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
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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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