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La inteligencia artificial en el diagnóstico médico

El diagnóstico médico es una de las áreas más críticas y complejas del ámbito sanitario: un diagnóstico preciso y oportuno es el primer paso para un tratamiento efectivo. Durante años, los médicos han dependido de una combinación de conocimientos médicos, experiencias pasadas y pruebas diagnósticas para identificar las enfermedades. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) está empezando a transformar este proceso y está haciendo que los diagnósticos sean más rápidos, más precisos y, en última instancia, más efectivos. En este artículo, exploraremos cómo la IA está revolucionando el diagnóstico médico con algunos ejemplos reales, así como analizaremos las limitaciones, los retos y las consideraciones éticas.

¿Qué es el diagnóstico médico por IA?

El diagnóstico médico a través de la IA aprovecha algoritmos de aprendizaje automático para procesar y analizar diversos datos clínicos, incluidas historias médicas electrónicas, imágenes y datos genéticos, con el fin de facilitar la identificación de enfermedades y afecciones en pacientes. Estos sistemas de IA, al evaluar los historiales médicos y las tendencias identificadas, facilitan listas ordenadas de posibles diagnósticos con estimaciones de probabilidad, orientando al personal médico hacia las causas más probables de los síntomas. Este enfoque basado en IA optimiza el proceso de diagnóstico diferencial, que en general es complicado y lleva mucho tiempo. La IA puede reducir el número de diagnósticos posibles al proporcionar datos de apoyo y estimaciones de probabilidad.

Un ejemplo de ello es Glass Health, aplicación de gestión del conocimiento impulsada por IA y creada específicamente para médicas y médicos en formación. Los profesionales de la salud pueden introducir descripciones de los pacientes en el sistema de IA de Glass Health, que es similar al de ChatGPT, pero que se basa en guías clínicas validadas por médicos, tiene un contexto mucho más cualitativo y se actualiza de manera periódica. A partir de esta información, la IA proporciona potenciales diagnósticos y recomendaciones de tratamiento basadas en la evidencia.

Detección precoz, enfermedades complejas y patrones

La IA desempeña un papel crucial en el reconocimiento precoz de enfermedades al analizar amplios historiales de pacientes, estudios de imagen y datos de dispositivos inteligentes para encontrar patrones, anomalías minúsculas y factores de riesgo que pueden indicar la presencia de una enfermedad.

Asimismo, los algoritmos son capaces de integrar y analizar otros tipos de datos, como texto, información genética e imágenes médicas, para brindar un diagnóstico más preciso y un análisis exhaustivo. Al identificar asociaciones ocultas, biomarcadores y riesgos asociados a enfermedades, estos algoritmos permiten una comprensión profunda de afecciones complejas y ofrecen una visión holística de la salud de un individuo. Esta capacidad resulta en estrategias de tratamiento más personalizadas y diagnósticos acertados.

Como ejemplo real, recientemente un equipo de investigadores desarrolló CRANK-MS, una herramienta basada en IA que puede detectar el riesgo de desarrollar Parkinson con un 96% de precisión, años antes de la aparición de síntomas. La herramienta, que funciona en ordenadores portátiles comunes, analiza en la sangre la presencia de determinados metabolitos, sustancias producidas cuando el cuerpo descompone alimentos y medicinas. Para su creación, los creadores se basaron en un estudio en el que se detectaron patrones que parecen predecir la presencia de la enfermedad o proteger frente a esta.

Aunque el estudio inicial que respalda esta herramienta es limitado, CRANK-MS ilustra el inmenso potencial de la IA cuando se tiene acceso a bases de datos más extensas.

Watson, la IA de IBM, también ha logrado avances significativos. Junto al Barrow Neurological Institute, descubrió nuevos genes vinculados a la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA) en un tiempo récord, con lo que se evidenció su capacidad para analizar grandes datos. Además de identificar genes ya conocidos de ELA, reveló otros no asociados previamente. Watson también ha contribuido en medicina genómica al asistir en tratamientos personalizados para el glioblastoma, un cáncer agresivo.

Radiología y análisis de imágenes

La IA es capaz de analizar rápidamente imágenes médicas, incluidos rayos X, resonancias magnéticas y tomografías, lo que mejora la detección de patrones y la precisión diagnóstica. Estos sistemas benefician a los médicos al ofrecer diferentes perspectivas y reducir interpretaciones erróneas. Además, son especialmente útiles en la identificación de tumores y anomalías, proporcionando a los oncólogos información detallada sobre el crecimiento y potencial de metástasis, facilitando así la creación de tratamientos personalizados.

DeepMind, una empresa de IA propiedad de Alphabet (matriz de Google), ha desarrollado algoritmos que pueden analizar escáneres e imágenes médicas con una precisión que iguala a los radiólogos humanos. Otros científicos han desarrollado una herramienta de IA capaz de diagnosticar y predecir el riesgo de desarrollar múltiples problemas de salud. Y todo esto basado en imágenes retinianas de las personas (la retina se considera una ventana de la salud humana). Esta herramienta, llamada RETfound, fue entrenada con 1,6 millones de imágenes sin etiquetar, y luego fue perfeccionada para reconocer enfermedades específicas.

Medicina personalizada y la atención preventiva

La IA ofrece potencial en la atención sanitaria preventiva y personalizada a través de soluciones específicas basadas en atributos y evaluaciones de riesgo de pacientes individuales. Utilizando datos masivos, como composición genética, historiales médicos y hábitos de vida, los sistemas de IA proporcionan estrategias individualizadas de prevención y tratamiento, lo que fomenta una participación activa del paciente en su bienestar.

Por ejemplo, los algoritmos de IA también están siendo usados para predecir el riesgo de enfermedades cardiovasculares mediante el análisis de variables como presión arterial, colesterol y antecedentes familiares. Estos modelos pueden detectar patrones sutiles en los datos que podrían pasar desapercibidos en un examen convencional.

IA combinada con la experiencia humana

La IA, aunque poderosa, no puede operar de manera óptima sin la intervención humana. Debe integrarse con la experiencia humana y los conocimientos clínicos para obtener los mejores resultados en la toma de decisiones sobre diagnóstico y tratamiento. Los profesionales del sector sanitario aportan una importante visión contextual, habilidades de pensamiento creativo y la capacidad de tener en cuenta factores complicados del paciente que los sistemas de IA pueden no comprender del todo. El ser humano es imprescindible para garantizar el buen funcionamiento de la IA, ofreciendo perspectivas y juicios que la tecnología no puede replicar.

Retos y consideraciones éticas

La creciente relevancia de la IA en la medicina moderna está allanando sin duda el camino para diagnósticos más precisos y tratamientos más personalizados. No obstante, la integración de estas tecnologías también lleva inherentes significativos desafíos éticos y legales, como la determinación de la responsabilidad en casos de diagnósticos incorrectos y la salvaguarda de la privacidad y seguridad de los datos de los pacientes.

Además, existe un riesgo considerable de perpetuar sesgos preexistentes a través de los datos utilizados para entrenar los sistemas de IA, lo que podría afectar la equidad y la imparcialidad en los diagnósticos y tratamientos. Es imperativo que tanto los profesionales médicos como los desarrolladores de IA adopten medidas para asegurar la transparencia y la interpretabilidad de los procesos de diagnóstico, y para establecer y mantener fuertes protocolos de protección de datos.

La concientización y la participación informada de los pacientes son igualmente cruciales, y deben ir de la mano con esfuerzos continuos para curar y diversificar los conjuntos de datos de entrenamiento y para evaluar y rectificar cualquier discriminación y sesgo inherente en los sistemas de diagnóstico médico por IA. En este contexto, el desarrollo de normativas y directrices robustas que aseguren una implementación responsable y ética de la IA en el campo médico es fundamental para garantizar la integridad, la calidad de la atención y la seguridad de los pacientes.