#VitalTips: La inteligencia artificial en medicina

La inteligencia artificial IA en medicina se ha convertido en un elemento clave en el sector salud.

Sus múltiples usos, y sus infinitas aplicaciones, han hecho de esta tecnología esencial en el progreso de los sistemas de investigación, diagnóstico y tratamiento de múltiples enfermedades.

 

Pero, la Inteligencia Artificial no solo ha promovido grandes mejoras en el ámbito asistencial, sino que también ha supuesto un gran salto cualitativo: tanto en el marco de la atención sanitaria, como en la práctica clínica diaria.

 

Inteligencia artificial en la medicina

La Inteligencia Artificial IA se empezó a desarrollar a principios de la década de los 90. El objetivo inicial era crear un sistema informático capaz de procesar datos de una forma similar al cerebro humano.

 

Resulta curioso que, las primeras aplicaciones experimentales de la Inteligencia Artificial, se realizaron en el ámbito de la medicina, analizando datos sanitarios como herramienta para gestionar la información relativa a los pacientes.

 

Progresivamente, la inteligencia artificial ha ido evolucionando hasta convertirse en una de las principales ramas de la ciencia de la computación. A día de hoy, la IA se define como aquella tecnología capaz de simular procesos de inteligencia humana, incluyendo:

Aprendizaje.

Razonamiento.

Autocorrección.

 

Para ello, la inteligencia artificial se basa en la creación de algoritmos. Estos algoritmos funcionan a través de las llamadas “redes neuronales artificiales” ANN, por sus siglas en inglés.

Las ANN están compuestas por “elementos procesadores” PE, por sus siglas en inglés, que serían los equivalentes a las neuronas humanas. Los PE se encuentran organizados por niveles, denominados como “capas”. Y es, precisamente, el conjunto de todas estas capas, las que forman una red neuronal artificial completa.

De esta forma, la IA no solo logra emular la inteligencia humana, sino que la supera, aumentando la capacidad de razonamiento, procesamiento y de respuesta del propio cerebro humano. Por ello, la aplicación de la inteligencia artificial en medicina ha resultado ser clave en el ámbito de la salud, mejorando el día a día de pacientes y profesionales sanitarios.

 Aplicaciones de la inteligencia artificial en salud

La inteligencia artificial ha tenido un impacto sin precedentes en el sector de la salud. Gracias a sus numerosas funcionalidades, la inteligencia artificial en medicina se ha extendido desde el área asistencial, hasta el campo de la educación sanitaria.

 

A continuación, algunas de sus aplicaciones:

Prevención de enfermedades

La IA ha demostrado ser altamente eficaz en la detección y prevención de determinadas enfermedades, mejorando notablemente la calidad de vida de los pacientes.

En este sentido, destaca la creación de sistemas informáticos capaces de diagnosticar, con alta precisión, determinados tipos de cáncer (como el de cérvix, útero, cabeza, cuello y próstata, entre otros).

Asimismo, se han creado programas inteligentes dirigidos al ámbito de la cardiología. Estos logran detectar cardiopatías que, de otro modo, permanecerían totalmente ocultas.

Por otro lado, la inteligencia artificial también está ocupando un papel muy relevante en la rama de psiquiatría y psicología. Destaca aquí el desarrollo de estudios computacionales, basados en el análisis de mensajes publicados en redes sociales. A partir de ellos, se generan algoritmos que tienen la capacidad de predecir el riesgo de que un usuario padezca alguna psicopatología.

Ayuda en la toma de decisiones médicas

Para tomar determinadas decisiones médicas, los profesionales sanitarios siguen un proceso que se desarrolla en atención a los siguientes parámetros:

Disponibilidad de evidencia objetiva y confiable.

Investigación.

Interpretación de los hechos existentes.

Ponderación entre riesgos y beneficios.

Sin embargo, la realidad muestra que, en determinadas ocasiones, este protocolo estandarizado no funciona. Ya sea porque la evidencia no está disponible, porque el tiempo para tomar dicha decisión es limitado, o porque las decisiones sobre determinados pacientes no pueden ser siempre objetivas, acaba fracasando.

Así pues, la gran capacidad de recopilación, análisis y procesamiento de datos de la inteligencia artificial, se presenta como la solución a todos estos problemas. Los nuevos softwares de gestión y apoyo, están ayudando a los profesionales en la toma de decisiones médicas, reduciendo los tiempos de espera y minimizando los riesgos.

 

Diagnóstico y tratamiento de enfermedades

La aplicación de la inteligencia artificial en salud ha mejorado enormemente la capacidad de diagnóstico y, por ende, la eficacia de los tratamientos.

En este sentido, destaca la creación de una gran cantidad de programas informáticos inteligentes, dirigidos a la detección de enfermedades infecciosas, renales y reumatológicas.

Además, el uso de la IA en el procesamiento e interpretación de imágenes, también ha conseguido mejorar las tasas de diagnóstico por este medio. Sus altas capacidades de reconocimiento de patrones complejos, ofrecen una mayor precisión e, incluso, permiten desarrollar modelos tridimensionales.

En cuanto al tratamiento, la IA también se ha utilizado para predecir posibles reacciones adversas, o para determinar el grado de adhesión al tratamiento por parte de los pacientes. Encontramos aquí asistentes robóticos que, en combinación con la inteligencia artificial, ayudan en el seguimiento, soporte y monitorización de los mismos.

Formación para profesionales sanitarios

La inteligencia artificial en medicina está mejorando los métodos de aprendizaje de los profesionales sanitarios. Sobre todo, en aquellos casos donde la información es más compleja, o requiere de algún tipo de entrenamiento.

A través de ella, se pueden crear diferentes escenarios que ofrecen numerosas ventajas desde un punto de vista formativo:

Simulación de intervenciones reales.

Entrenamiento de habilidades de diagnóstico o comunicación con el paciente.

Creación de supuestos médicos en base a parámetros reales.

Investigación

La inteligencia artificial ha beneficiado enormemente a las investigaciones médicas y científicas. Su aplicación ayuda a optimizar el tiempo empleado, reduciendo los costes y mejorando los resultados obtenidos.

La lógica difusa empleada en los nuevos modelos de investigación está reportando nuevas visiones en el ámbito de la salud que mejoran el estudio de enfermedades, de sistemas de diagnóstico y de respuestas de tratamiento.

 

Ejemplos reales de la inteligencia artificial en medicina

 “Robot assisted surgery”: asistente robótico para cirugías

La combinación de la inteligencia artificial y la robótica ha dado lugar a la creación de un robot de asistencia en cirugías. Su papel es actuar como una extensión del profesional sanitario, brindando la posibilidad de realizar operaciones quirúrgicas a distancia.

 

Junto a él, también se han creado las “virtual nursing assistant” asistentes de enfermería, con el objetivo de atender al paciente en todo momento.

Inteligencia Artificial en el diagnóstico precoz del cáncer de mama

La Universidad de Valencia España ha desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial para la detección temprana del cáncer de mama, a través del análisis de mamografías.

Este sistema inteligente ha demostrado ser altamente eficaz, arrojando un porcentaje de diagnósticos precoces del 89%.

DeepHealth: nuevo proyecto para la mejora de los diagnósticos médicos

En este proyecto europeo, se están empleando técnicas muy innovadoras de Inteligencia Artificial, combinadas con la Computación de Alto Rendimiento y el Big Data.

De esta forma, se busca crear nuevas formas más eficientes de diagnóstico, seguimiento y tratamiento de enfermedades.

 Inteligencia artificial aplicación medica

• Beneficios de la inteligencia artificial en medicina
• La inteligencia artificial reporta numerosos beneficios en el ámbito de la salud. Como ha quedado expuesto, esta tecnología transversal supone amplias ventajas para el conjunto del sistema sanitario:
• Mejora la capacidad de diagnóstico y, por ende, la eficacia de los tratamientos.
• Ayuda en la toma de decisiones clínicas a los profesionales sanitarios.
• Mejora la experiencia formativa de los profesionales
• Optimiza y reduce los tiempos de investigación.
• Establece nuevas vías de estudio, inviables para la lógica humana.
• Mejora la prevención y detección temprana de enfermedades.
• Aumenta la calidad de la atención médica y, en consecuencia, la calidad de vida de los pacientes.

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