Inteligencia Artificial en Medicina
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología basada en el modelo de la red neuronal del cerebro y utiliza múltiples capas de información, que incluyen algoritmos, coincidencia de patrones, reglas, deep learning y computación cognitiva, para aprender a comprender los datos.
Las herramientas habilitadas con IA pueden identificar relaciones significativas en datos sin procesar y tienen el potencial de aplicarse en casi todos los campos de la medicina, como el desarrollo de fármacos, las decisiones de tratamiento, el cuidado del paciente y las decisiones financieras y operativas.
Con la IA, los profesionales del cuidado de la salud pueden resolver problemas complejos que sin ella, su abordaje sería difícil, ineficaz y tomaría mucho tiempo. La IA podría ser un recurso valioso para los profesionales médicos, ya que les permitiría usar mejor su pericia y aportar valor en el ecosistema de la salud.
Antes de que comenzara a aplicarse la IA a la información médica en la década del 2000, los modelos predictivos en el cuidado de la salud solamente podían considerar variables limitadas en datos de la salud limpios y bien organizados. Hoy en día, se ha demostrado que las herramientas sofisticadas de machine learning que utilizan redes neuronales artificiales para aprender relaciones extremadamente complejas o las tecnologías de deep learning respaldan, y en ocasiones superan, las capacidades humanas para realizar algunas tareas relacionadas con la medicina. Los sistemas de IA están diseñados para abordar los datos complejos que se han generado a partir de la atención clínica moderna.
Los proveedores, los líderes y los investigadores de cuidado médico están utilizando las tecnologías de IA, como IBM Watson, para aprovechar los millones de informes médicos, los registros de pacientes, los ensayos médicos y las revistas médicas para descubrir insights de datos.
Con las tecnologías de IA, los médicos pueden encontrar información en bibliografía médica no estructurada para fundamentar las decisiones de atención médica.
Las herramientas de inteligencia artificial pueden buscar registros médicos estructurados y no estructurados para proporcionar historiales de pacientes relevantes.
La IA puede identificar patrones y ayudar a los investigadores a crear conjuntos dinámicos de pacientes para estudios y ensayos clínicos [1].
Diversas tecnologías de IA han demostrado resultados excelentes a la hora evaluar grandes cantidades de datos a partir de historias clínicas para realizar diagnósticos certeros.
Los éxitos cosechados hasta ahora apuntan a un futuro no muy lejano en el que médicos, IA y robots trabajan cada día de forma conjunta y coordinada para aplicar una medicina más precisa y eficiente, gracias a la superación de las limitaciones humanas a la hora de procesar descomunales cantidades de datos. En ese sentido, una IA no necesita ser perfecta para resultar de utilidad en la práctica médica, tan solo necesita ser mejor y más rápida que los médicos a la hora de ofrecer un diagnóstico o una predicción. Se estima que en torno al 15 % de los diagnósticos realizados por los facultativos son erróneos y las IA podrían contribuir para reducir ese porcentaje de fallos.
Aunque aún hay mucho margen de mejora en el desarrollo general de las IAs, en la actualidad ya existen usos concretos de esta tecnología que han demostrado de forma científica una mayor precisión y rapidez en diferentes tareas realizadas normalmente por los médicos. Google e IBM (con su sistema Watson Health) son dos de las grandes empresas que mayor empujón han dado a este sector, pues están involucradas en múltiples proyectos de IAs con fines médicos.
A continuación, estas son diversas áreas donde las IAs superan ya a los médicos a la hora de realizar diagnósticos:
Inteligencia artificial contra el cáncer
La inteligencia artificial puede ofrecer una elevada precisión en el diagnóstico de diferentes tipos de cáncer, lo que las convierte en prometedores apoyos para los médicos. En ese sentido, un sistema llamado Biomind AI, desarrollado por un hospital y varias universidades chinas, superó a 15 médicos prestigiosos hace 3 años a la hora de diagnosticar hematomas (acumulación de sangre) y diversos tumores cerebrales como meningiomas (tumores en las meninges) o gliomas (tumores a partir de células gliales). En concreto, su veloz diagnóstico ofrecía un porcentaje de acierto de en torno al 90 %, comparado con el 63-66 % de los facultativos. Este hito fue posible gracias al entrenamiento de esta IA durante 10 años a través del análisis de decenas de miles de imágenes de enfermedades del sistema nervioso.
La inteligencia artificial puede ofrecer una elevada precisión en el diagnóstico de diferentes tipos de cáncer, lo que las convierte en prometedores apoyos para los médicos. En ese sentido, un sistema llamado Biomind AI, desarrollado por un hospital y varias universidades chinas, superó a 15 médicos prestigiosos hace 3 años a la hora de diagnosticar hematomas (acumulación de sangre) y diversos tumores cerebrales como meningiomas (tumores en las meninges) o gliomas (tumores a partir de células gliales). En concreto, su veloz diagnóstico ofrecía un porcentaje de acierto de en torno al 90 %, comparado con el 63-66 % de los facultativos. Este hito fue posible gracias al entrenamiento de esta IA durante 10 años a través del análisis de decenas de miles de imágenes de enfermedades del sistema nervioso.
Con respecto al cáncer de mama, en 2019 salieron publicados los primeros resultados de una IA capaz de detectar este tumor a partir de mamografías. Al comparar su desempeño con 101 radiólogos, se observó que esta tenía una precisión similar a la media de este colectivo, aunque superior que el 60 % de estos especialistas.
En 2016, otra IA fue capaz de tener éxito allí donde los médicos habían fracasado durante meses. En solo 10 minutos, la tecnología Watson de IBM consiguió diagnosticar un tipo raro de leucemia (cáncer de glóbulos blancos) en una mujer japonesa. La inteligencia artificial llegó al diagnóstico mediante el análisis de los datos genéticos de la paciente a través de su enorme base de datos, una labor que hubiera llevado semanas a los especialistas. De entre las más de 1.000 mutaciones detectadas en el ADN del tumor, la IA supo identificar aquellas que determinaban el tipo de cáncer.
Enfermedades infantiles
Una IA desarrollada en China, a partir de aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural, ha conseguido diagnosticar múltiples dolencias (desde leves a graves) en niños con una precisión similar a los pediatras. Cuando sus resultados se comparaban con los médicos menos expertos, su fiabilidad era superior. Los investigadores usaron los datos de las historias clínicas de más de 500.000 pacientes de Guangzhou para entrenar al sistema. Entre los puntos fuertes de esta tecnología destaca una respuesta veloz y una mayor posibilidad de acierto a la hora de diagnosticar enfermedades raras, que suelen ser complicadas de reconocer por parte de los médicos.
Arritmias
Más allá del cáncer, el diagnóstico de arritmias cardíacas es un campo en el que las IAs ofrecen una gran fiabilidad, ya que estas aparecen reflejadas de forma gráfica en los electrocardiogramas. Ya existen decenas de sistemas automáticos que son capaces de reconocer automáticamente y con gran velocidad alteraciones del ritmo del corazón, con una elevada precisión, hasta el punto de aprobarse como métodos de diagnóstico en varios países del mundo, junto con la supervisión de cardiólogos [2].
[1] htpps://www.ibm.com/ar-es/Inteligencia Artificial en la Medicina | Machine Learning – Argentina | IBM
[2] htpps://hipertextual.com/2021/10/La inteligencia artificial ya diagnostica mejor que los médicos (hipertextual.com)
