La IA, en combinación con la compilación masiva de datos, tiene enormes posibilidades en el campo de la sanidad. Gracias a la aplicación de la IA en salud, estamos más cerca de la medicina personalizada, preventiva y de precisión.
Inteligencia Artificial y Datos
Con la llegada del archivo electrónico sanitario, el sector sanitario ha entrado de lleno en la era de los datos. El análisis de estos datos ha asumido un rol muy destacado en numerosas áreas sanitarias. Es aquí donde la Inteligencia Artificial ha comenzado a cobrar importancia. En este sentido, la IA es una herramienta de gran utilidad para examinar las enormes cantidades de datos de pacientes y seleccionar elementos relevantes. Por ejemplo, puede buscar características que permitan asignar cuidados o recursos adicionales a ciertos grupos de pacientes. También se está empleando para mejorar el flujo de trabajo y el diagnóstico, para minar datos o identificar pautas, labores que, sin la IA, requerirían una gran cantidad de horas de trabajo humano. En un sistema de salud basado en valor, la IA nos permite identificar problemas en la población por medio de algoritmos, mejorar la salud de la población y aplanar la curva de costes.
Telemedicina
En relación a la telemedicina, la IA puede reforzar la monitorización remota, y responder preguntas básicas o diagnósticos sencillos para que los pacientes sepan cuándo deben contactar con su médico o profesional sanitario. De igual modo, las aplicaciones de monitorización de salud que emplean cada vez más compañías de seguros y servicios médicos pueden ser monitorizadas por la IA. Puede revisar la enorme cantidad de datos, e identificar a personas que requieran seguimiento físico o tengan problemas de salud mental.
La IA, combinada con el Big Data, tiene un enorme campo de aplicación en la medicina preventiva personalizada. Puede detectar cardiopatías ocultas, o predecir el riesgo de cáncer o de psicopatologías en personas concretas. De igual modo, la capacidad de la IA de revisar datos y detectar pautas sirve para predecir reacciones adversas o determinar el grado de adhesión a fármacos o tratamientos. Todo esto permite mejorar el tratamiento y, en ciertos casos, «adelantarnos» a la enfermedad, con las mejoras que ello implica, tanto de calidad de vida como de costes sanitarios.
Algunos casos reales
La Universidad de Valencia ha desarrollado un sistema basado en la IA para la detección temprana del cáncer de mama en mamografías. El sistema ha demostrado su validez, con un 89% de diagnósticos precoces.
El Hospital Clínic de Barcelona emplea algoritmos de IA para acelerar el diagnóstico de enfermedades pulmonares.
IDx-DR es un sistema autónomo de Inteligencia Artificial para la detección y diagnostico precoz automatizado de Retinopatía Diabética.
El estudio Colo-Detect de la Universidad de Newcastle, Reino Unido, emplea IA para analizar imágenes de colonoscopias. La IA identifica áreas de riesgo, que «el ojo humano puede pasar por alto».
La IA también se está empleando en investigación médica. La capacidad de la IA de detectar patrones permite identificar un compuesto antibiótico, la abaucina, capaz de matar a una especie mortal de superbacteria, la Acinetobacter baumannii. Gracias a la IA, los investigadores pudieron reducir una lista de miles de compuestos químicos a una selección final.
Abordaremos estos y otros casos en la IX Jornada de Salud Digital, que tendrá lugar el próximo 14 de febrero, bajo el título La (R)evolución de la IA, en la salud. El programa provisional puede consultarse en el siguiente enlace. ¡Os esperamos!
