Cómo la inteligencia artificial está cambiando la medicina

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Sam Altman, cofundador de OpenAI, tiene miedo. Mucho miedo. Declaró hoy que la IA tiene la capacidad «para manipular, persuadir, proporcionar una especie de desinformación interactiva». Ahora su gran preocupación son las elecciones manipuladas por la “malvada” inteligencia artificial. En fin, la inquieta humanidad siempre quiere visualizar su futuro, descubrir lo que le espera. Pero es más útil recordar el pasado para averiguar el destino escondido en la temerosa niebla de la incertidumbre. Y nuestro pasado indica que con la IA o sin ella, con una bomba atómica o sin ella, con cuchillos, raspadores y hachas, los humanos siempre intentaban dominar unos a otros y/o matarse entre ellos.

Pero cuando aplicaban la inteligencia natural, estas mismas herramientas les servían para tallar madera, cosechar sus siembras, alimentarse, vencer el frío y progresar. La I+D+i es como el tristemente famoso gato de Schrödinger: al mismo tiempo es el fin y la esperanza de la humanidad. Así que yo como en el cuento de “La bella durmiente” les diré:

“No puedo deshacer el hechizo de la bruja malvada, pero puedo cambiarlo”. Y hoy os contaré como la inteligencia artificial está salvando muchas vidas, como revoluciona la medicina y la hace escalar a un nivel nunca visto antes. En estos mismos instantes, mientras estáis leyendo este artículo, alguien esquiva la muerte gracias a la IA arraigada en el sector biomédico.

Afortunadamente, las tecnologías basadas en la inteligencia artificial son cada vez más populares en medicina. Los algoritmos de IA ayudan a procesar y analizar datos y resuelven una serie de problemas clínicos. En Estados Unidos se están utilizando desde hace unos años, ayudando a evitar errores, salvando vidas humanas. El papel de la IA en el cuidado de la salud está creciendo exponencialmente. Los expertos aprecian mucho su potencial: desde la capacidad de diagnosticar con precisión las enfermedades graves y ayudar con el desarrollo de nuevos tratamientos hasta las tareas burocráticas que tanto tiempo roban a los médicos.  Según CB Insights – Technology Market Intelligence, en 2021 la financiación de este sector en el mundo ha crecido un 108%. El volumen del mercado mundial de tecnologías médicas a fines de 2022 aumentó un 36,78% en comparación con el año anterior. 

Actualmente la mitad de las tecnologías de IA en el campo de la salud se encuentran en la etapa de lanzamiento experimental. Y se están desarrollando con mayor éxito de lo esperado inicialmente. La mayoría de ellas se centra en 3 áreas relacionadas con el diagnóstico por ordenador: la detección y el diagnostico basado ​​en el estudio de imágenes, el apoyo a la toma de decisiones médicas y la automatización del trabajo de rutina. La IA realiza los cálculos necesarios y es imbatible para segmentar, clasificar y registrar las pruebas analíticas, biopsias, patologías. Además, permite escanear y analizar rápidamente la información visual, lo que ayuda a diagnosticar una enfermedad tan grave como el cáncer. En diferentes hospitales estadounidenses ya se utiliza un algoritmo de IA que es capaz de detectar el cáncer de próstata con mayor rapidez y eficiencia que un radiólogo experimentado. Además, es insustituible para las biopsias cerebrales. Desde hace 3 años un equipo de investigadores del NYU Langone Orthopedic Center utiliza la tecnología SRH (la técnica de imagen estimulada por la histología Raman y analizada por IA) para obtener diagnóstico rápido y preciso de un tumor cerebral. La cirugía lleva menos de tres minutos y el algoritmo distingue el tejido tumoral del tejido sano. 

En un estudio publicado en el Journal of the National Cancer Institute (Oxford Academic), los científicos utilizaron IA para analizar las mamografías de más de 26 000 mujeres. El sistema pudo detectar el cáncer de mama con una precisión del 94,5 % en comparación con el 88,4 % de los radiólogos. Esta diferencia que puede parecer no muy grande representa centenares de vidas salvadas. Y aún más espectaculares son los resultados de las tomografías computarizadas: la IA analizó las tomografías computarizadas de más de 1000 pacientes y detectó el cáncer de pulmón con un 94 % de precisión en comparación con el 65 % de los radiólogos. ¡Un 30% más eficiente! En España también existe un servicio de diagnóstico digital que contiene algoritmos de redes neuronales que pueden detectar neoplasias nodulares mínimas en los pulmones que superan el umbral de 4 mm, lo que permite diagnosticar el cáncer en una etapa temprana. Además, los algoritmos del servicio ayudan a detectar áreas con trastornos circulatorios en imágenes de TC de la cabeza, lo que ayuda a prevenir accidentes cerebrovasculares a tiempo, así como aumentan la eficiencia de la mamografía al calcular la probabilidad de un tumor maligno y aceleran la decodificación de ECG.

El diagnóstico es crucial para prescribir el tratamiento correcto y siempre ha sido el talón de Aquiles de la medicina. Todos los días, los especialistas analizan una gran cantidad de antecedentes médicos, estudios de laboratorio e instrumentales de los pacientes. Al mismo tiempo, el examen a menudo consta de muchas operaciones de rutina y los síntomas de la enfermedad no siempre se pueden detectar a la primera, lo que aumenta el riesgo de error médico. Los diferentes estudios realizados en Estados Unidos muestran que los errores de diagnóstico se cometen en un 10-20% de los casos, y el 30% de estos errores involuntarios representan una amenaza para la vida del paciente. Las soluciones tecnológicas basadas en IA permiten procesar y transferir información rápidamente, automatizar parcialmente la investigación e incluso compensar la falta de especialistas calificados. Y también (todo hay que decírselo) abaratar la factura y, por consiguiente, facilitar el acceso a la medicina para personas con menos recursos y disponer de servicio médico avanzado en los países más pobres. 

Solo con la integración de la IA se hace posible la medicina personalizada. Es una tendencia mundial en el cuidado de la salud y el enfoque de tratamiento más efectivo que tiene en cuenta las características genéticas del paciente. En pocas palabras, una muestra de saliva ayuda a comprender cómo responderá una persona a un tipo particular de medicamento o terapia. La diferencia fundamental entre la medicina de precisión y la medicina tradicional está en la adaptación del tratamiento, teniendo en cuenta los datos genéticos, los factores ambientales y el estilo de vida de la persona. Estos datos hacen posible la elaboración de una combinación única para cada paciente, impensable sin sinergias de la ciencia e industria y rapidez de procesamiento de enormes cantidades de datos. Y es el principal fundamento de la medicina preventiva: el estudio de los datos genéticos juega un papel clave en la prevención de casi cualquier enfermedad.

Sin duda, la implementación de la IA en la medicina no es inmune a errores y complicaciones. Existen factores de riesgo, y sobre ellos os contaré en mi próximo artículo. Pero el balance de aciertos y errores es sumamente positivo: la unión de la inteligencia artificial y de la inteligencia natural nos hace vivir más y mejor. 

¿Os acordáis la fiesta por el nacimiento de una princesa del cuento infantil? Fueron invitadas las hadas del reino para ofrecerle sus dones, excepto una, que, en venganza por no haber sido invitada, apareció para hechizar a la princesa. Otra hada transformó el hechizo hasta que, pasado el siglo, un príncipe pudo llegar hasta la bella princesa, a la que despertó con un beso, y con ella a todos los que allí dormían. Está claro que no se llamará Sam Altman, pero ¿acaso importa el nombre? Siempre prevalecen la experiencia y la esperanza. Y es cierto también para la unión entre la inteligencia artificial y la inteligencia natural. 

Columnista divulgador de la I+D+i. CEO de Universal Knowmad.

Alejandro Mardjanian Petrosian.

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