Los investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles (EEUU), los investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles (Estados Unidos). Los algoritmos de inteligencia artificial (IA) hace mucho que dejaron los laboratorios y centros de investigación para entrar en los gabinetes médicos de todo el mundo. Pero los desarrollos están lejos de ser consensuados.
A pesar de los enormes logros, los investigadores aseguran que la inteligencia artificial (IA) sigue dando los primeros pasos en el campo de la medicina. Esto es porque son tantas las posibilidades que las empresas, científicos e inversores viven absorbidos en el desarrollo de nuevas aplicaciones. Hoy se sabe que los sistemas de IA pueden combinar múltiples fuentes de información como TAC, resonancias magnéticas, secuencias de genomas, datos de usuarios de los servicios nacionales de salud y aún archivos manuscritos, dándoles una capacidad de conocimiento nunca antes alcanzada.
Los investigadores aseguran que los médicos seguirán desempeñando un papel crucial en la relación con los pacientes, simplemente dejan de ocuparse de la recogida de información para tener más tiempo para interpretar y relacionarse con los pacientes. Esto sucede ya en Brasil.
En el Hospital Albert Einstein, en São Paulo, los pacientes son diagnosticados, en un primer momento, por sofisticados equipos de imagen, que a partir de una secuencia de algoritmos logran detectar señales de enfermedades y lanzan alertas para los médicos. En Letonia, Startup XOResearch desarrolló CardioAI, un aparato que anota automáticamente y analiza electrocardiogramas, mientras que en China la IA diagnostica con mayor precisión los pólipos en el colon mientras se realizan colonoscopias.
Sesenta años después de haber comenzado a desarrollarse, la IA conoce hoy una de las fases más prometedoras de su desarrollo, en gran medida impulsada por los miles de proyectos en curso en el área de la salud. Pero esto parece ser el principio. En el futuro, esta tecnología podría ser la base para la mayoría de las decisiones médicas.
Diagnósticos a la velocidad de la luz
La IA procesa enormes volúmenes de datos de pacientes a través de algoritmos que se van perfeccionando a medida que proponen hipótesis de diagnóstico cada vez más precisas y los ordenadores se programan para tomar decisiones basadas en los datos previamente insertados.
Los investigadores utilizan las redes neuronales con un avanzado reconocimiento de patrones y que logran no sólo reconocer, sino también interpretar y apuntar caminos ante la información recibida. Cuando se aplican a las ciencias médicas, estas redes pueden minimizar los errores humanos y, al mismo tiempo, analizar más rápidamente los datos presentados. No es, pues, difícil anticipar que, a corto plazo, estos sistemas van a conocer nuestras historias clínicas, crear perfiles individuales y compararlos con las bases de datos de los conocimientos médicos.
Dos investigadores alemanes, Nils Strodthoff, del Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, en Berlín, y Claas Strodthoff, del Centro Médico de la Universidad de Schleswig-Holstein, en Kiel, desarrollaron una red neuronal artificial para detectar e interpretar infartos de miocardio y por primera vez presentaron diagnósticos similares a los de los cardiólogos más experimentados.
A semejanza de otras redes neuronales, esta técnica presenta un modelo matemático inspirado en una estructura neural de organismos inteligentes y adquiere conocimiento a través de la experiencia. Cada red artificial puede reunir miles de unidades de procesamiento y los algoritmos necesitan miles de casos concretos para conseguir aprender, por lo que en este momento logran ser más útiles en las áreas médicas donde los diagnósticos ya están digitalizados, como en la imagiología.
Carrera a los nuevos proyectos
En Massachusetts, la consultora Medical Device Consultants of Ridgewood está trabajando en numerosos proyectos de IA en la salud. Uno de ellos es un sistema de conversación para ser utilizado por ancianos con enfermedades crónicas y que viven en casa. El sistema establece la conexión entre todos los cuidadores – familia, técnicos de salud y comunidad – y la persona anciana y todavía presenta sugerencias a los pacientes sobre los mejores medios de transporte a usar, qué comer y qué hacer en casa. «Creemos que este sistema puede sustituir algunos cuidados de enfermería, reducir costos y mejorar el cuidado de los ancianos en su propia casa», explica Jeff Voigt, director de la consultora. El sistema se vuelve cada vez más inteligente a medida que se utiliza y está siempre activo.
En Portugal, un equipo de investigadores de Portugal y España de la Universidad de Minho, Valencia y Alicante han desarrollado un entrenador robótico que acompaña a las personas mayores a través de la tecnología de IA. Pharos está equipado con un conjunto de cámaras que detectan y analizan los movimientos de los más viejos, definiendo planes de ejercicios y alertando para eventuales problemas de salud.
Las grandes empresas tecnológicas hace mucho que trabajan también en esta área. Watson, por ejemplo, es una supercomputadora de IBM que ha almacenado en los últimos años un gran volumen de informaciones, libros, registros y toda la red de PubMed y Medline del área de la salud, creando redes neuronal de procesamiento de datos en varias especialidades médicas, como la oncología y la genética. Esta información es tan valiosa y fiable que actualmente es consultada por médicos en todo el mundo.
Google ha desarrollado una supercomputadora, Deep Mind, donde se registran las informaciones de 1,6 millones de usuarios del National Health Service, en el Reino Unido. A partir de esta base de datos, puede analizar las informaciones de los pacientes, generar alertas sobre su evolución clínica, evitar prescripciones medicamentosas erróneas y enviar informaciones y alertas sobre el estado de salud a los profesionales.
En el campo de las enfermedades visuales, este algoritmo puede recomendar correctamente el tratamiento para más de 50 enfermedades de los ojos con una tasa de éxito del 94%. La agencia norteamericana de alimentación y el medicamento, la FDA, autorizó por primera vez en 2018 un sistema a realizar diagnósticos de retinopatías diabéticas sin la intervención de médicos. En los próximos años, el número de solicitudes de start-ups, empresas tecnológicas y universidades para licenciar medios automáticos de diagnóstico en áreas como dermatología, radiología y patología deberá dispararse.
Médicos y robots
La difusión de la IA en nuestro cotidiano plantea, sin embargo, innumerables cuestiones, y hay quien teme que a medio plazo las redes y sistemas artificiales ocupen un papel predominante sobre el pensamiento y las relaciones humanas. Cuando se combina con la robótica, por ejemplo, la IA puede sustituir las tareas actualmente desempeñadas por los humanos. Y es precisamente aquí donde surgen los mayores temores. El reconocido físico Stephen Hawking alertó en varias ocasiones para estos peligros, argumentando que «el desarrollo de la inteligencia artificial total puede significar el fin de la raza humana». El poder de decisión atribuido a los algoritmos para diagnosticar y tratar las enfermedades humanas, así como la seguridad y el uso de los datos de miles de pacientes de todo el mundo, también son apuntados como los mayores peligros de estos sistemas.
Incluso sin consensos, la aplicación de la IA en la medicina promete contribuir al aumento de la esperanza de vida media y mejorar la exactitud de los diagnósticos médicos. En un futuro, probablemente no muy lejano, la IA conseguirá extraer información importante de la huella electrónica de un paciente, que se convertirá en un análisis clínico, presentando un conjunto de recomendaciones y propuestas de tratamiento a los médicos. Con estas medidas el sistema ahorra tiempo y recursos. La consulta del paciente es automáticamente grabada y resumida en un documento electrónico que se envía al médico. Por ahora sólo no podrá reproducir la empatía y las emociones características de los humanos. El campo de los afectos, ese, quedará preservado en la esfera de las relaciones entre pacientes y médicos.
Principales usos de la IA en la medicina
. Diagnóstico de enfermedades
. Desarrollo más rápido de nuevos medicamentos
. Apoyo en la personalización de los tratamientos
Cinco avances con mayor potencial de crecimiento
. Robots inteligentes de apoyo en las cirugías
. Enfermería virtual
. Decisiones ante diagnósticos de enfermedades
. Rendimiento de trabajos administrativos
. Análisis de imágenes clínicas