La Inteligencia Artificial (IA) está penetrando todos los entornos de la vida “real”. Ya se ven usos de la misma en las empresas, la banca, la educación, el arte y el entretenimiento. Pero, antes del boom de los chatbot y las “apps mágicas”, ya la IA penetraba en un campo donde las apuestas de revolución, hoy más que nunca, siguen siendo las más prometedoras: la medicina.
Desde aproximadamente el 2019 (al menos con mucha mayor fuerza, pues ya incluso en los 60-70’s ya se hablaba del tema en los círculos médicos) se vienen escuchando las promesas que la IA logrará en el campo de la salud. Muy popular, en ese año, es el libro Deep Medicine del Dr. Eric Topol, perteneciente al Scripps Research Institute, un centro estadounidense de investigación médica orientado a la investigación en ciencias biomédicas.
En dicho libro ya se abordaban algunas de las oportunidades más prometedoras para que la inteligencia artificial mejore la salud, detallando algunos experimentos en el campo de la salud visual, la gastroenterología y hasta en la salud mental. Asimismo, algunas “falacias”, como las aún muy publicitadas -y peligrosas- IA para dietas.
Desde ese entonces, la experimentación y la incorporación de la IA en el campo médico no hace sino crecer. La IA plantea grandes oportunidades y beneficios en el servicio médico. Y, contrario al debate en otras profesiones, en los entornos sanitarios no hay dudas de que la IA se convertirá y ya es parte fundamental de los sistemas de salud digitales, dando forma y respaldando a la medicina moderna.
La Inteligencia Artificial en la medicina
El uso de la IA en la medicina se destaca principalmente en el empleo de modelos de aprendizaje automático para analizar datos médicos, recopilados gracias a otras herramientas como el Big Data, y obtener patrones que ayuden a mejorar los resultados y las experiencias de los pacientes. Gracias a los avances tecnológicos recientes, la IA se ha convertido en parte integral de la atención médica moderna.
Hoy en día, las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático en entornos sanitarios son el apoyo en la toma de decisiones clínicas y el análisis de imágenes. Las herramientas de apoyo para la toma de decisiones clínicas ayudan a los profesionales a diseñar tratamientos en función de los resultados. También se utiliza en imágenes médicas para el análisis de tomografías computarizadas, rayos X, resonancias magnéticas y otras imágenes en busca de lesiones u otros hallazgos radiológicos humanos.
Pero en donde está asombrando más es en las esferas preventivas. Recientes estudios publicados en publicaciones clave comoThe Lancet Digital Health o Nature ya hablan de desarrollos que en un futuro no muy lejano llegarán a revolucionar campos como la delicada medicina de transpantes. Con avances como la detección temprana de la insuficiencia de un órgano hasta la determinación de la dosis mínima necesaria de medicamentos de inmunosupresión. Asimismo, la prevención del rechazo de órganos y un mejor monitoreo postoperatorio.
La Oftalmología es una de las especialidades donde la IA ha despuntado más, llegando incluso a superar a los humanos a la hora de diagnosticar problemas de retina. Las pruebas de imagen son las más obvias para una máquina que se dedica a identificar patrones. En este sentido, Google DeepMind publicó un artículo de 2016 donde aseguraba que podía analizar el fondo del ojo mejor que los oftalmólogos con IA. Después esta tecnología la aprobó la FDA y ahora hasta en los supermercados de Estados Unidos se hacen pruebas de retinopatía diabética.
Beneficios de la IA aplicada a la salud
Existen numerosos ejemplos en los que las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la medicina pueden beneficiar tanto al sector sanitario como a la sociedad en general. Ya sea acelerando el ritmo de investigación o ayudando a los sanitarios a mejorar la toma de decisiones sobre tratamientos o diagnósticos.
- Detección precoz y diagnóstico de enfermedades: los modelos machine learning podrían emplearse para observar los síntomas de los pacientes. Asimismo, alertar a los médicos si aumentan ciertos riesgos. Esta tecnología puede recopilar los datos de los dispositivos médicos y encontrar afecciones más complejas.
- Diseño de tratamiento personalizado: los modelos de IA pueden aprender y retener referencias. Este hecho supone un gran potencial ante los tratamientos personalizados a tiempo real. Los servicios de atención médica podrían ofrecer a los pacientes acceso las 24 horas del día a un asistente virtual con IA. Este sistema podría responder preguntas basadas en el historial médico, las preferencias y necesidades personales del paciente.
- Eficiencia de los ensayos clínicos: el desarrollo de la tecnología puede ayudar a acelerar el tiempo de los ensayos clínicos. Principalmente porque proporciona una búsqueda más rápida de los códigos médicos asignados a los resultados de los pacientes.
- Acelera el desarrollo de fármacos: la IA podría ayudar a reducir el coste de desarrollo de nuevos fármacos, principalmente, por dos factores. En primer lugar, es capaz de mejorar el diseño de los fármacos y encontrar la combinación de medicamentos prometedores. Además, puede hacer frente a muchos de los desafíos que plantea el Big Data a la industria de las ciencias biológicas. Incluso, ya Google ha puesto su grano de arena y liberó hace pocas semanas dos suites para la investigación y desarrollo de fármacos.
- Reducción de errores en el diagnóstico por imagen: actualmente, la IA ya desempeña un papel crucial en el área de las imágenes médicas. Es tan eficaz como los radiólogos humanos, puede detectar signos prematuros de cáncer de mama u otras afecciones.
Pero siempre con un profesional
Pese a sus avances, las herramientas de inteligencia artificial no son infalibles. Y, en el caso de la salud, su nivel de eficiencia depende de que se desarrollen según una serie de parámetros científicos y éticos.
En este sentido, entes como la Organización Mundial de la Salud viene advirtiendo en repetidas ocasiones a médicos y pacientes que el uso inadecuado de la inteligencia artificial puede perjudicar a estos últimos. Sobretodo mediante un diagnóstico erróneo o un tratamiento equivocado. Por eso, las herramientas se pueden usar, pero las decisiones siempre deben estar a cargo de un trabajador sanitario capacitado.
Asimismo, alerta a los pacientes del uso de los chatbots o herramientas para conversar con máquinas. La gran ola de los últimos meses con el ChatGPT y otras herramientas con las que se puede conversar y a las que se puede pedir información atrae. Principalmente por su capacidad de recopilar grandes volúmenes de datos. Pero bajo ningún concepto deben considerarse una herramienta cien por ciento fiable de diagnóstico sanitario.
IA para la salud en RD |
| En abril de 2023 se conformó en el país la Sociedad Dominicana de Simulación Clínica, institución que tiene como objetivo la enseñanza de la medicina a través de la simulación médica. Actualmente, este grupo está trabajando con inteligencia artificial en diferentes programas. Entre ellos el laboratorio de simuladores avanzados, dirigidos al entrenamiento médico de INTEC, ampliándose hacia la realidad virtual, ampliada y extendida. |
