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TECNOLOGÍA APLICADA A LA SALUD

La inteligencia artificial aprende a diagnosticar

Los expertos apuntan al uso de algoritmos para detectar enfermedades de manera más precisa. Estas herramientas tecnológicas podrían mostrar datos hasta ahora invisibles para el ojo de los expertos

 

Tomografía computarizada de una paciente para conseguir un diagnóstico más acertado. - RICARD CUGAT

VALENTINA RAFFIO
02/09/2019

En un futuro más o menos lejano, la inteligencia artificial podría revolucionar el proceso de diagnóstico de enfermedades. Los algoritmos de aprendizaje automático ya están demostrando su valía en entornos experimentales en el análisis de datos y, sobre todo, en la detección de enfermedades incluso antes de que empiecen a manifestarse los primeros síntomas clínicos. Su secreto es, ni más ni menos, que seguir el proceso de aprendizaje que seguiría cualquier especialista médico pero con la precisión que tan solo una máquina podría conseguir. Todo apunta a que estas herramientas tecnológicas tendrían el potencial necesario para integrarse en las consultas para colaborar con los expertos para salvar vidas.

La premisa es simple. La inteligencia artificial permite analizar con minucioso rigor grandes cantidades de información para detectar los primeros indicios de una afección, destacar los datos relevantes para el diagnóstico y descartar aquellos engañosos. Para ello, la clave del éxito de estos algoritmos está en el 'big data'. "Estas herramientas aprenden en base a los datos de miles de pacientes para ofrecer un diagnóstico. Por lo tanto, cuantos más datos tenga la máquina, más eficaz será el algoritmo y mejores resultados obtendrá", explica M. Gonzalo Claros, catedrático de bioquímica y biología molecular en la Universidad de Málaga. "El campo donde está dando los mejores resultados es en el análisis de radiografías, descubriendo enfermedades que al radiólogo se le pasarían, o descartando manchas que el radiólogo podría tomar como importantes", ejemplifica el experto en el campo de la bioinformática aplicada a la genómica.

El objetivo, lejos de ser sustituir los médicos por unos algoritmos especializados, pasa por incorporar las 'máquinas de diagnóstico' como un nuevo recurso en las consultas. Es decir, poner en manos de los especialistas un medio con el que realizar una mejor evaluación. "Un diagnóstico automatizado también evitaría ciertas 'limitaciones' a las que podría estar sometido un especialista, como es el caso del agotamiento o el estrés; con lo que se podrían evitar ciertos errores humanos en el proceso de diagnóstico", comenta Raquel Ventura Miravet, experta en el desarrollo de proyectos de Investigación y Desarrollo (I+D) en inteligencia artificial, machine learning y big data. "Actualmente, la inteligencia artificial se usa como herramienta de soporte a la decisión por los especialistas, dando una segunda opinión y proporcionando un mayor conocimiento para la toma de decisiones", comenta Ventura, quien también recuerda que un mismo algoritmo podría integrar el conocimiento de diferentes disciplinas y especialidades.

ALGUNAS APLICACIONES

Aun es pronto para hablar de la aplicación directa de esta tecnología en el día a día de los diagnósticos. Por ahora, los estudios muestran brotes de esperanza. Algunos estudios sugieren que, por ejemplo, el uso de algoritmos ha permitido acelerar el diagnóstico de cáncer, ayudando a excluir hasta el 75% de las muestras no relevantes. También ha mostrado buenos resultados en el procesamiento de radiografías, mamografías y escáneres cerebrales, entre otras pruebas médicas. Esto contribuiría a detectar de forma precoz las difusas señales que sirven de antesala para patologías como el Alzhéimer. En el caso de esta enfermedad neurodegenerativa, por ejemplo, se estima que el uso de algoritmos podría predecir su aparición unos seis años antes de que aparezcan los primeros síntomas visibles y así ganar tiempo para empezar los tratamientos para el paciente.

En Pubmed, uno de los mayores repositorios del mundo de investigaciones científicas sobre medicina, los trabajos sobre inteligencia artificial aplicada a la salud alcanzan los 91.962 resultados; una cifra que ha ido creciendo exponencialmente en los últimos años. Solo en el 2018 se publicaron 7.723 estudios sobre la cuestión, una cifra que resulta esperanzadora para la implementación de estos algoritmos en las consultas. Promesas a parte, todo apunta a que los expertos ya se empiezan a contagiar del entusiasmo por el uso de inteligencia artificial para el diagnóstico. Un estudio publicado en 'Digital Medicine' apunta a que más del 75% de los profesionales sanitarios se muestran tanto interesados por los algoritmos de diagnóstico. Y más de un 80% de estos prevé que estas herramientas tecnológicas llegaran a las consultas durante la próxima década.

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