La inteligencia artificial (IA) es una tecnología basada en el modelo de la red neuronal del cerebro, en la cual se utilizan múltiples capas de información, que incluyen algoritmos, coincidencia de patrones, reglas, deep learning y computación cognitiva, para comprender los datos. (1)
En atención médica, el apoyo que da la IA va desde agilizar la lenta y costosa creación de nuevos fármacos, hasta analizar el genoma de un paciente u ofrecer diagnósticos más precisos. Las aplicaciones en salud de esta tecnología son numerosas y vislumbra un futuro más esperanzador.
Con la aplicación de esta tecnología, los profesionales del cuidado de la salud pueden resolver problemas complejos en un mínimo de tiempo, lo que en el pasado era lento, difícil y mucho más ineficaz.
Aunque hablar de este tipo de tecnologías pareciera algo futurista es importante recordar que está en plena utilización. Por ejemplo, Watson Health es un sistema de Inteligencia Artificial desarrollado por IBM que puede aprovechar los millones de informes médicos, los registros de pacientes, los ensayos y las revistas publicadas en la materia para descubrir insights de datos.
Particularmente en México, esta supercomputadora es usada desde el año 2017 en el combate contra el cáncer. El Centro de Tecnología Cognitiva de los Hospitales Ángeles fue el primero en América Latina que empleó la IA para hacer más precisos los tratamientos contra esta enfermedad, arrojando excelentes resultados.
Antes de la IA en la medicina, los modelos predictivos en el cuidado de la salud solamente eran capaces de considerar variables limitadas de datos, siempre y cuando estuvieran limpios y bien organizados. Sin embargo, en la actualidad se ha demostrado que las herramientas sofisticadas de aprendizaje de las máquinas o las tecnologías de deep learning respaldan las capacidades humanas para realizar estas tareas.
Mejora la precisión de los tratamientos médicos
En el campo de la farmacología, la IA facilita el trabajo de los investigadores a la hora de analizar las secuencias genéticas para hallar las vacunas o crear las medicinas adecuadas.
Además, como se ha probado en el Proyecto Hanover de Microsoft, los investigadores biomédicos pueden adoptar la IA para implementar tratamientos de cáncer dirigidos a los perfiles genómicos específicos de los pacientes. Esta medicina de precisión ha probado ser en algunos casos más efectiva que la quimioterapia tradicional y tiene menos efectos secundarios.
En la actualidad existe una aplicación móvil que, por medio de un sistema de reconocimiento facial, permite detectar enfermedades raras y trastornos genéticos. Con solamente una fotografía, Face2Gene es capaz de emitir un diagnóstico preciso, gracias a la comparativa de la imagen con su creciente base de datos.
En embarazos, el uso de la IA ofrece una mejor visión del feto. Ello, junto a un análisis pormenorizado de los datos disponibles, propicia conocer el estado del embarazo en tiempo real, lo que posibilita el disfrutar de gestaciones más seguras y prescindir de procedimientos invasivos para identificar malformaciones.
Las prótesis inteligentes, pueden ser controladas con una aplicación y tienen la capacidad de aprender los patrones de movimiento de su usuario, de manera que se adaptan considerablemente mejor a sus necesidades. (2)
Atención médica con IA en zonas rurales y remotas
La IA en atención médica no ha alcanzado las zonas rurales, debido a la brecha digital. En nuestro país en zonas urbanas 7 de cada 10 hogares (74.2%) cuentan con internet, mientras que en las regiones rurales solo 4 de cada 10 (40.3%) hogares lo poseen. Existe una diferencia abismal de 33.9 puntos porcentuales. (3)
En Estados Unidos, médicos de atención primaria de las zonas rurales pueden hacen uso de la telesalud, según indica el Rural and Minority Health Research Center de la Universidad de Carolina del Sur. Por ejemplo, si tienen un paciente con un caso complejo, pueden colaborar con un especialista de un centro médico urbano o un instituto de investigación académica para determinar el mejor tratamiento.
Además, los hospitales y clínicas rurales pueden utilizar la telesalud para conectarse con especialistas y ofrecer una atención rápida en situaciones en las que el tiempo es esencial y el traslado de un paciente no es posible.
Por ejemplo, un equipo de neurólogos puede conectarse mediante video con médicos de emergencias en un lugar lejano para ayudar a diagnosticar y tratar rápidamente un derrame cerebral, y así reducir el riesgo de daños generalizados y discapacidades a largo plazo.
Aunque la telesalud puede aumentar el acceso a la atención médica que salva vidas, se ve limitada por la brecha digital, pues cerca de una cuarta parte de los adultos que viven en áreas rurales no tiene acceso a internet de alta velocidad, según el informe de la asociación AARP (en inglés), y los adultos de estas zonas de 70 años o más con menores ingresos y peor salud son los que menos probabilidades tienen de conseguir acceso. (4)
REFERENCIAS
(1) https://www.ibm.com/mx-es/watson-health/learn/artificial-intelligence-medicine
(2) https://mexico.unir.net/salud/noticias/inteligencia-artificial-medicina/
