La Inteligencia artificial sigue avanzando, y gracias a ella, la ciencia. Investigadores del Instituto de Investigación Biosanitaria y de la Universidad de Granada han desarrollado una nueva herramienta de IA destinada a comprobar con mayor fiabilidad si los resultados de algunos modelos matemáticos son realmente válidos en áreas complejas como el análisis de imágenes cerebrales y el estudio de enfermedades como el alzhéimer.
La herramienta permite distinguir si la relación que un modelo detecta entre distintas variables responde a un patrón real o si, por el contrario, puede deberse al azar o a un ajuste poco sólido de los datos. Esta diferencia es clave en un contexto en el que la inteligencia artificial gana cada vez más peso en la investigación biomédica.
El reto de evitar conclusiones erróneas
Los investigadores recuerdan que la inteligencia artificial se utiliza cada vez más para analizar grandes volúmenes de datos y localizar patrones que permitan predecir enfermedades o comprender mejor su evolución.
Sin embargo, ese potencial también plantea riesgos. Uno de los principales problemas es que algunos modelos pueden identificar relaciones que en realidad no existen. Cuando esto sucede, existe el peligro de llegar a conclusiones erróneas si los resultados no se comprueban con el rigor suficiente.
El método desarrollado por el equipo granadino busca precisamente reforzar esa fase de validación. La aplicación en neuroimagen de esta herramienta ha sido aceptada por la revista 'NeuroImage', según la información facilitada por el instituto.
Un método más conservador, pero también más fiable
El investigador Juan Manuel Górriz, del grupo TEC15 Medicina Nuclear y Molecular del ibs.Granada y autor principal del estudio, explica que esta herramienta permite validar los modelos de forma rigurosa, reduciendo los falsos positivos y aumentando la confianza en los resultados. El equipo ha comprobado que algunos métodos habituales de aprendizaje automático pueden ofrecer resultados demasiado optimistas, especialmente cuando se trabaja con pocos datos. Esa situación puede provocar que se dé por buena una relación que no está realmente respaldada por la información analizada.
Frente a ello, el nuevo método, denominado Statistical Agnostic Regression, reduce mejor el riesgo de falsos positivos. Es decir, disminuye la posibilidad de considerar válida una relación que en realidad no existe. Los investigadores destacan que este enfoque convierte al método en una herramienta más conservadora, pero también más fiable. En medicina, esa prudencia puede ser determinante para avanzar hacia modelos predictivos con mayor solidez.
El avance puede contribuir a mejorar la fiabilidad de los modelos que se emplean en el ámbito sanitario y favorecer, en el futuro, decisiones clínicas mejor fundamentadas. La clave está en disponer de sistemas capaces de separar con más precisión los patrones reales de aquellos resultados que pueden ser engañosos.
En el caso del alzhéimer, contar con herramientas más robustas para analizar datos clínicos y de neuroimagen puede ayudar a avanzar hacia una detección más temprana y precisa de la enfermedad, según la información difundida por el ibs.Granada.