.jpg)
En l'àmbit de l'aprenentatge profund aplicat a la imatge mèdica, la qualitat de les etiquetes de les dades d'entrenament és un factor crític que determina el rendiment dels models. Investigacions recents han demostrat que fins a un 10% de les imatges etiquetades manualment poden contenir errors, cosa que introdueix soroll i degrada la capacitat de generalització dels sistemes de diagnòstic assistit per ordinador. Davant d'aquest repte, sorgeix la necessitat de desenvolupar mecanismes automàtics que permetin identificar i corregir aquestes etiquetes incorrectes sense dependre exclusivament de revisions humanes intensives.
Un enfocament prometedor es basa en l'anàlisi de les seqüències de funcions de pèrdua (loss functions) al llarg de múltiples èpoques d'entrenament en xarxes de classificació profunda. La idea subjacent és que les mostres mal etiquetades tendeixen a presentar patrons de pèrdua atípics, com valors persistentment alts o fluctuacions erràtiques, en comparació amb les mostres correctament etiquetades. En monitoritzar aquestes corbes, és possible filtrar de manera eficient les imatges sospitoses i sotmetre-les a una revisió experta. Aquest mètode s'ha validat experimentalment en conjunts de dades de retinografia per a detecció de retinopatia diabètica, aconseguint recuperar més del 75% de les etiquetes incorrectes amb una taxa de falsos positius inferior al 5%. Després de la correcció, el model reentrenat va assolir una precisió propera a l'obtinguda amb dades completament netes, cosa que confirma el valor pràctic d'aquesta tècnica.
la implementació de solucions d'aquest tipus requereix un coneixement profund d'arquitectures de xarxes neuronals, tècniques d'anàlisi de sèries temporals i fluxos de treball d'integració amb sistemes clínics. A Q2BSTUDIO, com a empresa especialitzada en desenvolupament de programari i tecnologia, oferim serveis d'intel·ligència artificial per a empreses que abasten des de la detecció automatitzada d'errors en dades fins al desplegament de models robustos en producció. El nostre equip combina experiència en ia per a empreses amb capacitats en aplicacions a mida i programari a mida, permetent adaptar aquests algoritmes a dominis específics com la radiologia, la patologia digital o l'oftalmologia.
A més, la gestió eficient d'aquests processos requereix infraestructures escalables. Per això, integrem serveis cloud aws i azure per orquestrar l'entrenament distribuït, l'emmagatzematge de grans volums d'imatges i l'automatització de pipelines de dades. També incorporem serveis intel·ligència de negoci i power bi per visualitzar mètriques de qualitat de l'etiquetatge i el rendiment del model, facilitant la presa de decisions per part dels equips clínics. La ciberseguretat és igualment rellevant: protegir la privacitat dels pacients i la integritat de les dades és una prioritat, per la qual cosa incloem serveis de ciberseguretat i pentesting a les nostres implementacions.
Mirant cap al futur, la combinació de mètodes de detecció d'errors amb agents IA autònoms permetrà no només identificar etiquetes incorrectes, sinó també suggerir correccions o fins i tot reetiquetar imatges de forma semiautomàtica, reduint la càrrega de treball dels especialistes. A Q2BSTUDIO estem compromesos amb la innovació responsable, desenvolupant aplicacions a mida que milloren la qualitat de les dades i, en última instància, la precisió dels diagnòstics assistits per intel·ligència artificial.
