La IA, clave para terminar con la escasez de médicos en China

Los médicos y las compañías tecnológicas chinas están desarrollando herramientas para automatizar las tareas médicas rutinarias.

IA para paliar la escasez de médicos en China

China está emprendiendo una gran iniciativa para aplicar IA a la atención médica con herramientas como las redes neuronales entrenadas con escaneres para reconocer e identificar posibles tumores malignos en los pulmones. De alguna manera, la tendencia refleja lo que está sucediendo en los Estados Unidos y Europa.

En China, sin embargo, las restricciones en el uso de datos y nuevas tecnologías son más flexibles y la necesidad de automatización es mayor. Hay 1,5 médicos por cada 1.000 personas en China, en comparación con 2,5 en Estados Unidos.

China está avanzando rápidamente. Mas de 130 compañías están trabajando actualmente en la aplicación de inteligencia artificial en el sector de la salud del país, según Yiou Intelligence, una consultora con sede en Beijing. A partir del próximo mes, un hospital en Beijing realizará todas las exploraciones pulmonares a través de un algoritmo de IA para agilizar el proceso de evaluación.

El gobierno chino ha pedido que dicha tecnología ayude con el diagnóstico médico computarizado como parte de la primera etapa de su gran plan para adoptar la IA para 2020. En un informe publicado en febrero, IDC predijo que el mercado chino de servicios de salud basados en la IA llegará a 5.900 millones de yuanes ($ 930 millones) en 2022. Este mercado también está siendo blanco de las grandes compañías tecnológicas chinas. Tanto Alibaba como Tencent tienen unidades de investigación dedicadas al desarrollo de herramientas de diagnóstico basadas en IA.

La forma en que las personas perciben la IA en China puede facilitar el florecimiento de esta tecnología en medicina. En Occidente, los avances en la inteligencia artificial han provocado debates sobre la pérdida de empleos, pero la mayoría de los médicos chinos parecen dispuestos a automatizar su tareas más  rutinarias.

Sin embargo, el uso de la IA en medicina presenta desafíos. Las herramientas de diagnóstico pueden llegar a sus conclusiones utilizando complicados procesos matemáticos que desafían la explicación.

Hasta el momento, hay poco debate en China sobre quién será responsable de los errores en los diagnósticos médicos, de estos algoritmos .

El año pasado, la Administración de Alimentos y Fármacos de China incorporó las herramientas de diagnóstico de IA en su lista de dispositivos médicos permitidos, pero las compañías deben solicitar la acreditación de cada producto antes de establecer un precio.

El software de IA  desarrollado por una empresa emergente con sede en Beijing llamada PereDoc, que tiene como objetivo el reconocimiento de escaneres de pulmón para identificar tumores, se ha instalado en más de 20 hospitales en China. PereDoc ha captado una red de más de 180 hospitales que sirven como colaboradores de investigación.

La elaboración de algoritmos que pueden procesar imágenes médicas, como tomografías y rayos X, es un campo particularmente en auge para las startups chinas. Una razón es que la clasificación de imágenes juega un papel importante en los últimos algoritmos de aprendizaje profundo.

Pero la IA también se está utilizando en otras áreas. Peijun Lv, un prostodoncista en Beijing, está colaborando con la Universidad de Tsinghua para desarrollar un programa de IA que pueda diseñar prótesis dentales. Un prototipo del algoritmo se entrenó usando reglas sobre el diseño de dentaduras postizas extraídas de libros de texto y 30,000 casos reales etiquetados por médicos. “Puede replicar la experiencia de médicos experimentados”, dice Lv, que planea ejecutar ensayos clínicos del algoritmo a finales de este año.

Y Peng Liu, un médico especialista en linfoma en Beijing, está trabajando con investigadores de Tsinghua para desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático que puede usar datos de ultrasonido para detectar coágulos de sangre causados ​​por el tratamiento del linfoma. Si se detecta temprano, a menudo a través de una ecografía de las venas del paciente, los coágulos de sangre se pueden tratar fácilmente. Pero los hospitales a menudo no tienen recursos suficientes para evaluar a cada paciente a menos que haya síntomas específicos.

Otros investigadores en China están abordando el conocimiento médico general. iFlytek y la Universidad de Tsinghua crearon conjuntamente un sistema de inteligencia artificial que obtuvo el 96 por ciento de aciertos en el examen para obtener la licencia médica china el año pasado. La dificultad de crear un sistema como este no radica en incorporar la amplitud del conocimiento médico existente, sino las del aprendizaje automático para comprender las conexiones intrincadas entre los diferentes hechos y usar estos hallazgos para razonar y tomar decisiones.

En esencia, este es un sistema de procesamiento de lenguaje natural que es particularmente hábil respondiendo a preguntas médicas. La forma en que llega a una conclusión sobre una pregunta de opción múltiple es completamente diferente de la forma en la que un ser humano elige la mejor respuesta. El algoritmo busca la evidencia necesaria para responder una pregunta en particular calculando similitudes estadísticas entre palabras representadas matemáticamente.

Un análisis detallado de resultados de exámenes muestra que las máquinas no pueden competir con los humanos en temas como el sentido común y la ética. Un algoritmo obtuvo una calificación inferior a la media nacional en la selección que evalúa la capacidad para ejercer juicio en situaciones estresantes, como las disputas familiares.

Ji Wu, profesor asociado de la Universidad de Tsinghua que dirigió el proyecto, está explorando formas de utilizar este algoritmo para uso clínico. Pero admite que no va a ser tan simple como instalar este software en la computadora de todos los médicos.

Sin embargo, los médicos que usan las nuevas herramientas pueden encontrarlas de gran ayuda. En un hospital en Beijing, por ejemplo, el departamento de pacientes ambulatorios atiende a unas 10,000 personas cada día, por lo que no tiene tiempo suficiente para leer cada imagen con el cuidado que a ellos le gustaría. El programa de procesamiento de escaneo, dicen, “puede aliviar la carga”.

Fuente: MIT Technology Review

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