Inteligencia artificial en medicina

Inteligencia Artificial en medicina, una nueva tendencia que se encuentra en auge y que va a ser muy importante en los próximos años. Vamos a ver por qué.

La Inteligencia Artificial (IA) es una ciencia tecnológica e informática que utiliza algoritmos, heurística, coincidencia de patrones, reglas, aprendizaje profundo y computación cognitiva. Su finalidad es la de aproximar conclusiones sin intervención humana directa.

Al usar la IA, los investigadores pueden enfrentarse aproblemas complejos que serían difíciles, o casi imposibles, de resolverpara el ser humano. Debido a que la IA puede identificar relacionessignificativas en los datos sin procesar, puede usarse para respaldar eldiagnóstico, el tratamiento y la predicción de resultados en muchas situacionesmédicas.

La IA tiene el potencial de aplicarse en casi todos loscampos de la medicina, incluido el desarrollo de medicamentos, el monitoreodel paciente y los planes personalizados de tratamiento del enfermo.

¿En qué se basa la inteligencia artificial?

La IA se basa en las redes neuronales del cerebro.Utiliza múltiples capas de unidades de procesamiento no lineales para""enseñarse"" a sí misma cómo entender los datos, clasificando registrosy haciendo predicciones.

La IA puede sintetizar datos de registros de salud electrónicos y datos no estructurados para hacer predicciones sobre la salud del paciente. Por ejemplo, el software de IA puede leer rápidamente una imagen de la retina o marcar casos para realizar un seguimiento cuando múltiples revisiones manuales serían demasiado engorrosas. Los médicos se benefician de tener más tiempo y datos concisos para tomar mejores decisiones en la práctica.

Ejemplos del uso de inteligencia artificial en medicina

La IA se puede usar de varias maneras en medicina. Veamos algunos ejemplos que nos permitirán formarnos una idea más aproximada de lo que significa utilizar esta tecnología.

• Clasificación de datos clínicos.Alrededor del 80% de la información de atención médica no está estructurada. Lainteligencia artificial puede leer y comprender datos no estructurados. Lacapacidad de IA para procesar el lenguaje natural le permite leer textosclínicos de cualquier fuente e identificar, categorizar y codificar conceptosmédicos y sociales.
• Gestión de la información clínica de lospacientes. La inteligencia artificial puede identificar los problemascontenidos en el historial clínico de los enfermos, tanto en el textoestructurado como no estructurado. Resume la información en torno a esosproblemas y puede proporcionar un resumen cognitivo de estos registros.
• Paciente similitud. La IA puedeidentificar una medida de similitud clínica entre pacientes. Esto permite a losinvestigadores crear redes dinámicas de pacientes, en lugar de datos estáticosde los mismos. También ofrece protocolos de atención, indicando cual tienemejores resultados para un grupo determinado de pacientes.
• Perspectivas médicas. Esta tecnologíaofrece a los investigadores datos de interés de la literatura médica noestructurada para respaldar hipótesis, lo que les ayuda a descubrir nuevasideas.

Inteligencia artificial en medicina, ¿por qué es importante?

El papel de la inteligencia artificial en el campo de lamedicina es bastante significativo. El hecho de que permita la optimización delos historiales médicos con las enfermedades crónicas, sugiera terapias deprecisión para casos complejos y mejore los ensayos clínicos con pacientes laconvierten en una tecnología imprescindible.

Otras razones por las cuales la IA en medicina juega unimportante papel incluyen:

• Gestionar cantidades ingentes de información. Se espera que los datos médicos se dupliquen cada 73 días para 2020. La IA puede dar sentido a la abrumadora cantidad de datos clínicos, genómicos y determinantes sociales para ofrecer el mejor tratamiento para cada paciente.
• Proporcionar relevancia contextual. La IA empodera a los médicos de una visualización global de la información. Así, pueden interpretar rápidamente miles de millones de entradas, tanto de texto como de imagen, para identificar información contextual relevante.
• Mejorar de la fiabilidad clínica. La inteligencia artificial ayuda a estos profesionales a reconocer de manera fiable las soluciones médicas oportunas, impidiendo que se pasen por alto datos relevantes.
• Facilitar una comunicación objetiva entre médico y paciente.
• Reducir el porcentaje de error relacionado con la fatiga humana. El error humano es costoso y la fatiga humana puede desencadenarlos. Las herramientas de inteligencia artificial no sufren fatiga, distracciones ni estados de ánimo. Pueden procesar grandes cantidades de datos a una velocidad increíble y superar a los humanos en términos de precisión.
• Reducir las tasas de mortalidad. La IA puede ayudar a reducir las tasas de mortalidad al priorizar a los pacientes con necesidades más urgentes. También puede ayudar recomendando tratamientos individualizados.
• Disminuir los costes médicos. La IA tiene el potencial de mejorar los resultados en un 30-40% y reducir los costes del tratamiento hasta en un 50%. Además, el desarrollo de nuevos medicamentos y las vacunas requieren mucho tiempo y son bastante caros. La IA se puede utilizar para procesar los 30 millones de informes de laboratorio y datos estimados.
• Identificar enfermedades más fácilmente. La inteligencia artificial puede detectar signos de enfermedad de manera más rápida y precisa en imágenes médicas (resonancias magnéticas, tomografías computarizadas, ultrasonidos y radiografías). Los pacientes pueden ser diagnosticados más rápido y pueden comenzar el tratamiento antes.
• Incrementar el compromiso médico/paciente. En la actualidad, los médicos dedican más tiempo al registro de datos y al trabajo de escritorio que a relacionarse con los pacientes. La IA puede automatizar el papeleo y liberar el tiempo de un médico para realmente tratar a sus pacientes.

Nuevo despegue en la innovación médica

Los investigadores de life sciencie están bajopresión para innovar más rápido que nunca. El Big Data ofrece lapromesa de desbloquear nuevos conocimientos y acelerar avances. Irónicamente,aunque hay más datos disponibles que nunca, solo una fracción se estáintegrando, entendiendo y analizando. El desafío radica en aprovechar losvolúmenes de datos, integrar la información de cientos de fuentes y comprendersus diversos formatos.

Las nuevas tecnologías como la inteligencia artificialofrecen una promesa para abordar este desafío. El motivo es claro, lassoluciones cognitivas están específicamente diseñadas para integrar y analizargrandes conjuntos de información.

El software de inteligencia artificial puede comprenderdiferentes tipos de datos, como los valores de laboratorio en una base de datosestructurada o el texto de una publicación científica. Estas soluciones desoftware están capacitadas para comprender contenido técnico específico de laindustria y utilizan técnicas avanzadas de razonamiento, modelado predictivo yaprendizaje automático para avanzar en la investigación mucho más rápido.