La aplicación de la Inteligencia Artificial en Salud

Aunque no lo parezca, la Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina que nació hace más de 60 años. Recientemente se ha vuelto más popular gracias al aumento de la velocidad de los microprocesadores, la potencia de cálculo de los ordenadores, la capacidad de almacenamiento, la sensorización y los algoritmos avanzados, lo que está permitiendo su desarrollo y aplicación en numerosos campos.

En lo que respecta a la Salud la IA se ha empezado a aplicar con éxito, si bien somos conscientes de que nos encontramos en sus inicios y de que todavía nos queda mucho camino por recorrer. En su desarrollo, los profesionales de la salud serán los actores clave que van a hacer posible obtener de la IA los mejores resultados y minimizar los riesgos para los pacientes, tanto en lo que respecta a su seguridad como a su privacidad.

En distintas especialidades médicas la IA ha ayudado a mejorar drásticamente la precisión de los diagnósticos. Por ejemplo, en dermatología, una especialidad en la que muchas lesiones se parecen, el aprendizaje profundo (deep learning) ha permitido mejorar el diagnóstico de melanoma. Según un estudio publicado el pasado año en Annals of Oncology, el sistema fue capaz de diagnosticar correctamente el 95 por ciento de los melanomas, frente al 86,6 por ciento que consiguió un equipo de 58 dermatólogos de 17 países.

La oftalmología es otra especialidad en la que se está aplicando la IA. La retinopatía diabética es la causa más común de pérdida de la visión en los diabéticos. Hace sólo un año, la empresa IDx consiguió la aprobación de la FDA para comercializar el primer dispositivo médico que utiliza la IA para detectar la retinopatía diabética a partir de una imagen del fondo del ojo.

En oncología la IA se está aplicando con éxito en varias áreas. Por ejemplo, para encontrar los ensayos clínicos más apropiados para un paciente, en función de sus características. O para seleccionar los fármacos en investigación más convenientes para un paciente determinado. O para predecir con alta precisión la probabilidad de fracaso de un fármaco en un ensayo clínico. O para pronosticar la sensibilidad de las células cancerosas a una determinada terapia.

En cardiología investigadores y empresas ya están utilizando la IA para diagnosticar anomalías de una forma rápida, barata, precisa y no invasiva. Uno de los ejemplos más notorios es el Apple Watch, que es capaz de detectar casos de fibrilación auricular. En esta especialidad, la IA está mejorando también las pruebas de imagen, ayudando por ejemplo a construir un modelo 3D del corazón del paciente a partir de imágenes de ecocardiografía.

En radiología, un equipo de cuatro especialistas de Stanford fue superado por un algoritmo de aprendizaje automático (machine learning) en el diagnóstico de neumonía a partir de radiografías de tórax, tanto en sensibilidad (identificando correctamente los positivos) como en especificidad (identificando correctamente los negativos).

En cuanto a la farmacia comunitaria, la Agrupación Farmacéutica Europea (PGEU, por sus siglas en inglés) ha elaborado un documento en el que se posiciona en relación a los macrodatos (Big Data) y la IA. Esta organización promueve la participación de las farmacias para que el uso de tecnologías innovadoras vaya siempre acompañado de un asesoramiento experto y profesional, apoyando y complementando la interacción directa entre los proveedores sanitarios y los pacientes.

Para la PGEU, los macrodatos y la IA pueden ser de utilidad para orientar mejor a los pacientes sobre cómo utilizar los medicamentos; para optimizar el valor de los datos de las tecnologías m-health; para promover la prevención y una mejor orientación sobre el estilo de vida; para apoyar el seguimiento y la adherencia de los pacientes, así como para obtener mejores resultados en salud.

Con el fin de aprovechar plenamente el potencial de estas tecnologías, la PGEU propone unas recomendaciones: involucrar a los farmacéuticos comunitarios en la formulación de políticas y el desarrollo de directrices y métodos; recompensar con reembolso los servicios de las farmacias que impliquen recomendar, monitorizar y asesorar a los pacientes a través de las herramientas de m-health y e-health; facilitar la generación de macrodatos mediante la vinculación de las historias clínicas electrónicas con los sistemas de prescripción electrónica, permitiendo acceder a la información necesaria del paciente, previo consentimiento de éste; promover la interoperabilidad de los sistemas de información en Europa, facilitando el intercambio de datos entre las farmacias comunitarias; o permitir que los farmacéuticos actualicen los registros de salud electrónicos, si es necesario, para identificar y abordar los posibles problemas relacionados con los medicamentos y con la seguridad del paciente. Recomendaciones todas ellas muy loables y dignas de ser tenidas en cuenta.

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