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Inteligencia Artificial para curar problemas oculares
DeepMind, filial de Google, muestra importantes avances en el campo de la medicina y demostrando que esta tecnología tiene muchas posibilidades para mejorar los diagnósticos médicos
Bien empleada, en manos de profesionales que emulsionan ética a borbotones y sabiendo aprovechar sus virtudes, la inteligencia artificial y las técnicas de análisis Big Data son un gran valor para los avances médicos. A lo largo de los tiempos, la medicina ha permanecido normalmente supedidata a la investigación y a la tecnología de la época. Hoy en día existen tratamientos para enfermedades que, parece mentira, pero alimentaban el monstruo de la mortalidad hasta hace bien poquito. Pero queda mucho camino que recorrer y muchas batallas que ganar.
El poder corrector de los avances científicos aplicados al campo de la medicina ha permitido inaugurar tratamientos efectivos para millones de enfermos en una muestra más de la importancia de la investigación en diferentes áreas. Pese las dudas, y con razón, que despierta la inteligencia artificial , lo cierto es que en el futuro los analistas más optimistas creen que algún tipo de sistema informático capaz de «aprender» por su cuenta será un compañero indispensables en los diagnósticos médicos.
El maridaje entre tecnología y salud se va asentando. El objetivo, más allá, es reducir los márgenes de error, mejorar el triaje -la selección de los pacientes en urgencias- y como apoyo en las intervenciones quirúrjicas . Por ahora, son pequeñas muestras de todo el potencial que puede dar en el futuro, pero ya se han producido importantes avances que hacen presagiar que, en efecto, en los próximos años la medicina «inteligente» y doctores «artificiales» serán algo habitual. Según las estimaciones de la consultora Accenture , los avances en inteligencia artificial aplicados a la medicina podrían ahorrar 150.000 millones de dólares a la industria médica estadounidense para 2026.
DeepMind , la división de inteligencia artificial de Google, se ha empezado a aplicar a múltiples áreas, también la medicina donde ha mostrado importantes avances. Según ha desvelado el periódico «Financial Times» , la firma ha desarrollado una inteligencia artificial capaz de diagnosticar enfermedades oculares. Para ello, el sistema en base a una serie de parámetros es capaz de detectar patologías con una gran precisión y, por tanto, anticipándose a otras formas habituales.
A partir de escáneres médicos y una serie de algoritmos «entrenados» en base a las exploraciones de la retina, la máquina puede diagnosticar con mayor rapidez y eficacia un problema ocular que, incluso, dicen los desarrolladores, un especialista humano. De momento es un caso práctico, pero ya se considera la primera aplicación de relevancia de la inteligencia artificial en el campo de la salud médica. Esta tecnología, de la que ya se supo de su existencia el pasado año, podría probarse en ensayos clínicos en unos pocos años si los resultados logran la aprobación de los reguladores y los especialistas.
«En áreas específicas como las imágenes médicas se puede ver que vamos a lograr un progreso realmente impresionante en los próximos años gracias a la inteligencia artificial», apunta Dominic King , responsable del área médica de DeepMind, a «Financial Times», al tiempo que considera que los modelos de «aprendizaje informático» o «machine learning» pueden desempeñar «un papel muy importante» a la hora de realizar exploraciones de forma «más precisa y específica» que en la actualidad.
Para lograr este reto, el algoritmo se ha entrenado cruzando los datos de los escáneres de retina en 3D de pruebas anónimas diagnosticadas previamente por médicos especialistas. Debido a los millones de píxeles recogidos en las imágenes escaneadas, las cuales proporcionan una serie de valiosos datos, el sistema puede «aprender» y «buscar» indicios de las tres enfermedades oculares más graves que sufren los pacientes (glaucoma, retinopatía diabética y degeneración macular). Peng Tee Khaw , director de investigación y desarrollo en Moorfields, se ha mostrado «optimista» con los resultados, puesto que cree que la investigación «beneficiará a personas de todo el mundo» y «ayudará a poner fin a la pérdida de visión».
No es la primera vez que se pone en práctica los avances en inteligencia artificial y las técnicas de Big Data al campo de la medicina y a la lucha contra el cáncer, una enfermedad que solo en España provoca más de doscientos mil casos anuales, con la mitad de ellos recuperados. El MIT, uno de los centros de investigación más reconocidos, también ha investigado las posibilidades de estas tecnologías. Ha logrado analizar los datos de miles de pacientes y personalizar los tratamientos. También, la inteligencia artificial ha logrado descubrir un compuesto fármaco para tratar ciertas patologías. Berg, una «startup» especializada en medicina de EE.UU. desarrolló un fármaco, BPM 31510, gracias a un algoritmo.
Mucha investigación en otros campos
Los algoritmos, estas fórmulas matemáticas que parecen ser otro de los negocios del siglo, también ha permitido prever los tiempos en que un paciente necesita acudir a un centro médico. La firma Careskore ha desarrollado un sistema que cruza los datos demográficos, clínicos y sociales , y establece las posibilidades de enfermar. Algo similar a lo sugerido por Sentrian, que mediante biosensores y sistemas de aprendizaje informático es capaz de anticiparse a la aparición de posibles enfermedades como los episodios de gripe y, por tanto, servir de base para la gestión de un hospital.
Otras aplicaciones se encuentran en Watson, el superordenador de IBM que ha superado muchos retos en los últimos años como uno de los más avanzados. Un supuesto en el que ha trabajado ha sido la evaluación de los motivos por los que diferentes tipos de cáncer son más resistentes a un determinado tratamiento. Muchos ejemplos de gran relevancia los encontramos en Harmony, Facet y Hexin, tres proyectos en biomedicina de la firma GMV que aprovecha los análisis de datos (Big Data) en la toma de decisiones en ciertas problemáticas médicas asociadas al alzheimer, efermedades en la sangre, así como sistemas de control epidemiológico.
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