Inteligencia artificial

07/05/2017 - 21:07

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Salud

La inteligencia artificial, más cerca del consultorio para hacer diagnósticos

Ya hay aplicaciones que cotejan los síntomas de un paciente con bases de datos médicas y orientan el tratamiento.

Un doctor en la mano. Cada vez más aplicaciones orientan los tratamientos médicos.

Marcelo Bellucci

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Los últimos avances en el campo de inteligencia artificial (IA) aplicada a la salud permiten generar consultas clínicas a través de una aplicación que, de acuerdo al diagnóstico, pueden derivar al paciente con un especialista o bien, recomendar cuidados básicos. Para analizar la información recibida y ofrecer una respuesta precisa, utilizan algoritmos que cotejan en una base sanitaria de casos hospitalarios y estudios académicos y devuelven los resultados en tiempo real. De acuerdo a diferentes análisis, las evaluaciones se asimilan a las de un médico con 40 años de experiencia.
Con la intención de facilitar la interacción de profesionales y dolientes, Mediktor es una aplicación gratuita que combina reconocimiento de lenguaje natural y datos del paciente, con una IA, para suministrar un listado de posibles enfermedades, recomendaciones e incluso, a través del abono de una consulta, conectar en línea con personal médico para recibir consejo adicionales.
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Para evaluar su rendimiento fue testeada con 1.500 pacientes de los hospitales Clínic de Barcelona y Clínico San Carlos de Madrid y obtuvo un 91% de aciertos en los casos que intervino, según los resultados del ensayo presentados en el Congreso Health 2.0. Además, la plataforma aprende de cada interacción.
El cofundador de Mediktor, Cristian Pascual, afirmó que “las nuevas herramientas de prediagnóstico están transformando la manera en que las personas accedemos al sistema sanitario, aportando enormes beneficios para los equipos los médicos profesionales, pacientes y aseguradoras”.
Muchos expertos entienden que el futuro de la medicina pasa por estos softwares que se desempeñan en dispositivos portátiles como teléfonos inteligentes o wearables, están preparadas para conocer de primera mano qué ocurre en el cuerpo humano. Por el mismo carril de Mediktor circula Melody, un chatbot o robot capaz de simular una conversación, preparado para analizar síntomas y simplificar el proceso de diagnosis en China. La IA insertada en la aplicación Doctor App sirve como primer filtro para las personas que no se encuentran bien y podrían necesitar una posterior atención sanitaria.
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Al iniciar la interacción con el chatbot el usuario recibe varias preguntas sobre sus síntomas. Melody es capaz de cotejar los malestares transmitidos y en tiempo real, efectuar nuevas preguntas para conocer con más exactitud qué es lo que tiene la persona. Al llegar a una conclusión, envía estos datos al doctor para completar el diagnóstico final y realizar las prescripciones.
Las personas con diabetes usualmente padecen una condición llamada retinopatía diabética, que hace que los pequeños vasos sanguíneos en la parte posterior de los ojos (la retina) se dañan. Google entrenó su algoritmo de visión, el mismo que emplea en sus coches autónomos, para enseñar a una red neuronal cómo detectar la retinopatía diabética a partir de fotos de los ojos de los pacientes. Los resultados de la investigación se publicaron en el Journal of the American Medical Association.
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Para probar su eficacia, varios expertos de distintas universidades norteamericanas, desarrollaron una base de datos con 128 mil imágenes de pacientes con y sin daño de retina. Para alcanzar el máximo número de coincidencias, cada una fue evaluada por un equipo de 54 oftalmólogos y por el sistema de Google. Mientras que el algoritmo alcanzó una precisión del 95% identificando 9.963 nuevas imágenes, la media del grupo oftalmológico no superó el 91%.
Cada año se publican 160.000 artículos científicos relacionados con el cáncer sólo en Estados Unidos. Mensualmente se editan más de un centenar de ensayos clínicos, lo que implica que un médico, para estar al día con las novedades de su campo, tendría que revisar diariamente unas 8.000 investigaciones. Por esta razón, muchos especialistas consideran que ya no es posible ejercer la medicina sin una inteligencia artificial como aliada.
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Con algunos ajustes al mismo algoritmo de Google, fue capaz de detectar los distintos tipos de cáncer y dar un diagnóstico con un 89% de fiabilidad, lo que contrasta con el 73% de un doctor, cifra que baja hasta el 48% cuando se trata de un diagnóstico entre varios expertos, según los documentos que maneja la compañía.
Muchos desórdenes neurológicos pueden estar presentes antes de comenzar a tener un efecto apreciable en nuestras vidas y un método de diagnóstico más preciso y fiable podría servir para retrasar el desarrollo de la enfermedad. Con este objetivo, un grupo de científicos, liderados por investigadores del Laboratorio para la Inteligencia Artificial y Ciencias Computacionales del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), ha creado un programa capaz de detectar de manera mucho más precisa y automatizada estas alteraciones, ofreciendo un diagnóstico más fiable y precoz a partir de la misma prueba.
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Cada año, casi 20 millones de personas mueren por los efectos de las enfermedades cardiovasculares, incluyendo ataques cardíacos, accidentes cerebrovasculares, bloqueo de las arterias y otros malfuncionamientos del sistema circulatorio. Lo cierto es que los ataques al corazón son difíciles de anticipar y los médicos suelen emplear las directrices del Colegio Americano de Cardiología (ACC) y la Asociación Americana del Corazón (AHA) para estimar el riesgo cardiovascular de un paciente que se basa en ocho factores, incluyendo la edad, el nivel de colesterol y la presión arterial. En promedio, este sistema estima correctamente el riesgo de una persona con una tasa de acierto del 72,8 por ciento.
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Para esta problemática Stephen Weng y su equipo elaboraron un sistema predictivo. Diseñaron cuatro algoritmos de aprendizaje por computadora y los alimentaron con datos de 378.256 pacientes en el Reino Unido. Los sistemas utilizaron alrededor de 295.000 registros para generar sus modelos predictivos internos y luego tomaron los registros restantes para probarlos y refinarlos. Los resultados de los algoritmos superaron las pautas de ACC y AHA, con tasas de acierto que oscilan entre el 74,5 y 76,4% de precisión. Mientras superó las directrices existentes en un 7,6% redujo en un 1,6% el número de falsas alarmas.