA continúa transformando la forma en que se realiza el trabajo, Duhaime anticipa que Centaur Labs se utilizará para validar continuamente los modelos de IA.
«En este momento, principalmente ayudamos a los humanos a entrenar algoritmos, pero creo que también se nos utiliza cada vez más para monitorear algoritmos y en conexión con algoritmos, por lo que básicamente actuamos como humanos en el circuito para una variedad de tareas», dice Duhaime. «Quizás nos vean menos como una forma de entrenar la IA y más como parte del ciclo de vida general donde brindamos retroalimentación sobre los resultados de los modelos o monitoreamos el modelo».
Duhaime ve una creciente integración del trabajo humano y los algoritmos de inteligencia artificial y cree que Centaur Labs tiene un papel importante que desempeñar en ese futuro.
«No se trata sólo de entrenar un algoritmo y desplegarlo», afirma Duhaime. «En cambio, habrá líneas de montaje digitales en todas partes de la economía, y se necesitará el juicio humano experto sobre la demanda, que se introduce en varios puntos a lo largo de la cadena de valor».
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