Inteligencia artificial aplicada a la salud: lo que ya se hace, lo que podemos esperar a futuro

Las nuevas tecnologías pueden jugar un rol clave para detectar enfermedades, prevenir contagios y hasta diseñar tratamientos efectivos para combatirlas.

0

La pandemia de COVID-19 dejó en claro que las batallas que se pelearán en el futuro para combatir enfermedades tendrán como protagonista a las nuevas tecnologías, en especial la inteligencia artificial (IA) y la ciencia de datos.

Durante los días de cuarentena nos volvimos grandes consumidores de datos: curvas que había que aplanar, gráficos con contagiados en distintos puntos del mundo, evolución de camas disponibles en terapias intensivas…

El análisis masivo de datos, de hecho, resultó claves para rastrear nuevos brotes de coronavirus, hacer un seguimiento personalizado de los casos y prevenir la propagación.

Herramientas de software inteligentes fueron capaces de eso y de mucho más: también sirvieron para analizar millones de papers de todo el mundo en simultáneo –una de las características de IA es la comprensión del lenguaje natural- para producir conocimiento sobre COVID-19. Una habilidad que puede aplicarse a cualquier otro tema de salud específico.

 

Simulaciones para vacunas y tratamientos efectivos

Uno de los usos clave de AI para enfrentar la pandemia fue la de utilizar modelos predictivos y probabilísticos para encontrar curas efectivas, desde la vacuna hasta tratamientos en base a medicamentos que se utilizan habitualmente para otras enfermedades.

Combinada con big data, es decir, la capacidad de procesar en tiempo real enormes volúmenes de datos, la inteligencia artificial puede analizar estructuras químicas y su impacto sobre diferentes organismos.

De esta manera, puede predecir los resultados de alguna droga en desarrollo. Ya no es necesario probar cada hipótesis: habrá muchísimas que se descartarán en etapa de simulación, por lo que el resultado final llegará mucho más rápido que en otras épocas.

No se trata de un avance menor: cuando se trata de comprender el comportamiento de un virus, las variables individuales de análisis –cómo reacciona cada microorganismo ante diferentes compuestos- pueden llegar a tener millones de datos únicos.

 

Big data y el autodiagnóstico como clave

ÜMA, la plataforma inteligente de salud y bienestar de la compañía ÜMA Health, toma big data a partir de historias clínicas y consultas médicas y explota su potencial con IA.

La organización apela a algoritmos inteligentes para sus servicios de autodiagnóstico Autonomous o para ÜMA Care, una plataforma de monitoreo para pacientes con COVID-19 a partir de la cual, durante 15 días, reciben preguntas sobre sus síntomas y son derivados a consultas médicas online en caso de ser necesario.

La compañía apuesta a un equilibrio entre las nuevas tecnologías y la calidez humana: los servicios de telemedicina y consultorio virtual implementan las últimas innovaciones con el objetivo de que se conviertan en una herramienta poderosa en manos de médicos y profesionales.

Solo de marzo a agosto, hubo 223.000 consultas generales y 46.000 en Autonomous. La plataforma cuenta con más de 500 médicos y el paper sobre la plataforma fue admitido en el congreso internacional Machine Learning for Healthcare 2020.

 

Computer vision: la imagen de COVID-19

Por ejemplo, el aprendizaje automático (o machine learning) es una rama de la IA que permite a las máquinas ir generando conocimiento a partir del contacto con numerosos casos de un mismo tipo.

En ese sentido, muchas dolencias como COVID-19, que afectan las vías respiratorias, ya pueden diagnosticarse a partir de una estrategia de computer vision: analizando millones de imágenes de rayos X o tomografías computadas y detectando anomalías propias de la enfermedad investigada.

El sistema es capaz de “reconocer” el formato de la radiografía de alguien sano y alertar cuando se replican algunas características presentes en una persona enferma. Cuantas más imágenes consume el programa, más preciso se vuelve.

Machine learning y deep learning (aprendizaje profundo, un paradigma similar) tienen una barrera: por cuestiones de privacidad de datos, muchas veces es imposible obtener información y estudios de los pacientes para “alimentar” al sistema.

Pero aparecen cada vez más iniciativas como Biobank –de Gran Bretaña-: bases de datos de acceso libre con cientos de miles de imágenes médicas con sus respectivos informes cedidas por voluntarios.

 

COVID-19: la punta del iceberg

La aplicación de nuevas tecnologías para la prevención y el tratamiento de enfermedades no se limita al coronavirus. Todo lo contrario. Los campos de investigación son amplios y crecen día a día.

El National Center for Tumor Diseases (NTC), de Estados Unidos, por ejemplo, elaboró una base de información que compara patrones de sus más de 10.000 pacientes para encontrar tratamientos efectivos contra el cáncer.

Adaptive Biotechnologies tiene como objetivo crear un análisis de sangre universal que lea el sistema inmunológico para detectar una amplia variedad de problemas de salud en etapas tempranas.

El proyecto proteoma humano (PPH), por su parte, busca descifrar el funcionamiento, la acción, la secuencia de aminoácidos y el plegamiento de cada una de las proteínas humanas para luchar contra diferentes enfermedades.

La anterior no es más que una lista necesariamente incompleta de proyectos: la cantidad es tal que resulta imposible listarlos en un único artículo.

Todos comparten un propósito: utilizar las tecnologías de punta como arma para, en un futuro que no parece tan lejano, ganar la guerra contra las enfermedades –o, al menos, pelearlas mejor- y aumentar la calidad de vida de los seres humanos.

Con la colaboración de Walter Duer.

Este artículo fue posible gracias a la asistencia de ÜMA Health.

Deja una respuesta

Enviar comentarios sobre la nota. Su dirección de correo electrónico no será publicada. Esta sección no es para realizar consultas ni asesoramiento legal, que debe procurarse abogado/a.