Según proyecciones del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), para el 2020, los datos médicos se duplicarán cada 73 días. Este incremento es equivalente a más de un millón de gigabytes de información o a 300 millones de libros sobre salud por persona durante toda su vida. Ante tal escenario, la inteligencia artificial en medicina se convierte en una valiosa herramienta para los profesionales del área, al optimizar los procesos de prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
¿Qué es la inteligencia artificial en medicina?
La inteligencia artificial es un área de las ciencias de la computación que se basa en el desarrollo de algoritmos “inteligentes”. Se consideran inteligentes porque dotan a las computadoras con cierta capacidad de imitar las habilidades cognitivas del ser humano.
Algunas de estas habilidades pueden ser: aprender a realizar nuevas actividades, comprender contextos y resolver problemas.
En este sentido, la inteligencia artificial en medicina consiste en la aplicación de algoritmos inteligentes para el desarrollo de nuevas soluciones en este sector. Considerando la creciente cantidad de datos relacionados con la salud, es posible implementar estos sistemas tecnológicos para procesar dicha información y desarrollar mecanismos capaces de hacer diagnósticos, recomendar tratamientos e, incluso, facilitar el diseño de nuevos fármacos.
¿En qué áreas se ha aplicado la inteligencia artificial en medicina?
Gracias a los avances tecnológicos, el uso de la inteligencia artificial en medicina se ha extendido a muchas áreas del sector. Entre ellas, destacan las siguientes:
Inteligencia artificial en el reconocimiento de imágenes
El proyecto iFIND, desarrollado en el laboratorio BioMedIA del Imperial College en Londres, implementa la inteligencia artificial en medicina a través de algoritmos de deep learning para el análisis de las imágenes fetales. De esta forma, es posible estudiar cada parte del feto para detectar y atender posibles anomalías durante todo su desarrollo.
En este proceso intervienen sistemas de resonancia magnética en 3D del cerebro fetal y una evaluación automatizada y precisa de los ultrasonidos realizados. Así, se genera un diagnóstico automático y con alto nivel de fiabilidad.
Inteligencia artificial en medicina oncológica
Diagnosticar a tiempo el cáncer de mama es uno de los retos en la Universidad de Valencia, en donde un grupo de expertos desarrolla algoritmos inteligentes para detectar el cáncer mediante el análisis de las mamografías. Según estos científicos, los diagnósticos emitidos por esta tecnología son confiables en un 89% y con el aval de un radiólogo, este porcentaje incrementa a un 93%.
Este proyecto de inteligencia artificial en medicina nace con la finalidad de evitar falsos positivos y de detectar la enfermedad en una etapa temprana.
Inteligencia artificial en oftalmología
En Silicon Valley, la ingeniera Lily Peng ha implementado el deep learning para detectar enfermedades oftalmológicas. Este proceso se realiza con una fotografía del ojo que permite identificar enfermedades como el glaucoma. Este sistema realiza una búsqueda exhaustiva entre millones de patrones de padecimientos similares, hasta dar con el correcto en un corto periodo de tiempo.
Así, con el uso de la inteligencia artificial en medicina, el análisis de información visual para la detección de enfermedades es una tarea mucho más práctica y certera.
Inteligencia artificial en la farmacología
Anaxomics, empresa española de biotecnología, ha descubierto a través de la inteligencia artificial en medicina que cierta combinación de fármacos promueve considerables mejoras en los pacientes con Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA).
Este descubrimiento se desarrolló al procesar, mediante redes neuronales artificiales, la información de más de 5.400 fármacos disponibles. Con ello, la investigadora principal del proyecto, Mireia Coma, señala:
"Hemos descubierto varias combinaciones de medicamentos ya existentes que pueden ser usados conjuntamente contra enfermedades diferentes de aquellas para las que habían sido desarrollados."
Por otro lado, Google Brain, equipo de investigación de inteligencia artificial de Google, ha descubierto la manera de desarrollar nuevos medicamentos implementando la inteligencia artificial en medicina.
Estos científicos han creado un sistema que detecta la cristalización de las proteínas con un rango de confiabilidad del 94%. Mediante la observación de la cristalización de las proteínas, es posible saber qué reacción puede generar una molécula en una determinada célula.
Esta tecnología permite a los farmaceutas conocer en qué beneficia la aplicación de determinada molécula en el tratamiento de alguna enfermedad, a través de mecanismos más precisos y en menos tiempo.
Inteligencia artificial para el tratamiento de la diabetes
PEPPER es un proyecto realizado por el Centro de Investigación Biomédica en Red de Fisiopatología de la Obesidad y la Nutrición (CIBEROBN) y el Instituto de Investigación Biomédica de Girona (IDIBGI). Estos organismos, a través de la IA, desarrollaron un dispositivo portátil capaz de asesorar a los pacientes de forma personalizada, en el control de la administración de sus medicinas y el consumo de alimentos.
Como resultado, el índice glucémico de las personas que implementaron el sistema mejoró considerablemente, lo que convierte a PEPPER en una herramienta de IA en medicina que resulta efectiva para el tratamiento de la diabetes tipo 1.
Según la Encuesta Nacional de Salud de España (ENSE), hasta el 2017 el país vio un incremento de enfermedades crónicas como hipertensión arterial (19,8%), obesidad (17,4%) y diabetes (7,8%). Por lo que, el uso de inteligencia artificial en medicina a través de herramientas como aplicaciones móviles, wearables o tecnologías más sofisticadas en los centros de salud, son las mejores alternativas para disminuir o controlar este alto índice de enfermedades.
De igual forma, la empresa de consultoría Frost & Sullivan asevera que, para el 2021, la inversión de inteligencia artificial en medicina superará los 5.900 millones de euros. Estas proyecciones permiten vislumbrar un avance significativo para los próximos años, capaz de promover más y mejores tecnologías en el área de la salud.
