Los avances en inteligencia artificial (IA) se están abriendo paso en la medicina. Esta potente herramienta destaca especialmente en el análisis y procesamiento de diversas imágenes médicas obtenidas por radiografía, resonancia magnética, tomografía computarizada, microscopía… Sin embargo, su utilidad se extiende aún más, y varias tecnologías de IA han mostrado excelentes resultados en la evaluación de grandes cantidades de datos de registros médicos para realizar diagnósticos precisos.
El progreso realizado hasta ahora apunta a un futuro no muy lejano donde los médicos, la inteligencia artificial y la robótica trabajen juntos y se coordinen diariamente para entregar medicamentos más precisos y efectivos, superando las limitaciones humanas en el manejo de grandes cantidades de datos. En este sentido, la inteligencia artificial no tiene que ser perfecta para ser útil en la práctica médica, solo necesita ser mejor y más rápida que los médicos para hacer diagnósticos o predicciones.
Se estima que el 15 % de los diagnósticos realizados por los médicos son erróneos, y la inteligencia artificial puede ayudar a reducir esta tasa de fallas, aunque algunos difieren en esa suposición. Estas son algunas áreas en las que la IA ha superado a los médicos en la realización de diagnósticos:
Índice De Contenidos
- La inteligencia artificial en la lucha contra el cáncer
- También en enfermedades pediátricas
- Diagnóstico de enfermedades cardiovasculares
- Diagnóstico de enfermedades del ojo
- Conclusión
- FAQ – Preguntas Frecuente
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La inteligencia artificial en la lucha contra el cáncer
La inteligencia artificial puede brindar una alta precisión en el diagnóstico de diferentes tipos de cáncer, lo que la convierte en un poderoso asistente para los médicos. En este sentido, un sistema llamado Biomind AI, desarrollado por un hospital chino y varias universidades, superó hace 3 años a 15 médicos famosos a la hora de diagnosticar un hematoma (hematoma) y varios tumores cerebrales como los meningiomas (tumores meníngeos) o glioma (glioma). En particular, el diagnóstico rápido ofrece una tasa de éxito de alrededor del 90 % en comparación con el 63-66 % de los médicos. Este hito se logró entrenando esta IA durante 10 años mediante el análisis de decenas de miles de imágenes de enfermedades del sistema nervioso. Para el cáncer de mama, en 2019 se publicaron los primeros resultados de inteligencia artificial capaz de detectar este tipo de cáncer en mamografías. Comparando sus resultados con 101 radiólogos, se encontró que tenía una precisión cercana a la media de este grupo, aunque superior al 60% de estos especialistas.
En 2016, otra IA tuvo éxito donde los médicos habían fallado durante meses. En solo 10 minutos, la tecnología de IBM Watson pudo diagnosticar un tipo raro de leucemia (cáncer de células leucémicas) en una mujer japonesa. La IA realiza un diagnóstico analizando los datos genéticos de un paciente a través de una enorme base de datos, lo que llevaría a los expertos una semana entera. De las más de 1.000 mutaciones encontradas en el ADN del tumor, la IA pudo identificar aquellas que determinan el tipo de cáncer.
También en enfermedades pediátricas
Una inteligencia artificial desarrollada en China basada en el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural puede diagnosticar muchas enfermedades (de leves a graves) en niños con la misma precisión que un pediatra. Cuando sus resultados se comparan con los de médicos menos experimentados, son más confiables. Los investigadores utilizaron datos de los registros médicos de más de 500.000 pacientes de Guangzhou para entrenar el sistema. Una de las fortalezas de esta tecnología es su rápida respuesta y alta tasa de éxito en el diagnóstico de enfermedades raras que a menudo son difíciles de reconocer para los médicos.
Diagnóstico de enfermedades cardiovasculares
Además del cáncer, el diagnóstico de arritmias es un área en la que la IA brinda mayor confianza cuando se representan gráficamente en un electrocardiograma. Actualmente, existen decenas de sistemas automatizados capaces de reconocer automáticamente las arritmias cardíacas con alta velocidad y precisión. Inteligencia artificial en enfermedades oculares
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Diagnóstico de enfermedades del ojo
El diagnóstico de enfermedades oculares es otra área de aplicación de la inteligencia artificial que ha dado resultados exitosos, sobre todo en la detección de cambios en la retina mediante diversas imágenes: fondo de ojo, tomografía de coherencia óptica (OCT)… Por ejemplo, Google DeepMind fue capaz de detectar automáticamente la diabetes. en 2016 retinopatía (retinopatía diabética) con una sensibilidad (tasa de detección exitosa) del 97,5 % y una especificidad (tasa de detección exitosa de la enfermedad, exclusión de la enfermedad) del 98,5 %, a través de imágenes de fondo.
Al validar el algoritmo de inteligencia artificial en una muestra de pacientes de diferentes nacionalidades, nuevamente mostró una sensibilidad y especificidad muy altas (91% y 9% respectivamente). En comparación, los oftalmólogos suelen diagnosticar esta retinopatía con una sensibilidad del 73 % y una especificidad del 91 %. En 2018, la herramienta volvió a mostrar su potencial: podía identificar hasta 50 enfermedades y problemas oculares con la precisión de cualquier especialista.
La inflamación de la coroides (uveítis), la capa intermedia de tejido que recubre el ojo, es otra área en la que la IA sobresale en el diagnóstico. Por ejemplo, Uvemaster AI tiene una precisión de diagnóstico del 96,6 %, superior a la de los oftalmólogos. Se ha logrado un éxito a través del aprendizaje profundo a través del análisis de grandes cantidades de datos clínicos. La inteligencia artificial, por otro lado, ahora puede diagnosticar glaucoma (daño en el nervio óptico causado por una presión ocular demasiado alta) con más del 90% de precisión.
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Conclusión
Si bien todavía queda un largo camino por recorrer en el desarrollo de la IA en general, ahora hay aplicaciones específicas de esta tecnología que han demostrado científicamente una mayor precisión y velocidad en muchas tareas que comúnmente realizan los médicos. Google e IBM (con su sistema Watson Health) son las dos grandes empresas que han creado el mayor impulso en este campo al participar en muchos proyectos de IA médica.
FAQ
¿Qué significa IA dentro de la medicina?
El empleo de la inteligencia artificial en medicina implica el empleo de modelos de aprendizaje automático y obtener patrones que ayuden a mejorar los resultados y las experiencias de los pacientes.
¿Cómo se aplica la IA en la salud?
La IA está presente en el descubrimiento de nuevos fármacos, así como en la interpretación de imágenes radiológicas, y hasta en el análisis del genoma de un paciente
¿Qué riesgos tiene la IA?
Presentan nuevos riesgos para la sociedad: la creación de contenidos falsos, engañosos o incluso peligrosos, como noticias falsas, contenidos ofensivos, discriminatorios e ilegales
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