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Lima-Perú, 19/06/2018 a las 08:06am. por Lampadia

El futuro ya está aquí

Inteligencia Artificial en Medicina

Los algoritmos de inteligencia artificial no solo hacen que nuestros autos sean más seguros y las compras sean más fáciles, sino que diagnostican cada vez mejor a los pacientes y ayudan a tomar las mejores decisiones para su salud.

La inteligencia artificial (AI) está siendo adoptada por los hospitales y otras organizaciones de atención médica, que están utilizando la tecnología para hacer de todo, desde interpretar imágenes de tomografías y resonancias hasta predecir qué pacientes son más propensos a sufrir caídas debilitantes mientras reciben tratamiento. Los registros médicos electrónicos se revisan y procesan mediante algoritmos diseñados para ayudar a los médicos a elegir los mejores tratamientos contra el cáncer basados ​​en las mutaciones en los tumores de los pacientes, por ejemplo, o predecir su probabilidad de responder bien a un tratamiento basado en experiencias pasadas de pacientes similares, sobre bases de datos globales.

Desde start-ups hasta grandes corporaciones, las empresas se adelantan desarrollando soluciones basadas en inteligencia artificial que ya ha traído muchas transformaciones al sistema de salud. Ayuda a los médicos a reunir, analizar y organizar datos clínicos, realizar diagnósticos, planificar tratamientos y encontrar mejores soluciones para los pacientes. El diagnóstico de cáncer, insuficiencia cardíaca, diabetes y reacciones adversas a los medicamentos son solo algunos de los sectores de salud en los que las grandes empresas de TI han invertido como resultado de los avances en la inteligencia artificial.

Google lanzó el proyecto DeepMind Health. DeepMind puede procesar millones de datos de información médica en solo unos minutos, lo que acelera muchos procedimientos clínicos y de salud, como la presentación de registros médicos o diagnósticos. Los investigadores de DeepMind también están desarrollando modelos que emulan la capacidad de imaginar las consecuencias de una acción antes de llevarla a cabo en un esfuerzo por comprender qué es la inteligencia y la imaginación y convertirla en un algoritmo. Incluso Verily, la división de ciencias de la vida de Google, está trabajando en un proyecto llamado Baseline Study, que incluye recopilar datos genéticos con el objetivo de adoptar algunos de los algoritmos de Google para analizar lo qué permite a cada persona disfrutar de buena salud. Para este proyecto, los investigadores usan tecnología para monitorear enfermedades, por ejemplo, lentes de contacto inteligentes que pueden medir los niveles de azúcar en la sangre.

IBM también está activo en el campo de la atención médica con el sistema Watson, que es capaz de diagnosticar la insuficiencia cardíaca dos años antes que los métodos más tradicionales. El algoritmo se basa en los datos recopilados durante las visitas al hospital. Jianying Hu, uno de los investigadores involucrados, explica: "Hemos descubierto que el diagnóstico de otras enfermedades, medicamentos recetados y registros médicos de hospitalizaciones, en este orden, pueden proporcionar signos capaces de predecir la enfermedad”.

El uso de IA en la medicina promete beneficiar a muchos. Los avances en la investigación también dependen de cuán rápido se puedan adaptar las estructuras de los servicios de salud y de poner en marcha plataformas a nivel nacional para la detección y prevención de las enfermedades.

Si bien se están desarrollando tratamientos de punta que por ahora conllevan costos muy altos, solo accesibles para un segemento pequeño de pacientes; también es cierto, que muchísimas soluciones aportadas por la IA, reducen los costos a niveles que hacen posible su uso de tratamientos mejorados para toda la población, democratizando el acceso a los estándares de salud modernos.

En teoría, el uso de IA en medicina será disruptivo en la profesión médica, sustituyendo muchas funciones de seres humanos, desde enfermeros, técnicos y médicos, aparentemente, con la excepción de los mejores especialistas. Pero, hay dos servicios en los que, más allá de la tecnología, tal como lo prueban una serie de estudios y el sentido común, el contacto con seres humanos es fundamental, la edución y la salud. Por lo tanto, se puede estimar que por un lado los seres humanos serán sustituidos por máquinas inteligentes, y por otro, se crearán más oportunidades para servicios de salud mejorados en los que el contacto humano hará la diferencia.   

La humanidad es responsable del uso inteligente de la inteligencia artificial, tanto desde el punto de vista científico como moral, sin olvidar los aspectos éticos de las relaciones con los pacientes. Lampadia

La inteligencia artificial mejorará los tratamientos médicos
De A&E a IA

No dejará sin trabajo a los médicos expertos, en el corto plazo

The Economist
7 de junio, 2018
Traducido y glosado por Lampadia

Cuatro años atrás, una mujer de unos 30 años fue atropellada por un automóvil en Londres. Ella necesitaba una cirugía de emergencia para reducir la presión en el cerebro. Su cirujano, Chris Mansi, recuerda que la operación fue un éxito, pero ella murió. Mansi quería saber por qué. Descubrió que el problema había sido un retraso de cuatro horas a la hora de sacarla de la unidad de accidentes y emergencias del hospital donde la trajeron por primera vez al quirófano de su propio hospital. Eso, a su vez, fue el resultado de un retraso en la identificación, de exámenes médicos, de que tenía un gran coágulo de sangre en el cerebro y necesitaba tratamiento inmediato. Para evitar repeticiones de este tipo de retraso, Mansi ayudó a establecer una empresa llamada Viz.ai, con el propósito de utilizar el aprendizaje de las máqinas, una forma de inteligencia artificial (IA), para identificar a los pacientes que necesitan atención urgente de aquellos que pueden esperar, mediante el análisis de los escáneres realizados al momento de la admisión.

Esa idea es uno de los miles de proyectos en marcha para utilizar el aprendizaje de las máquinas para transformar la manera en que los médicos atienden a los pacientes. Aunque diversos, estos proyectos tienen un objetivo común: llevar el paciente correcto al médico correcto en el momento correcto.

En febrero, Viz.ai recibió la aprobación de los reguladores de los EEUU para vender su software de detección, a partir de escáneres cerebrales, de accidentes cerebrovasculares causados ​​por un bloqueo en un vaso sanguíneo grande. La tecnología se está implementwando en hospitales del "cinturón de accidentes cerebrovasculares" de EEUU, en el sureste, en la que los accidentes cerebrovasculares son inusualmente comunes. Erlanger Health System, en Tennessee, utilizará su sistema Viz.ai a partir de la próxima semana.

Los beneficios potenciales son impresionantes. Como observa Tom Devlin, neurólogo de derrames cerebrales en Erlanger, "sabemos que perdemos 2 millones de células cerebrales cada minuto que el coágulo está allí". Sin embargo, las dos terapias que pueden transformar los resultados (fármacos anticoagulantes y una operación llamada trombectomía) rara vez usada porque, cuando se diagnostica un derrame cerebral y se ensambla un equipo quirúrgico, una gran parte del cerebro del paciente ha muerto. La tecnología de Viz.ai debería mejorar los resultados identificando casos urgentes, alertando a los especialistas de guardia y enviándoles los escaneos directamente.

La IA lo tiene

Otra área importante para la asistencia de IA es la oncología. En febrero de 2017, Andre Esteva de la Universidad de Stanford y sus colegas utilizaron un conjunto de casi 130,000 imágenes para entrenar un software de inteligencia artificial a clasificar las lesiones de la piel. Así fue capacitado y probado con las opiniones de 21 dermatólogos calificados, el software podía identificar tanto el tipo más común de cáncer de piel (carcinoma de queratinocitos) como el tipo más letal (melanoma maligno), con tanto éxito como los profesionales. Eso fue impresionante. Pero ahora, como se describió el mes pasado en un artículo publicado en Annals of Oncology, hay un sistema de detección de cáncer de piel con IA que puede funcionar mejor que la mayoría de los dermatólogos. Holger Haenssle de la Universidad de Heidelberg, en Alemania, se enfrentó a un sistema de IA contra 58 dermatólogos. Los humanos pudieron identificar el 86.6% de los cánceres de piel. La computadora encontró 95%. También diagnosticó erróneamente menos lunares benignos como tumores malignos.

También ha habido avances en la detección del cáncer de mama. El mes pasado, Kheiron Medical Technologies, una empresa de Londres, recibió noticias de un estudio donde el software excedía el estándar de rendimiento requerido oficialmente para los radiólogos que realizaban el chequeo de la enfermedad. La firma dice que presentará este estudio para su publicación cuando haya recibido la aprobación europea para usar la IA, que espera que suceda pronto.

Este desarrollo parece importante. La detección de mamas ha salvado muchas vidas, pero deja mucho que desear. El sobrediagnóstico y el sobretratamiento son comunes. Por el contrario, los tumores a veces se pierden. En muchos países, tales problemas han llevado a que un segundo radiólogo revise rutinariamente las exploraciones, lo que mejora la precisión, pero aumenta la carga de trabajo. Como mínimo, el sistema de Kheiron parece útil para una segunda opinión. A medida que mejora, puede calificar a las mujeres según sus riesgos de cáncer de mama y decidir el mejor momento para su próxima mamografía.

Los esfuerzos para utilizar la IA para mejorar los diagnósticos también están en marcha en otras partes de la medicina. En la enfermedad ocular, DeepMind, una subsidiaria con sede en Londres de Alphabet, la empresa matriz de Google, tiene una IA que analiza imágenes de la retina para detectar enfermedades como el glaucoma, la retinopatía diabética y la degeneración macular relacionada con la edad. La firma también está trabajando en mamografías.

Las enfermedades cardíacas son otro campo de interés. Investigadores de la Universidad de Oxford han estado desarrollando IAs para interpretar los ecocardiogramas, que son exploraciones ultrasónicas del corazón. Los cardiólogos que examinan estos exámenes buscan signos de enfermedad cardíaca, pero pueden perderlos el 20% de las veces. Eso significa que los pacientes serán enviados a casa y luego pueden tener un ataque al corazón. La IA, sin embargo, puede detectar cambios invisibles al ojo y mejorar la precisión del diagnóstico. Ultromics, una firma en Oxford, está tratando de comercializar la tecnología y podría utilizarse este año en Gran Bretaña.

También hay esfuerzos para detectar arritmias cardíacas, particularmente fibrilación auricular, que aumentan el riesgo de insuficiencia cardíaca y accidentes cerebrovasculares. Investigadores de la Universidad de Stanford, dirigidos por Andrew Ng, han demostrado que el software de IA puede identificar las arritmias de un electrocardiograma (ECG) mejor que un experto. El grupo ha unido fuerzas con una firma que fabrica dispositivos portátiles de ECG y está ayudando a Apple a estudiar si se pueden detectar arritmias en los datos de frecuencia cardíaca recogidos por sus relojes smart. Mientras tanto, en París, una empresa llamada Cardiologs también está tratando de diseñar una IA destinada a leer ECG.

Viendo hacia adelante

Eric Topol, cardiólogo e investigador de medicina digital en el Instituto de Investigación Scripps, en San Diego, dice que la precisión de los médicos y de los algoritmos son comparables en algunas áreas, pero las computadoras tienen la ventaja de la velocidad. Esta combinación de rasgos llevará a una mayor precisión y productividad en la atención médica.

La inteligencia artificial también podría hacer que la medicina sea más específica, al ser capaz de establecer distinciones que eluden a los observadores humanos. Puede clasificar cánceres o instancias de enfermedad cardíaca de acuerdo con sus riesgos, por ejemplo, distinguiendo aquellos cánceres de próstata que matarán rápidamente, y por lo tanto necesitarán tratamiento, de aquellos que no lo harán, y probablemente no puedan ser tratados.

Lo que la IA médica no hará, al menos no por mucho tiempo, es que los expertos humanos sean redundantes en los campos que invade. Los sistemas de aprendizaje de las máquinas funcionan en una estrecha gama de tareas y necesitarán una estrecha supervisión en los próximos años. Son "cajas negras", ya que los médicos no saben exactamente cómo llegan a sus decisiones. Sin embargo, quitarán gran parte de la dificultad y el error del diagnóstico.

También ayudarán a garantizar que los pacientes, ya sea que se les haga un examen de detección de cáncer o que se los saque de la escena de un accidente automovilístico, sean tratados a tiempo para salvarse. Lampadia

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