La Inteligencia Artificial o IA se dio a conocer al mundo como la manera de lograr que las máquinas jugasen al ajedrez mejor que las personas. También Spielberg retrató la Inteligencia Artificial en la película del mismo nombre con más fantasía que ciencia ficción. Sea como fuere, en los últimos años se habla mucho de esta tecnología y de ramas de la IA como son el Deep Learning o el Machine Learning.
El uso de la inteligencia artificial hoy en día cubre muchos sectores, pero uno de los que más nos debería interesar es el ámbito de la salud. Y es que las IA pueden llegar más rápido a donde el ser humano tardaría en llegar décadas o siglos. Gracias a la inteligencia artificial, investigaciones punteras logran dar con la solución a enfermedades en menos tiempo y con la misma eficacia. El resultado, millones de personas que se ven beneficiadas gracias al trabajo conjunto de humanos y máquinas.
Cuando se necesita procesar una ingente cantidad de información y detectar patrones que nos ayuden a dar con soluciones a problemas de salud que afectan a miles o millones de seres humanos, tecnologías como la inteligencia artificial pueden hacer esa ardua tarea. Y lograr que una enfermedad mortal se vuelva crónica o que se erradique directamente. Aquí van varios ejemplos.
Detectar el cáncer a tiempo con Big Data e IA
Hace muy poco, el cáncer era sinónimo de muerte. Hoy, muchos tipos de cáncer se pueden combatir y eliminar. Y millones de personas pueden seguir con su vida. En gran parte gracias a la detección temprana. El diagnóstico precoz, detectar el cáncer a tiempo, es una de las mejores bazas con que cuenta la medicina para vencer esta enfermedad. Y la inteligencia artificial tiene mucho que decir en este aspecto.
En 2020, se diagnosticaron 19,3 millones de casos en todo el mundo. Más de un millón más que en 2018. Y en 2040, serán 30,2 millones los casos detectados. Así se logra vencer a una enfermedad que mata a millones de personas cada año. Casi 10 millones en 2020, según la OMS, que la considera una de las principales causas de muerte en todo el mundo. Y es que con el nombre de cáncer conocemos distintas enfermedades como el cáncer de pulmón, el colorrectal, el hepático, el gástrico y el de mama. Por citar los más letales.
Como decía, para vencer al cáncer, la mejor opción es detectarlo a tiempo. Y para es necesario analizar datos e información en cantidades cuantiosas. La buena noticia es que desde hace años contamos con nuevas soluciones para hacer esta tarea algo más rápido. El Big Data y la Inteligencia Artificial. En la práctica, gracias al análisis de datos se puede analizar el genoma de cada una de las miles de células de una muestra. Y, por otro lado, a través de la digitalización de las imágenes, las imágenes se convierten en datos, ofreciendo diagnósticos más precisos en etapas tempranas.
Los algoritmos y el diagnóstico de Alzheimer
Si el cáncer afecta a millones de personas en todo el mundo, el Alzheimer no se queda atrás. En 2015, había 47 millones de diagnosticados a nivel mundial. En España, 40.000 casos nuevos cada año. Y en 2050 se estima que llegaremos a 130 millones. La principal causa de demencia y una enfermedad que afecta a enfermos y a sus familias, ya que los primeros dependen de los segundos a medida que avanza su deterioro progresivo.
Precisamente, al tratarse de una enfermedad progresiva, es importante detectarla a tiempo. La ciencia ha llegado a conocer que las primeras lesiones en el cerebro se inician hasta 20 años antes de aparecer los primeros síntomas. Y aunque todavía no hay una cura definitiva, es posible ralentizar el deterioro cognitivo. Pero el tiempo apremia. Y aquí, la Inteligencia Artificial vuelve a sernos de gran utilidad.
Como en el caso de la detección temprana del cáncer, la IA se aplica para diferenciar las imágenes de un cerebro sano de las de un cerebro enfermo. También permite segmentar el tejido tumoral y clasificar los distintos trastornos. Es más. La inteligencia artificial permite obtener una serie de marcadores neurodegenerativos para que la detección sea más rápida y simple.
Y, en último lugar, la IA facilita la creación de un mapa del cerebro, algo que han hecho empresas como QMENTA, con sede en Boston y Barcelona. En este caso concreto, han creado herramientas de neuro IA que muestran la anatomía cerebral y permiten ver los cambios o daños en los tejidos y también los cambios en las conexiones neuronales. Algo que facilita la automatización del diagnóstico empleando para ello machine learning, una rama de la IA.
La telemedicina y la inteligencia artificial
Aunque el contacto entre médico y paciente es importante, determinadas dolencias o dudas sobre nuestra salud se pueden solventar con una simple consulta que tanto puede hacer un médico como un chatbot que emplee inteligencia artificial. Una manera de aligerar el trabajo que tienen los profesionales de la salud y de satisfacer la demanda de conocimiento de muchos pacientes.
Los chatbots pueden simular una conversación con una persona empleando respuestas automatizadas. En función de qué le decimos, obtendremos unas u otras respuestas. Y en telemedicina, esta herramienta puede ser muy práctica para ofrecer atención 24 horas y así dirimir si es necesario acudir físicamente al médico o si se trata de algo que podemos resolver nosotros mismos en nuestro domicilio. En concreto, combinando chatbots e Inteligencia Artificial es posible identificar el perfil de paciente, responder sus dudas y, si es necesario, derivarlo a un especialista médico. Adaptado a las necesidades del paciente y en constante mejora gracias al machine learning.
Pero el binomio telemedicina e inteligencia artificial no se queda solamente en la atención primaria o en el diagnóstico previo. Un ejemplo lo encontramos en el Hospital Sant Joan de Déu de Barcelona, en colaboración con el centro tecnológico Eurecat y el grupo The Collider, a través de la compañía Ephion Health. Empleando un software propio, pueden monitorizar a los pacientes, en el propio hospital o en sus domicilios, y analizar su capacidad funcional empleando algoritmos e Inteligencia Artificial. Con los datos analizados, utilizando algoritmos de inteligencia artificial, se genera un índice que va del cero al 100 y que clasifica el estado de salud del paciente.
