Inteligencia artificial - 24 Mayo, 2023

Aplicaciones médicas que “redimen” a la Inteligencia Artificial

A pesar de las dudas que genera su evolución, con una correcta regulación, esta tecnología ofrece infinidad de beneficios potenciales en el ámbito sanitario.

La IA puede ayudar a predecir ataques cardíacos y a mejorar diagnósticos con gran precisión sirviendo de complemento muy útil para los profesionales médicos.

Tags: #Cáncer, #AtaqueCardíaco, #Suicidio

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En una entrevista concedida al diario estadounidense The New York Times¹, Geoffrey Hinton, el “padrino de la Inteligencia Artificial”, confesó sentirse “arrepentido” por haber dedicado su vida al desarrollo de esta tecnología.

Hinton reconoció que muchos contenidos generados por herramientas como ChatGPT o Dall-E inundan internet con textos, fotografías y vídeos falsos que pueden ser interpretados como reales por la mayoría de los internautas y lamentó el impacto que esta tecnología ha comenzado a tener en el mercado laboral.

Declaraciones como estas sobre la inteligencia artificial hacen que nos preguntemos: ¿Tan mala se ha vuelto esta tecnología? ¿Ya no tiene aplicaciones válidas? La respuesta a ambas cuestiones es clara: no.

De hecho, existen multitud de ejemplos en el campo de la medicina y la salud que demuestran lo contrario cada día y que lo único que indican es que se necesita una regulación adecuada.

Predicción de ataques cardíacos

El sistema de entrenamiento y autoaprendizaje que tienen los algoritmos les permite clasificar determinadas dolencias pero también predecir resultados en función de diversos factores.

Esto es lo que ha conseguido un grupo de investigadores de la Universidad de Nottingham en el Reino Unido, gracias a la obtención de casi 380.000 datos médicos rutinarios de otros tantos pacientes.

Esta enorme base de datos y el correspondiente entrenamiento del algoritmo con datos relativos a los hábitos de vida y otros factores ha permitido configurar un software que es capaz de predecir qué pacientes sufrirían ataques cardíacos o accidentes cerebrovasculares al cabo de 10 años con mayor acierto que los métodos convencionales. En concreto, la herramienta consiguió mejorar las predicciones en 355 pacientes más de un total de 7.404, tal y como recoge la revista especializada IEEE Spectrum².

Diagnóstico del cáncer de piel

El cáncer de piel es una amenaza silenciosa que, en España, afecta a 47 de cada 100.000 personas, mientras que la incidencia de los temidos melanomas asciende a 12 de cada 100.000 pacientes.

Por ello, el desarrollo de apps como SkinVision³ y de otras tecnologías móviles, unido a las herramientas de inteligencia artificial, ha contribuido a mejorar el diagnóstico precoz de esta enfermedad para combatirla de forma más eficaz.

Una de estas herramientas es la creada por investigadores de la Universidad de Stanford, que han generado un algoritmo entrenado con más de un millón de fotografías, complementadas con casi 130.000 imágenes escaneadas de lesiones cutáneas de más de 2.000 enfermedades. Se trata de una de las muestras más extensas empleadas para este objetivo, según publica Nature⁴.

Nuevos métodos de diagnóstico

Un grupo de ingenieros de la Escuela de Ingeniería de USC Viterbi (Estados Unidos) ha desarrollado un algoritmo que está llamado a revolucionar los métodos de diagnóstico médico, según sus creadores. El responsable de este trabajo es el investigador Gerald Loeb, que partió de un sistema ideado para identificar objetos de forma precisa.

Los resultados de este trabajo, que obtuvo una precisión del 95%, le han llevado a diseñar otro orientado a mejorar la atención médica y a reducir los gastos médicos.

Según recoge la USC⁵, el algoritmo podría extraer registros electrónicos de atención médica en bases de datos para sugerir diagnósticos probables y pruebas de diagnóstico útiles, y así agilizar y optimizar los tratamientos. Según su creador, este algoritmo no está destinado a tomar decisiones por los médicos ni a reemplazarlos, sino a complementar su trabajo e incrementar la precisión. El trabajo ha sido publicado por la revista Science Direct⁶.

Evaluación del riesgo de suicidio

Las enfermedades mentales y trastornos como la depresión pueden incrementar el riesgo de suicidio en determinadas personas. Para mitigarlo en lo posible, un grupo de investigadores del Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt, en Nashville, ha diseñado un algoritmo que es capaz de predecir el riesgo de suicidio a través de determinados elementos como datos de ingresos hospitalarios, la edad, el sexo, la medicación y el historial de diagnóstico.

En los ensayos se utilizaron datos recopilados de más de 5.000 pacientes que habían ingresado en el hospital por autolesiones o intentos de suicidio, y el algoritmo pudo predecir con un 92% de precisión los intentos de suicidio que se producirían a los pocos días, y con entre un 80 y un 90% en los dos años siguientes, tal y como recoge la revista Quartz⁷.