¿En qué se basa la inteligencia artificial?

La IA se basa en las redes neuronales del cerebro. Utiliza múltiples capas de unidades de procesamiento no lineales para «enseñarse» a sí misma cómo entender los datos, clasificando registros y haciendo predicciones.

La IA puede sintetizar datos de registros de salud electrónicos y datos no estructurados para hacer predicciones sobre la salud del paciente. Por ejemplo, el software de IA puede leer rápidamente una imagen de la retina o marcar casos para realizar un seguimiento cuando múltiples revisiones manuales serían demasiado engorrosas. Los médicos se benefician de tener más tiempo y datos concisos para tomar mejores decisiones en la práctica.

Ejemplos del uso de inteligencia artificial en medicina

La IA se puede usar de varias maneras en medicina. Veamos algunos ejemplos que nos permitirán formarnos una idea más aproximada de lo que significa utilizar esta tecnología.

• Clasificación de datos clínicos. Alrededor del 80% de la información de atención médica no está estructurada. La inteligencia artificial puede leer y comprender datos no estructurados. La capacidad de IA para procesar el lenguaje natural le permite leer textos clínicos de cualquier fuente e identificar, categorizar y codificar conceptos médicos y sociales.
• Gestión de la información clínica de los pacientes. La inteligencia artificial puede identificar los problemas contenidos en el historial clínico de los enfermos, tanto en el texto estructurado como no estructurado. Resume la información en torno a esos problemas y puede proporcionar un resumen cognitivo de estos registros.
• Paciente similitud. La IA puede identificar una medida de similitud clínica entre pacientes. Esto permite a los investigadores crear redes dinámicas de pacientes, en lugar de datos estáticos de los mismos. También ofrece protocolos de atención, indicando cual tiene mejores resultados para un grupo determinado de pacientes.
• Perspectivas médicas. Esta tecnología ofrece a los investigadores datos de interés de la literatura médica no estructurada para respaldar hipótesis, lo que les ayuda a descubrir nuevas ideas.

Inteligencia artificial en medicina, ¿por qué es importante?

El papel de la inteligencia artificial en el campo de la medicina es bastante significativo. El hecho de que permita la optimización de los historiales médicos con las enfermedades crónicas, sugiera terapias de precisión para casos complejos y mejore los ensayos clínicos con pacientes la convierten en una tecnología imprescindible.

Otras razones por las cuales la IA en medicina juega un importante papel incluyen:

• Gestionar cantidades ingentes de información. Se espera que los datos médicos se dupliquen cada 73 días para 2020. La IA puede dar sentido a la abrumadora cantidad de datos clínicos, genómicos y determinantes sociales para ofrecer el mejor tratamiento para cada paciente.
• Proporcionar relevancia contextual. La IA empodera a los médicos de una visualización global de la información. Así, pueden interpretar rápidamente miles de millones de entradas, tanto de texto como de imagen, para identificar información contextual relevante.
• Mejorar de la fiabilidad clínica. La inteligencia artificial ayuda a estos profesionales a reconocer de manera fiable las soluciones médicas oportunas, impidiendo que se pasen por alto datos relevantes.
• Facilitar una comunicación objetiva entre médico y paciente.
• Reducir el porcentaje de error relacionado con la fatiga humana. El error humano es costoso y la fatiga humana puede desencadenarlos. Las herramientas de inteligencia artificial no sufren fatiga, distracciones ni estados de ánimo. Pueden procesar grandes cantidades de datos a una velocidad increíble y superar a los humanos en términos de precisión.
• Reducir las tasas de mortalidad. La IA puede ayudar a reducir las tasas de mortalidad al priorizar a los pacientes con necesidades más urgentes. También puede ayudar recomendando tratamientos individualizados.
• Disminuir los costes médicos. La IA tiene el potencial de mejorar los resultados en un 30-40% y reducir los costes del tratamiento hasta en un 50%. Además, el desarrollo de nuevos medicamentos y las vacunas requieren mucho tiempo y son bastante caros. La IA se puede utilizar para procesar los 30 millones de informes de laboratorio y datos estimados.
• Identificar enfermedades más fácilmente. La inteligencia artificial puede detectar signos de enfermedad de manera más rápida y precisa en imágenes médicas (resonancias magnéticas, tomografías computarizadas, ultrasonidos y radiografías). Los pacientes pueden ser diagnosticados más rápido y pueden comenzar el tratamiento antes.
• Incrementar el compromiso médico/paciente. En la actualidad, los médicos dedican más tiempo al registro de datos y al trabajo de escritorio que a relacionarse con los pacientes. La IA puede automatizar el papeleo y liberar el tiempo de un médico para realmente tratar a sus pacientes.

Nuevo despegue en la innovación médica

Los investigadores de life sciencie están bajo presión para innovar más rápido que nunca. El Big Data ofrece la promesa de desbloquear nuevos conocimientos y acelerar avances. Irónicamente, aunque hay más datos disponibles que nunca, solo una fracción se está integrando, entendiendo y analizando. El desafío radica en aprovechar los volúmenes de datos, integrar la información de cientos de fuentes y comprender sus diversos formatos.

Las nuevas tecnologías como la inteligencia artificial ofrecen una promesa para abordar este desafío. El motivo es claro, las soluciones cognitivas están específicamente diseñadas para integrar y analizar grandes conjuntos de información.

El software de inteligencia artificial puede comprender diferentes tipos de datos, como los valores de laboratorio en una base de datos estructurada o el texto de una publicación científica. Estas soluciones de software están capacitadas para comprender contenido técnico específico de la industria y utilizan técnicas avanzadas de razonamiento, modelado predictivo y aprendizaje automático para avanzar en la investigación mucho más rápido.