Generando Imágenes Médicas Sintéticas Usando Modelos Ajustados

El aprendizaje automático se ha vuelto importante en la salud, ayudando a prevenir enfermedades y encontrar tratamientos. Sin embargo, acceder a los datos de los pacientes es difícil debido a las reglas de privacidad y leyes estrictas. Una forma de manejar esto es crear datos sintéticos, que significa generar datos falsos pero realistas que se pueden usar para la investigación. Nuevos estudios muestran que ajustar modelos base puede ayudar a crear estos datos sintéticos de manera efectiva.

Este artículo explora el uso de modelos base para generar imágenes médicas realistas, especialmente radiografías de tórax. Vamos a ver cómo ajustar estos modelos puede mejorar su rendimiento. Nuestro enfoque implica usar un Modelo de Difusión Latente, que comienza con un modelo preentrenado básico y se refina a través de diferentes configuraciones. También trabajamos con un profesional de la salud para evaluar qué tan realistas son las imágenes producidas por los modelos.

#La Importancia del Aprendizaje Automático en la Salud

Recientemente, el aprendizaje automático ha jugado un papel importante en la salud. Por ejemplo, puede analizar grandes conjuntos de datos para encontrar patrones y predecir cómo progresarán las enfermedades. Esta habilidad es crucial para entender y tratar condiciones serias, como el cáncer.

A pesar de sus beneficios, el uso del aprendizaje automático en la salud no ha sido generalizado. Algunas razones incluyen datos limitados de pacientes, problemas de privacidad y las estrictas regulaciones que deben seguir las decisiones en salud. Proteger la información del paciente de accesos no autorizados es crucial, lo que dificulta reunir los datos necesarios para el aprendizaje automático.

#Creando Datos Médicos Sintéticos

Generar datos médicos sintéticos de alta calidad podría ayudar a abordar algunos de estos desafíos. La industria de la salud espera que la disponibilidad de datos sintéticos aumente significativamente en los próximos años, convirtiéndolo en una alternativa potencial a los datos reales de pacientes.

Un área donde los datos sintéticos pueden ser útiles es en la creación de imágenes médicas. Modelos generativos pueden crear imágenes realistas a partir de descripciones de texto, y algunos estudios se enfocan en ajustar modelos base con conjuntos de datos pequeños para obtener mejores resultados. Los modelos base son modelos de aprendizaje automático entrenados en una amplia gama de datos generales, a menudo utilizando auto-supervisión, que se refiere a que el modelo aprende de los datos sin necesitar un conjunto de datos etiquetado.

Algunos ejemplos de modelos base incluyen nombres conocidos como ELMo, GPT-3, CLIP, ResNet, DALL-E y Stable Diffusion. Estos modelos han avanzado mucho en diversas tareas complejas, como responder preguntas y recuperar información. Ajustar estos modelos ayuda a adaptar sus capacidades generales para aplicaciones específicas como generar imágenes médicas.

#Trabajo Relacionado

Muchos estudios han investigado técnicas para generar imágenes a partir de descripciones textuales. En un estudio, se creó un modelo llamado Re-Imagen para generar imágenes precisas utilizando información recuperada. Este modelo puede crear imágenes realistas, incluso para entidades raras o desconocidas.

Otro estudio introdujo LAFITE, que permite entrenar modelos de texto a imagen sin necesidad de muchos pares de imagen-texto. Esto puede ayudar a reducir los desafíos que implica recopilar grandes conjuntos de datos.

En el ámbito médico, se han desarrollado modelos para crear imágenes sintéticas a partir de resonancias magnéticas de cerebro de alta resolución. Estos modelos aprenden cómo lucen las imágenes del cerebro según factores como la edad y el sexo. Usan una combinación de autoencoders y modelos de difusión para generar nuevas imágenes a partir de datos aprendidos.

Algunos investigadores también han mirado directamente a la síntesis de imágenes médicas. Por ejemplo, un estudio utilizó un modelo preentrenado para generar imágenes de radiografías y tomografías de pulmón, mientras que otro usó un gran conjunto de datos de radiografías de tórax para generar imágenes realistas. El objetivo de estos estudios es crear imágenes médicas de alta calidad mientras se respetan las preocupaciones de privacidad.

#Método Propuesto

En nuestro estudio, nos enfocamos en ajustar un Modelo de Difusión Latente para generar imágenes sintéticas de radiografías de tórax de alta resolución. Usamos un conjunto de datos disponible públicamente que contiene tanto casos saludables como no saludables relacionados con la tuberculosis. El conjunto de datos tiene un total de 138 imágenes de radiografías de tórax, de las cuales 80 son normales y el resto muestran tuberculosis.

De este conjunto de datos, usamos un conjunto más pequeño de 30 imágenes para nuestras pruebas iniciales, con la mitad siendo saludables y la otra mitad no saludables. Este tamaño limitado nos ayudó a entender mejor la capacidad del modelo y guió los pasos de investigación futuros.

Usamos una interfaz fácil de usar, llamada Kohya-ss GUI, para configurar y ajustar nuestros modelos de difusión. Esta interfaz nos permite elegir diferentes técnicas de ajuste. Decidimos usar Adaptación de Bajo Rango (LoRA) porque requiere menos recursos y es más fácil de adaptar a nuestras necesidades.

En nuestro proceso de ajuste, utilizamos diferentes optimizadores para ver cómo afectaban la generación de imágenes. Algunos de los optimizadores incluidos fueron AdamW8bit, Adafactor, DAdaptSGD y Prodigy. Cada optimizador tiene características únicas que ayudan a ajustar cómo el modelo aprende de los datos.

#Resultados Experimentales

Generamos imágenes de radiografías de tórax usando seis modelos diferentes: un modelo base preentrenado y cinco modelos ajustados con diferentes optimizadores. Cada modelo produjo conjuntos de imágenes basados en indicaciones que describían casos normales y anormales.

Un médico evaluó el realismo de las imágenes generadas en una escala del 1 (Muy Irrealista) al 5 (Muy Realista). La evaluación encontró que el modelo base produjo imágenes que eran bastante irreales. Sin embargo, dos modelos ajustados tuvieron un mejor desempeño, con uno alcanzando una puntuación de 5 para los casos normales. Esto indica que ajustar los modelos puede llevar a una generación de imágenes más realistas, incluso con un conjunto de datos más pequeño.

#Discusión y Limitaciones

Nuestro estudio muestra que ajustar modelos base puede mejorar el realismo de las imágenes médicas generadas, específicamente radiografías de tórax. Los experimentos demostraron que usar un conjunto de datos pequeño aún puede producir resultados satisfactorios.

Sin embargo, reconocemos las limitaciones de nuestro estudio. La evaluación se basó en la retroalimentación de solo un profesional médico, y la valoración se hizo únicamente a partir de la inspección visual. Métodos de validación más variados podrían ofrecer una mejor comprensión del rendimiento del modelo.

El trabajo futuro podría involucrar probar diferentes tamaños de conjuntos de datos y tiempos de entrenamiento, al mismo tiempo que se busca la opinión de un grupo más amplio de profesionales médicos. El optimizador que mostró los mejores resultados, Adam8bit, podría explorarse más en experimentos futuros. También planeamos probar diferentes indicaciones para generar imágenes anormales, ya que hay numerosas condiciones que podrían necesitar representación.

#Conclusión

Los hallazgos de este trabajo enfatizan el potencial de usar modelos base ajustados para generar imágenes médicas sintéticas. Este enfoque puede ayudar a superar algunos desafíos en el acceso a datos reales de pacientes, todo mientras se producen imágenes que pueden usarse para propósitos de salud y educación.

Imaginamos desarrollar aplicaciones que permitan a educadores o investigadores utilizar este método para crear ejemplos a medida para sus necesidades. Tales avances podrían mejorar la experiencia de aprendizaje, haciéndola más interactiva e informativa para estudiantes y profesionales por igual.

En resumen, generar datos médicos sintéticos a través de modelos base podría jugar un papel vital en la investigación y la educación, llevando potencialmente a avances en el cuidado de pacientes y la formación médica.