IMPACTO DE LA IA EN LA ATENCIÓN SANITARIA

Apoya en el proceso de toma de decisiones, ofrece un rápido diagnóstico y diseña el tratamiento de pacientes.

Arturo Moncada
Foto: Especial
Foto: Especial

Entre otras definiciones los expertos indican que la Inteligencia Artificial (IA) comprende la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de las máquinas mediante la interacción con sistemas informáticos.

Dentro de estos procesos se consideran la adquisición de gran cantidad de información y reglas que ayuden a procesar la misma para realizar las acciones solicitadas; el razonamiento mediante el uso de regulaciones con el objetivo de que el proceso de decisión le permita llegar a conclusiones aproximadas o definitivas; y también la autocorrección, que permita realizar enmiendas a los procesos y mediante esto se logre un aprendizaje retroactivo.

Actualmente el análisis de una gran cantidad de datos, conocido como Big Data, y la organización de la información favorecida por la Inteligencia Artificial se posicionan en el ámbito de la salud como herramienta de apoyo al proceso de la toma de decisiones, rápido diagnóstico y tratamiento de pacientes.

Beneficios

Científicos y expertos indican que el continuo avance de la IA y el aprendizaje automático en diferentes áreas del cuidado sanitario traerán cambios significativos en el desarrollo de técnicas médicas, favoreciendo principalmente a los pacientes y la productividad del personal sanitario.

Algunos ejemplos de IA y machine learning en campos de la atención sanitaria son los siguientes.

Cirugía robótica En los procedimientos microquirúrgicos que requieren gran exactitud los robots asisten a los cirujanos para reducir imprevistos e incidencias que puedan afectar a la propia operación o la recuperación del paciente. Gracias a la precisión que aportan los robots se eliminan riesgos asociados a diferencias en las habilidades de cada cirujano. Así podrán disminuir los pronósticos desfavorables luego de una cirugía compleja, con una mejor recuperación del paciente y el consiguiente ahorro de costos. El análisis de los datos recogidos enriquecerá también las buenas prácticas quirúrgicas.

Asistentes médicos online y virtuales Las aplicaciones de asistencia para primeros diagnósticos o consultas desde el domicilio se popularizan. El aprendizaje automático apoyado con la IA de chatbots para la prevención y el diagnóstico de enfermedades se perfecciona para atender las dudas médicas de los pacientes y recomendar acciones o visitas a especialistas.

Patología (análisis de laboratorio) Gracias a la Inteligencia Artificial el aprendizaje automático puede asistir a los patólogos en la evaluación de muestras de fluidos para detectar anomalías. En este campo la IA podría inclusive reemplazar las muestras físicas de tejidos o fluidos de los laboratorios patológicos para diagnosticar mediante imágenes radiológicas, haciéndolas más precisas y detalladas.

Tratamiento de imágenes en salud Para apreciar el potencial del reconocimiento de patrones visuales en la práctica médica se debe entender que con frecuencia el ojo humano falla, incluso a los mejores clínicos. Así un software de reconocimiento de patrones visuales que puede almacenar y comparar decenas de miles de imágenes combinado con la IA ofrece un mayor y poderoso enfoque en diagnósticos como la radiología —CT, MRI y mamografía—, la patología —diagnósticos microscópicos y citológicos—, la dermatología —identificación de erupciones y evaluación de lesiones pigmentadas para el potencial melanoma— y la oftalmología —examen de los vasos retinianos para predecir el riesgo de retinopatía diabética y enfermedad cardiovascular—, entre otras aplicaciones.

Desarrollo de medicamentos Descubrir nuevos fármacos es un proceso extremadamente costoso y, a menudo, frustrante. A pesar de que los químicos y farmacéuticos disponen de conocimientos sobre cómo la estructura de una molécula afecta sus propiedades deben analizar qué compuestos podrían ser buenos medicamentos. Para ello sintetizan y prueban innumerables variantes, la mayoría sin éxito. Gracias al aprendizaje profundo de una IA este proceso se puede acelerar y ofrecer muchas más oportunidades. Un ejemplo de ello lo dieron la startup británica Exscientia y la compañía japonesa Sumitomo Dainippon Pharma al presentar la primera molécula desarrollada por una IA, la DSP-1181. Según explicaron dicha molécula se elaboró como una potente sustancia de acción prolongada de los receptores de serotonina 5-HT1A, ligada al tratamiento del Trastorno Obsesivo Compulsivo (TOC) que afecta a un millón de japoneses y tres millones de estadunidenses. Para desarrollarla la compañía usó IA para elegir la estructura química más apropiada con base en algoritmos que fueron capaces de generar decenas de millones de moléculas potenciales, filtrar entre todos los candidatos y tomar la decisión de qué molécula sintetizar y probar.

Ciberseguridad médica En el sector sanitario esta rama es una preocupación que afecta a todas las partes interesadas debido a la información sensible que se maneja. En este campo la Inteligencia Artificial puede también utilizarse como herramienta de monitoreo para detectar anomalías o brechas de seguridad. De esta forma podría ayudar a generar mayor confianza en los usuarios y acelerar el avance de la transformación digital del sector.

La implementación de la IA en el sector sanitario es, pues, enorme y su crecimiento vertiginoso, con resultados potencialmente muy poderosos que pueden afectar mucho al ser humano y a la sociedad en su conjunto, tanto de manera positiva —básicamente por una mayor eficiencia— como negativa —limitando el libre albedrío, por ejemplo, o abriendo la posibilidad de que sistemas autónomos adopten decisiones vitales para las personas.

Clasificación

Aplicaciones positivas Programa para soporte de decisiones que mejoran la eficiencia del diagnóstico.

Aplicaciones negativas Posibilidad de generar armas biológicas contra el conjunto de la población o una parte de ella.

Aplicaciones controvertidas Posibilidad de que personas no suficientemente formadas decidan sobre su propia salud o la de otros. Marketing a medida en cuestiones relacionadas con la salud.

Fuente: Joint Research Centre