Contenido
- Imagenes medicas
- Registros médicos electrónicos (EMR)
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- Soporte de decisiones clínicas (CDS)
- Desarrollo de fármacos
- Un salto al futuro
- Una palabra para el sabio
Fuente: video-doctor / iStockphoto
Para llevar:
La IA está permitiendo que la tecnología médica avance a un ritmo cada vez más rápido. Estos son algunos de los últimos avances.
La inteligencia artificial está revolucionando nuestro mundo de muchas maneras inimaginables. Al borde de la Cuarta Revolución Industrial, la humanidad está siendo testigo de los primeros pasos realizados por las máquinas para reinventar el mundo en el que vivimos. Y mientras seguimos debatiendo sobre los posibles inconvenientes y beneficios de sustituir a los humanos con máquinas inteligentes de autoaprendizaje, hay un área donde el impacto positivo de la IA definitivamente mejorará la calidad de nuestras vidas: la industria del cuidado de la salud.
Imagenes medicas
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar cantidades inimaginables de información en un abrir y cerrar de ojos. Y pueden ser mucho más precisos que los humanos al detectar incluso el más mínimo detalle en informes de imágenes médicas como mamografías y tomografías computarizadas.
La compañía Zebra Medical Vision desarrolló una nueva plataforma llamada Profound, con análisis basado en algoritmos de todo tipo de informes de imágenes médicas que es capaz de encontrar todos los signos de condiciones potenciales como osteoporosis, cáncer de seno, aneurismas aórticos y muchos más con un 90 por ciento tasa de precisión. Y sus capacidades de aprendizaje profundo han sido capacitadas para verificar los síntomas ocultos de otras enfermedades que el proveedor de atención médica puede no haber estado buscando en primer lugar. Otras redes de aprendizaje profundo incluso obtuvieron un puntaje de precisión del 100 por ciento al detectar la presencia de algunas formas especialmente letales de cáncer de seno en las diapositivas de biopsia.
¡El análisis por computadora es mucho más eficiente (y menos costoso que) interpretar datos o imágenes que los humanos, que algunos incluso han argumentado que en el futuro podría ser poco ético no sustituir la IA en algunas profesiones, como radiólogos y patólogos! (Para más información sobre TI en medicina, consulte El papel de la TI en el diagnóstico médico).
Registros médicos electrónicos (EMR)
El impacto de los registros médicos electrónicos (EMR) en la tecnología de información de salud es uno de los temas de debate más controvertidos de la última década. Según algunos estudios, representan un punto de inflexión para mejorar la calidad de la atención al tiempo que aumentan la productividad y la puntualidad. Sin embargo, muchos proveedores de atención médica los encontraron engorrosos y difíciles de usar, lo que provocó una resistencia tecnológica considerable y una ineficiencia generalizada. ¿Podría el nuevo software impulsado por IA rescatar a los muchos médicos, enfermeras y farmacéuticos que luchan todos los días con la torpeza de los EMR?
Uno de los mayores problemas con esta nueva tecnología de atención médica es que obliga a los médicos a dedicar demasiado de su precioso tiempo a realizar tareas repetitivas. Sin embargo, AI puede automatizarlos fácilmente, por ejemplo, mediante el reconocimiento de voz durante una visita para registrar cada detalle mientras el médico habla con el paciente. Los gráficos pueden incluir datos mucho más detallados que podrían recopilarse de una variedad de fuentes, como dispositivos portátiles y sensores externos, y la IA los alimentará directamente al EMR.
Pero al avanzar desde el primer paso de la recopilación de datos, cuando suficiente información relevante se entiende correctamente y se extrapola mediante algoritmos de aprendizaje profundo, se puede utilizar para ayudar a mejorar la calidad de la atención de muchas maneras. Puede mejorar la adherencia de los pacientes al tratamiento y reducir los eventos prevenibles, o incluso guiar a los médicos a través de análisis predictivos de IA en el tratamiento de afecciones potencialmente mortales de alto costo. Solo por nombrar un ejemplo práctico, un estudio reciente publicado en la Red JAMA encontró cómo los grandes datos extraídos de EMR y digeridos por una IA en la Universidad de California, San Francisco Health ayudaron con el tratamiento del Clostridium difficile potencialmente letal (C. diff ) infecciones.
Y es fácil ver cuánta extracción de datos de registros médicos será la próxima "gran cosa" en la atención médica, cuando nada menos que Google lanzó su propio proyecto Google DeepMind Health para mejorar la velocidad, la calidad y la equidad del acceso a la atención médica.
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Soporte de decisiones clínicas (CDS)
Otro ejemplo interesante de aprendizaje profundo que puede ayudar a las máquinas a tomar mejores decisiones que sus contrapartes humanas es la proliferación de herramientas de soporte de decisiones clínicas (CDS).
Estas herramientas generalmente están integradas en el sistema EMR para ayudar a los médicos en su trabajo al sugerir el mejor curso de tratamiento, advertir sobre peligros potenciales como interacciones farmacológicas o afecciones previas, y analizar incluso el más mínimo detalle en el historial médico de un paciente.
Un ejemplo interesante es MatrixCare, una casa de software que pudo integrar la famosa IA Cortana de Microsofts en su herramienta utilizada para administrar hogares de ancianos. Las potentes capacidades de análisis del motor de aprendizaje automático fortalecieron la capacidad de toma de decisiones de las herramientas de soporte de manera inconmensurable.
"Un médico puede leer una revista médica tal vez dos veces al mes", explicó el CEO John Damgaard, "Cortana puede leer todos los estudios de cáncer publicados en la historia antes del mediodía y antes de las 3 p.m. está haciendo recomendaciones específicas para el paciente sobre los planes de atención y está mejorando los resultados ".
CDS también presenta el argumento de que las máquinas pueden comunicarse entre sí mucho mejor que los humanos. En particular, se pueden conectar diferentes dispositivos médicos a Internet al igual que cualquier otro dispositivo de Internet de las cosas (IoT) (dispositivos portátiles, monitores, sensores de cabecera, etc.), y también al software EMR. La interoperabilidad es un tema crítico de la atención médica moderna, ya que la fragmentación de la atención es una causa importante de tratamiento inapropiado y aumento de hospitalizaciones. Cuando están dirigidos por inteligencia artificial inteligente, las diversas plataformas de EMR pueden "comunicarse" entre sí a través de Internet, lo que aumenta la cooperación y la colaboración entre diferentes salas e incluso diferentes instalaciones de atención médica.
Desarrollo de fármacos
El desarrollo de un nuevo medicamento a través de ensayos clínicos suele ser un asunto muy costoso. No solo en términos de tiempo (hablamos de décadas) y dólares invertidos (los costos pueden alcanzar fácilmente hasta varios miles de millones de dólares), sino también vidas humanas. Muchos productos farmacéuticos nuevos requieren, de hecho, muchos años de pruebas adicionales en sujetos del mundo real durante el llamado período posterior a la comercialización, y no es tan raro que se descubran muchos efectos secundarios graves (o incluso mortales) muchos años después de que se haya administrado un medicamento lanzado.
Una vez más, la IA eficiente impulsada por supercomputadoras puede extraer nuevos medicamentos de una base de datos de estructuras moleculares que ningún ser humano podría atreverse a analizar. Un ejemplo destacado es Atomwises AI, que fue capaz de predecir dos medicamentos que podrían detener la epidemia del virus del Ébola. En menos de un día, su búsqueda virtual fue capaz de encontrar dos medicamentos seguros, ya existentes, que podrían reutilizarse para combatir el virus mortal. La mejor parte es que encontraron una manera de reaccionar eficazmente ante una emergencia pandémica simplemente escaneando medicamentos que ya se habían comercializado a los pacientes durante años, demostrando su seguridad. (Para obtener más información acerca de cómo la tecnología está guiando el desarrollo de medicamentos, vea Influencia de los grandes datos en medicina y farmacia).
Un salto al futuro
Algunas de las tecnologías más sorprendentes aún no están listas, ya que no son más que prototipos, pero sus implicaciones son tan impresionantes que aún vale la pena mencionarlas.
Una de ellas es la medicina de precisión, una disciplina realmente ambiciosa que utiliza algoritmos de genómica profunda para escanear el ADN de un paciente en busca de mutaciones y anomalías que podrían estar relacionadas con enfermedades como el cáncer. Personas como Craig Venter, uno de los padres del Proyecto del Genoma Humano, están trabajando actualmente en una nueva generación de tecnologías computacionales que pueden predecir los efectos de cualquier alteración genética, allanando el camino hacia tratamientos individualizados y la detección temprana de muchas enfermedades prevenibles.
Una palabra para el sabio
Tan emocionados como podamos estar por el enorme potencial de introducir la IA a la atención médica, es importante que comprendamos sus limitaciones. El uso de la IA en medicina no está exento de riesgos, aunque muchos de ellos se superarán fácilmente una vez que nos acostumbremos.
La máxima "no hacer daño" es fundamental para establecer algunos estándares éticos que actuarían como límites. Hoy se invirtió en la responsabilidad de construir el marco sobre el cual las futuras generaciones tomarán sus decisiones.