Los diagnósticos asistidos por ordenador (DAO), en inglés Computer aided diagnosis (CAD), son procedimientos médicos que ayudan a los doctores en la interpretación de contenidos multimedia obtenidos en pruebas a las que se ha sometido el paciente, como por ejemplo las imágenes médicas. La idea de los diagnósticos asistidos por ordenador no es la de dar un diagnóstico completo a partir de la fuente, sino la de ayudar a quien se encarga de redactarlo para conseguir un diagnóstico óptimo.
Gracias a esta tecnología el doctor es capaz de interpretar toda la información visible, dado que las máquinas procesan al completo y no se les escapa información menor que, de otra forma, se le escaparían al ojo humano. De esta forma, resaltando la información relevante ayudan al especialista a no pasar por alto ningún detalle.
Los sistemas DAO son una tecnología interdisciplinaria, hoy en día aún muy joven, que combina la inteligencia artificial, el procesado digital de la imagen y la radiología. El procesado de la imagen basado en complejos sistemas de reconocimiento de patrones hace posible que el doctor, generalmente un radiólogo, pueda interpretar con mucha menos dificultad la información contenida en la imagen médica.
Los sistemas DAO utilizan algoritmos para reconocer patrones en datos de pacientes que indican posibles anomalías. De la misma forma que un clínico se le enseña a identificar anomalías estudiando casos, los algoritmos DAO se les entrena a reconocer patrones de una primera base de datos finita con y sin anomalías. Esta base de datos se conoce con el nombre de “conjunto de entrenamiento” (del inglés, training set).
Una vez el sistema DAO se ha adaptado (entrenado) ya está listo para utilizarse en pacientes nuevos para detectar patrones de anomalías parecidos o descartarlos. Las clasificaciones de patrones en dispositivos DAO pretenden ser lo suficientemente fiables y eficientes para ayudar al especialista en la identificación y valoración de las mismas. En general, la fiabilidad de los dispositivos se estima mediante una base de datos diferente conocida como “conjunto de pruebas” (del inglés, test set).
La metodología de los sistemas DAO es, inevitablemente, muy parecida a la de un sistema de reconocimiento de patrones estándar:
Algunas de las aplicaciones de los sistemas DAO, especialmente cuando nos referimos a ellos en el campo del procesado de la imagen:
Como en toda tecnología, los sistemas DAO también tienen limitaciones:
Los sistemas DAO no pueden detectar, hoy en día, el 100% de cambios patológicos. La fiabilidad (tasa de aciertos) de estos puede llegar hasta el 90% dependiendo del sistema y la aplicación. Un acierto incorrecto, entendiendo como acierto incorrecto todos esos puntos que el sistema ha marcado como importantes sin necesariamente serlo, se denominan falsos positivos (FP), de forma que como menos FPs tengamos, más específico será nuestro procedimiento.
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