Su próximo médico ¿podría ser un robot? (diversos avances así lo evidencian)

Por primera vez, las máquinas inteligentes pueden igualar o superar a los seres humanos en tareas complejas. Ya conducen automóviles, vencen a los humanos en juegos avanzados como Go y Poker, y superan a los radiólogos en la detección de cánceres en rayos X. Es solo el principio. McKinsey ha estimado que la automatización de casi una quinta parte de las actividades realizadas por los trabajadores en los Estados Unidos es un 78 por ciento técnicamente factible con la tecnología actual

No está lejos el día en el que su próximo médico podría ser un robot. Ya no hay ciencia ficción sino avances y realidades que hacen imaginable esta idea en los próximos años. El informe Obama sobre la IA citaba a la salud como campo estratégico y el número de investigaciones univesitarias no paran de crecer, junto con inversiones de los gigantes tecnológicos, nacimiento de startups, etc. Todo pone en evidencia que la IA está revolucionando la medicina y la salud.

Algunos ejemplos recientes:

1.En algunos casos los robots, o programas automatizados, ya empiezan a desempeñar un papel clave en la búsqueda de curas para algunas de las enfermedades que son difíciles de tratar en un ámbito sanitario específico. Sin ir más lejos en España, Medbravo es una startup alicantina que con apoyos muy diversos (UE, MIT) se está abriendo paso en aproximar los pacientes de cáncer a ensayos clínicos. Sus fundadores Aurelia Bustos y Andrés Torrubia pivotan hacia Machine Learning para potenciar el desarrollo de Medbravo.

 

2. Investigadores de la Universidad de California en San Francisco detectaron arritmia cardíaca con un 97 por ciento de exactitud en los portadores de un reloj de Apple con la aplicación Cardiogram basado en IA, la apertura de opciones de tratamiento temprano por evitar los accidentes cerebrovasculares. Ver más.

3.  Científicos de Harvard y la Universidad de Vermont desarrollaron una herramienta de Machine learning – permitiendo a los ordenadores aprender sin ser programados de manera explícita – para identificar mejor la depresión mediante el estudio de los mensajes de Instagram, lo que sugiere “nuevas vías para la detección precoz y la detección de este problema . Ver más.

4.   Investigadores de la Universidad británica de Nottingham crearon un algoritmo que predice ataques al corazón mejor que los médicos que usan directrices convencionales. Ver más.

5. El algoritmo de Deep Learning desarrollado por Google, Que puede identificar la retinopatía diabética, una enfermedad de los ojos asociada con la diabetes,

6. El chatbot desarrollado por Your.MD, un inicio de IA, que utiliza algoritmos de aprendizaje de lenguaje y máquina para mostrar la probabilidad de que ciertos síntomas indican enfermedades específicas.

La apuesta del Silicon Valley por la IA y la salud

Una ola de inversión de Silicon Valley y un flujo de datos de los dispositivos conectados parecen estar estimulando la innovación.

“Creo que un punto de inflexión fue cuando Apple lanzó su kit de investigación”, según el analista de Forrester Research Kate McCarthy, refiriéndose al programa que permite dejar que los usuarios de Apple transmitan los datos de sus actividades diarias para ser utilizados en los estudios médicos.

McCarthy sostiene que los avances de la inteligencia artificial han abierto nuevas posibilidades para la “medicina personalizada” adaptada a la genética individual.

“Ahora tenemos un entorno donde la gente puede tejer a través de la investigación clínica a una velocidad que nunca podría hacer antes“.

El análisis predictivo en la Medicina

Como es sabido la IA ha avanzado de forma espectacular en la conducción autónoma y aunque empezó ganando concursos televisivos, el superordenador Watson de IBM es considerado un experto en el área de salud.  De hecho Watson-health es una división de IBM con más de 2.000 profesionales  que colaboran con otras corporaciones como Apple, Johnson & Johnson y Medtronic. Ver más.

La gran restricción para los avances en medicina son las severas limitaciones que pesan sobre la privacidad de los datos médicos de los pacientes.  En todos los países pese a las solicitudes de investigación de departamentos universitarios o empresas especializadas, y con la condición de la “anonimación” de los datos (borrar cualquier pista que permita identificar a la persona a quien pertenecen) la severidad de las regulaciones lo hacen muy difícil.

Es curioso que se estén explotando datos con éxito de Facebook (depresión), Istagram, Apple (app), etc. y la gran minería de historiales médicos esté vetada para un progreso que se evidencia muy relevante. España mismo podría ser una potencia en IA y salud si el gobierno desarrollara una normativa inteligente y avanzada para la anonimación y uso de los datos médicos para la investigación.

En algunos casos. la IA cuando se han abierto parcialmente las restricciones ya se ha apuntado éxitos con el tratamiento de datos médicos. Como en el Reino Unido a través del procesamiento de miles de imágenes del cáncer de piel, ya muy conocido.

Pasos en el análisis predictivo

  1. Hay muchos investigadores jóvenes que intentan avanzar en la explotación de los registros digitales existentes. Las limitaciones siguen pesando.  Narges Razavian, joven profesora de la Facultad de Medicina de Langone de la Universidad de Nueva York, ha dirigido un proyecto de investigación sobre el análisis predictivo para más de 100 casso médicos. Su trabajo consistía en identificar las tendencias y tratar de predecir (una enfermedad) con seis meses de antelación, para poder actuar antes de que las cosas empeoren para el paciente.
  2. En esta misma línea, investigadores de la Universidad de Nueva York analizaron los registros médicos y de laboratorio para predecir con precisión la aparición de enfermedades  como la diabetes tipo 2, la insuficiencia cardíaca o renal y o los accidentes cerebrovasculares. El software desarrollado en la NYU que puede ser transferido en centros médicos.
  3. La división DeepMind de Google emplea la inteligencia artificial para ayudar a los médicos a analizar muestras de tejido para determinar la probabilidad de que otros tipos de cáncer de mama se desarrollen y se apliquen los mejores tratamientos de radioterapia.
  4.  Microsoft, Intel y otros gigantes de la tecnología también están trabajando con investigadores para analizar datos con IA para entender mejor y tratar de pulmón, de mama y otros tipos de cáncer.
  5. La unidad de ciencias de la vida Google (Alphabet) se ha unido a Apple en la liberación de un SmartWatch para los estudios, incluyendo uno para identificar patrones en la progresión de la enfermedad de Parkinson. Amazon por su parte ofrece consejos médicos a través de su asistente artificial Alexa.
  6. Como ya hemos mencionado, IBM se ha centrado en estos temas con su unidad de Watson Salud, que utiliza “computación cognitiva” para ayudar a entender el cáncer y otras enfermedades. Sistemas como Watson son capaces de conectar todas las piezas dispares de información de las revistas médicas y otras fuentes de una manera mucho más acelerada avanzando adelantos médicos predecibles. Ver en nuestro Observatorio: Las Aplicaciones de Wattson en el campo de la Salud.
  7. Insilico Medicina con sede en Maryland utiliza el llamado “deep learning” para acortar las pruebas de fármacos y su definitiva  aprobación, por debajo de los actuales plazos que van desde los 10 a los 15 años. Insilico está trabajando en medicamentos para la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), el cáncer y las enfermedades relacionadas con la edad, con el objetivo de desarrollar tratamientos personalizados.
  8. Las nuevas tecnologías también están ofreciendo esperanza para las enfermedades raras. Una startup con sede en Boston FDNA utiliza la tecnología de reconocimiento facial  y compara con una base de datos asociada con más de 8.000 enfermedades raras y trastornos genéticos, el intercambio de datos y puntos de vista con los centros médicos en 129 países a través de su aplicación Face2Gene.

Esos son unos pocos casos.  La firma de investigación de CB Insights este año identificó 106 nuevas empresas que apuestan  en el campo de la salud digital a través de técnicas  machine learning y análisis predictivo especialmente para reducir los tiempos de descubrimiento de fármacos, proporcionar asistencia virtual a los pacientes, y diagnosticar enfermedades mediante el procesamiento de imágenes médicas.

Un ejemplo exitoso: la IA y la depresión

La inteligencia artificial también se ve cada vez más como un medio eficaz para detectar la depresión y otras enfermedades mentales, mediante la detección de patrones que pueden no ser obvios, incluso para los profesionales.

Un artículo de investigación de la Universidad del Estado de Florida Jessica Ribeiro encontró que puede predecir con un 80 a 90 por ciento de exactitud si alguien va a intentar sucidarse  con una antelación de dos años.

Como ya adelantamos en nuestro Observatorrio Facebook utiliza la IA  como parte de un proyecto de prueba para prevenir los suicidios mediante el análisis de los mensajes de la red social.

Y los chabots también han entrado en escena Woebot  debutando incluso en Facebook ofreciendo “terapia de comportamiento cognitivo” en línea, tiene sus orígenes en la Universidad de Stanford.

 

¿Hay razones para el optimismo?

Como en todo hay razones y argumentos encontrados. Por una parte está la resistencia de los sectores médicos más tradicionales quienes ven un gran “buzz” (alboroto) pero que son escépticos a la hora de pensar que la tecnología por sí sola pueda generar beneficios para la salud a gran escala.

Aparte de las restricciones de privacidad en el uso de la información médica uno de los problemas es que los datos procedentes de distintas fuentes son muy  dispares  y de difícil explotación.

Otro tema nada baladí es cómo se integran estas nuevas herramientas  en la prestación de atención de salud donde los médicos pueden no ser conscientes de lo que está disponible o cómo deben utilizar las nuevas herramientas. De hecho algunos especialistas citan que los profesionales médicos no siempre tienen una mentalidad abierta o receptiva en estos temas.

Otras opiniones ponen énfasis en que la revolución de los llevables y la IA avanzarán a ritmo exponencial, alcanzando hitos que facilitarán la asimilación “cultural” de la robótica (ya utilizada en cirugía de precisión) y la IA. Así que no es muy descabellado ir haciéndose la idea de que más tarde o temprano, efectivamente, usted será tratado por un médico bot.

 

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