Predecir el futuro, el gran reto de la IA en la medicina

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En pocas palabras, la inteligencia artificial (IA) es una rama del conocimiento que investiga cómo hacer que las máquinas tomen decisiones de manera autónoma, tal y como lo hacemos nosotros. Este objetivo, planteado en la década de los 50 del siglo pasado, ha alcanzado su apogeo en estos últimos cinco años.

Actualmente, la IA es capaz de emular el comportamiento humano en múltiples ámbitos, muchos de ellos imprescindibles en nuestras vidas, como es el caso de la medicina. En este campo, ya está cambiando radicalmente el trabajo cotidiano de los especialistas: puede realizar tareas repetitivas que conllevarían mucho tiempo y fatiga visual a un experto médico; generar informes médicos de manera automatizada; mejorar la formación de los especialistas sanitarios; ofrecer herramientas muy precisas de diagnóstico de enfermedades, e, incluso, ayudar en el diseño de terapias y tratamientos.

Sus aplicaciones en la salud son cada vez más numerosas y, sobre todo, más ambiciosas. Ya no basta con ayudar al médico en el diagnóstico de una enfermedad; esa prueba parece que ya está superada. Ahora se persigue un objetivo de mayor alcance: predecir el futuro. ¿Se puede prever si una persona aparentemente sana va a sufrir alguna enfermedad en un futuro no muy lejano? ¿Es posible conocer con antelación la progresión de la patología de un paciente? ¿Y si va a sobrevivir a ella?

Aunque parezcan preguntas sacadas de una película de ciencia ficción, varios trabajos publicados en medios científicos ofrecen algunas respuestas.

Diagnósticos antes de que aparezcan los síntomas

Con respecto a vaticinar si una persona va a sufrir una enfermedad en el futuro, investigadores del Hospital General de Massachusetts y del MIT en Boston (EE. UU.) presentaron un sistema de IA capaz de pronosticar si una mujer, actualmente sana, iba a desarrollar cáncer de mama en los cinco años siguientes, con una precisión aproximada de un 70 %.

El sistema fue entrenado con miles de mamografías, identificando las de las pacientes que desarrollaron cáncer en ese lapso de tiempo. Demostraron así que el modelo podía detectar cambios sutiles en tejidos mamarios precursores de la enfermedad y que no son fácilmente identificables por el experto médico con tanta antelación.

En una línea parecida, varios investigadores liderados por la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong publicaron en la revista Communications Medicine (Nature) un modelo capaz de predecir si una persona va a padecer álzheimer, incluso antes de presentar síntomas. Para ello, entrenaron el sistema con miles de datos genómicos, y demostraron que su capacidad para detectar variaciones genómicas asociadas a la enfermedad neurodegenerativa era superior que la de los métodos estadísticos convencionales.

Máquinas que predicen la evolución de la enfermedad

La segunda cuestión, la predicción de la evolución de una dolencia, puede ser muy relevante para algunas patologías. Este es el caso del glaucoma, una enfermedad que afecta al nervio óptico y puede originar ceguera. Para que un paciente pueda recibir un tratamiento personalizado, es importante anticipar la rapidez con que progresará su patología.

Este es el objetivo del modelo de IA propuesto por un equipo científico de Singapur. Su proyecto es capaz de pronosticar los cambios que el campo visual del paciente sufrirá en un plazo de 12 meses desde su primera visita al médico con una precisión en torno al 80 %. Sus parámetros fueron ajustados utilizando imágenes médicas, campos visuales y datos demográficos y clínicos de pacientes con cinco visitas durante 12 meses.

Los investigadores españoles no se quedan atrás. Un equipo multicéntrico internacional, liderado por la Universidad Politécnica de Madrid, presentó un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar, cuantificar y caracterizar automáticamente los patrones de neumonía covid-19 para evaluar la gravedad de la enfermedad y predecir la mortalidad de los pacientes, el ingreso en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) y la necesidad de ventilación mecánica, con alta precisión. En este caso, el modelo se entrenó con imágenes de tomografía axial computarizada (TAC) de 103 pacientes.

Estimaciones de supervivencia

La última cuestión es, quizás, la más delicada: ¿es capaz un programa de IA de prever de manera fiable si un paciente que sufre una dolencia grave va a poder sobrevivir? Pues ese es el objetivo de algunos trabajos muy recientes, que utilizan la inteligencia artificial para vaticinar si una persona enferma puede llegar a despertar de un coma cerebral o estimar la supervivencia de pacientes con distintos tipos de cáncer: de laringe, rectal y tumores cerebrales.

Una revolución en ciernes

Con toda seguridad, este nuevo rumbo en la investigación va a revolucionar las siguientes áreas:

  • La medicina preventiva. La IA puede ayudar a identificar los pacientes con riesgo de desarrollar una enfermedad mucho antes de que ésta aparezca.
  • La medicina personalizada. Estos sistemas son capaces de ofrecer una estimación del progreso de una patología para un paciente concreto y permitir así que el médico pueda diseñar el tratamiento más adecuado.
  • La medicina paliativa. La predicción de supervivencia de un paciente puede ayudar al médico a diseñar y aplicar adecuadamente las terapias que sean necesarias.

Otras áreas del conocimiento que deberán asumir un papel relevante en esta revolución son las del derecho y la ética; es necesario establecer normativas y límites adecuados. ¿Son tan fiables las estimaciones de la IA como para que estos programas lleguen a estar presentes en la práctica clínica diaria? ¿Es ético y/o legal utilizar sus predicciones? Si el sistema se equivoca, ¿quién se hace responsable?

Ahora mismo no tenemos respuestas para estos interrogantes. El tiempo dirá.

The Conversation

Silvia Alayón Miranda no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.

Publicado originalmente en The Conversation

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