Hoy en día, el uso de la Inteligencia Artificial en el sector médico se ha extendido y ha permitido realizar avances en investigaciones y detección de patrones, enfermedades e incluso se perfila como un excelente apoyo en la toma de decisiones para los profesionales de salud respecto a las condiciones de los pacientes.
Sin embargo, empecemos aclarando:
¿Qué es la Inteligencia Artificial y cómo impacta la medicina?
La Inteligencia Artificial (IA) se define como “la capacidad de que una máquina realice funciones cognitivas que asociamos a los humanos”. Las capacidades cognitivas de los humanos son percibir, resolver problemas, razonar y aprender, pero es importante aclarar que las máquinas en realidad no aprenden, simplemente se programan.
Dentro de la inteligencia artificial se encuentran otras disciplinas que son ampliamente usadas en el sector salud. Como por ejemplo el Machine Learning o aprendizaje de máquina, el cual se especializa en reconocer patrones y el Deep Learning el cual trabaja con una gran cantidad de datos y redes neuronales.
En medicina, se utilizan algoritmos de Machine Learning con supervisión, esto quiere decir que se le proporciona un entrenamiento al algoritmo para que aprenda a reconocer ciertas condiciones. Es importante aclarar que estos algoritmos se han usado mayormente como apoyo diagnóstico, pues facilitan comunicarle al médico la predicción, y así él sabrá qué hacer: poner alerta, enviar a otro especialista, etc.
Un sistema de aprendizaje automático puede analizar 50.000 casos en el tiempo que un humano tarda en revisar un solo caso, esto se traduce en salvar vidas y reducir costos lo cual es muy beneficioso tanto para los pacientes como para los sistemas de salud de los países.
Otra ventaja del uso de estos sistemas y algoritmos como herramienta de soporte es que acerca a los médicos una forma de encontrar un diagnóstico, ya que una vez se ha utilizado la herramienta y el resultado sugiere que el paciente puede tener cierta condición, entonces el médico puede pedir los exámenes específicos para confirmar el caso con más seguridad. Esto se traduce en reducción de costos ya que ciertos exámenes para condiciones específicas o enfermedades raras suelen ser muy costosos para los sistemas de salud de un país.
Ejemplos de algoritmos de inteligencia artificial aplicados a medicina:
- Predicción de factores de riesgo cardiovascular analizando fondo de ojo
- Predicción de síndrome genético a través de fotografías del rostro del paciente
- Predicción de padecimiento de Enfermedad Alzheimer analizando PET-CT 6 años antes de que los neurólogos puedan diagnosticarla
- Predicción de cáncer de piel por análisis de fotos
- Predicción de retinopatía diabética (algoritmo aprobado por la FDA)
- Predicción de presencia de pólipo intestinal analizando video de colonoscopio
- Predicción de enfermedad valvular cardíaca pediátrica analizando estudio de auscultación cardíaca
- Predicción de diagnóstico por encuentro clínico analizando el texto libre de una evolución
- Predicción de lesión maligna de mama analizando ecografía mamaria
Si bien, podemos asegurar que la Inteligencia Artificial es una herramienta muy importante para la medicina y servirá de soporte en muchas tomas de decisiones por parte del personal médico. Sin embargo, la Inteligencia Artificial nunca reemplazará la labor humana en el campo de la medicina, aliviar el sufrimiento de un paciente es algo que sólo la acción humana puede realizar. En el futuro, muchas tareas y exámenes serán automatizados y contarán con la ayuda de la Inteligencia Artificial y los médicos estarán enfocados a otras actividades que aporten más valor a la calidad del servicio.
La Red Centroaméricana de Informática en Salud (RECAINSA) celebró el webinar “Inteligencia artificial basada en la evidencia y no en el marketing”, fuente principal de este blog post. Para ver el webinar completo haga click aquí.
Inteligencia artificial en tiempos del Covid-19 para Latinoamérica y El Caribe
Antes de finalizar queremos compartir algunos emprendimientos e iniciativas de Inteligencia Artificial que están contribuyendo en Latinoamérica para que disminuya el contagio por coronavirus.
1doc3: Esta aplicación está tomando fuerza durante esta crisis. Ayuda a optimizar tiempos de los médicos y a diagnosticar en tiempo real la salud de los pacientes, los asiste con sus signos y síntomas. La aplicación permite desde hacer consultas hasta chatear con un médico. Se estima que tiene la capacidad de atender hasta un millón de personas.
Sisar: Es un Bot que está desarrollando la aplicación Rappi en Colombia en conjunto con la Alcaldía Mayor de Bogotá y la Gobernación de Cundinamarca. La idea detrás de este Bot es que ayude a los usuarios con un autodiagnóstico de su salud. El Bot encuestará y dependiendo de la urgencia emitirá alertas a la Secretaría de Salud que se encargará del seguimiento del paciente.
Referencias:
Dinero. Plataformas que brindan atención médica en casa, gratis y a un solo clic. (2020) En: https://www.dinero.com/emprendimiento/articulo/coronavirus-donde-conseguir-medicos-en-linea/283152
El País. Covid-19 Así aplica China la telemedicina para evitar el colapso frente al coronavirus. (2020) En: https://retina.elpais.com/retina/2020/03/10/tendencias/1583830028_803598.html
RECAINSA. En: https://recainsa.org/
