Un estudio difundido este lunes advierte de que los modelos de inteligencia artificial de diagnóstico médico tienden a buscar "atajos" en los datos y, por ello, pueden cometer errores en la detección de enfermedades como la covid.

Investigadores de la Universidad de Washington (Estados Unidos) examinaron la eficacia de varios modelos presentados como posibles herramientas para detectar el virus a partir de radiografías pectorales, publica "Nature Machine Intelligence".

Hallaron que, en lugar de aprender de la "patología médica real", estos modelos, cuyo uso no está generalizado, recurrían a "atajos de aprendizaje" que desembocaban en "asociaciones falsas entre factores médicos irrelevantes y el estatus de la enfermedad".