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Inteligencia artificial en salud. Los datos que salvan vidas.

Poco antes de la medianoche del 31 de diciembre de 2019, un algoritmo de inteligencia artificial de la startup canadiense BlueDot dio un aviso alarmante. Cuando la información fue analizada, se comprobó que BlueDot estaba advirtiendo sobre un posible brote de neumonía no identificada en Wuhan, China. Se trataba del Covid-19.

Un mes después de que BlueDot predijera la pandemia y su epicentro, la OMS dio la voz de alarma a nivel mundial. Este es tan solo un claro ejemplo de cómo los avances en inteligencia artificial y el análisis de datos masivos pueden tener un impacto profundo en el ámbito de la salud. En este sentido, ¿a qué retos se enfrenta la IA y qué podemos esperar en los próximos años?

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La inteligencia artificial aplicada al ámbito de la salud

Hasta hace algunos años, la inteligencia artificial era una tecnología desconocida para muchas personas, asociada al mundo de la ciencia ficción en escenarios futuristas. Hoy en día, la inteligencia artificial es una realidad que está teniendo un impacto transformador en casi todo ámbito de la vida humana.

Un claro ejemplo de esto lo podemos ver en el campo de la salud, en donde la IA puede recibir una innumerable cantidad de usos prácticos. Para analizar este tema a más profundidad, es necesario contar con la opinión de expertos como Juan Francisco Vallalta, quien hace poco fue entrevistado por el equipo de Sciling.

Juan Francisco Vallalta es licenciado en ciencias físicas y especialista en análisis y minería de datos con más de 20 años de experiencia en gestión de proyectos de Tecnología de la Información en hospitales. Se especializa en sistemas de información hospitalaria, historia clínica electrónica, modelado predictivo y visión por ordenador.

El interés por las aplicaciones de la IA en el ámbito médico impulsó a Vallalta a lanzar en 2019 un proyecto llamado HealthDataMiner, a fin de llevar el aprendizaje automático a los profesionales de la salud. Actualmente, lidera la oficina de inteligencia artificial de Laberit, empresa que ofrece soluciones para la transformación digital en entornos sanitarios, públicos e industriales.

Casos de uso de la IA en Salud

Para Vallalta, la inteligencia artificial es una tecnología de tipo transformadora, característica que también se conoce como Tecnología de Propósito General (TPG). Las TPG son tecnologías transversales, es decir, que tienen la capacidad para impactar en cualquier sector o ámbito de la vida humana, además de convertirse en motores de innovación para llevar a cabo tareas que antes se creían imposibles.

Vista desde esta perspectiva, la IA ofrece múltiples aplicaciones en el ámbito médico, que no solo facilitan la realización de tareas rutinarias, sino que también abren nuevos campos de acción. En términos generales, los principales casos de uso que tiene la inteligencia artificial en el sector de la Salud son los siguientes:

  • Aspectos operativos y de gestión.
  • Atención clínica.
  • Desarrollo acelerado de fármacos.
  • Terapias, prótesis y domótica.

1.Aspectos operativos y de gestión

Uno de los ámbitos médicos en el que se puede aprovechar todo el potencial de la IA es el sector hospitalario, específicamente en los aspectos operativos y de gestión. Es así porque los hospitales funcionan como cualquier otra organización, con procesos operativos que requieren del manejo eficiente de grandes cantidades de información.

En este sentido, los avances en inteligencia artificial para el análisis de datos masivos resultan de gran ayuda. Por ejemplo, la IA podría predecir la cantidad de pacientes que serán atendidos cada día en el área de Urgencias de un hospital. Este tipo de información facilitaría la toma de decisiones en lo relacionado con la gestión de recursos.

2. Atención clínica: prevención, diagnóstico, tratamiento y seguimiento de enfermedades

Igualmente, el ámbito hospitalario se ha beneficiado muchísimo de los avances en inteligencia artificial para proporcionar una atención clínica más eficiente. Los procesos de diagnóstico, tratamiento y seguimiento de patologías están recibiendo sustanciales mejoras para ofrecer una atención médica más personalizada y efectiva.

  • Un claro ejemplo de esto es la medicina algorítmica, que consiste en la aplicación de inteligencia artificial para hacer una detección temprana de enfermedades.
  • Asimismo, la empresa IBM ha desarrollado un asistente virtual llamado Watson, que ayuda al personal médico a saber cuáles son los mejores pasos para tratar a cada paciente.

3. Desarrollo acelerado de fármacos

La IA también ofrece numerosas ventajas en el campo de la farmacología, un sector de la salud en el que se manejan grandes cantidades de datos. Los avances en inteligencia artificial facilitan el trabajo de los investigadores en esta área, analizando secuencias genéticas y haciendo combinaciones para crear nuevos fármacos, entre otras aplicaciones.

4. Domótica y prótesis inteligentes

La implantación de prótesis inteligentes, capaces de memorizar los patrones de movimiento de una persona para facilitar su recuperación, son otro ejemplo de cómo la IA está revolucionando el ámbito médico. Asimismo, los avances en domótica ayudan a pacientes discapacitados o de edad avanzada a realizar tareas cotidianas con un mínimo esfuerzo físico.

Riesgos y retos a superar

Es fácil emocionarse al pensar en todos los posibles casos de uso que podría dársele a la IA en el ámbito médico. Ahora bien, aunque el campo de oportunidad es muy grande, existen algunos retos y riesgos que no pueden ignorarse y que dificultan la aplicación de estas tecnologías en el sector Salud.

En primer lugar, si bien es cierto que se ha progresado mucho en el desarrollo de tecnologías relacionadas con la IA, aún queda mucho camino por recorrer. En palabras de Juan Francisco Vallalta, estamos en una ‘etapa embrionaria del proceso, especialmente por todos los retos que conlleva la aplicación de IA en Salud.

1. La seguridad de los pacientes

Un aspecto de gran importancia para la aplicación de sistemas de IA en el sector salud tiene que ver con la seguridad de los pacientes. A diferencia de otros sectores, como el marketing digital o el retail, en el ámbito clínico se usa la IA como una herramienta para diagnosticar enfermedades, salvar vidas y promover el bienestar de seres humanos.

Por lo tanto, en aplicaciones clínicas es necesario demostrar que la IA no hace daño a los pacientes y que tiene un impacto clínico positivo respaldado por la evidencia científica. En este sentido, el mayor reto quizá sea ganarse la confianza de las instituciones médicas para que estén dispuestas a implementar sistemas de IA en sus procesos de análisis.

2. La explicabilidad en el sector salud

A fin de que médicos y pacientes se sientas seguros con el uso de IA en los procesos de análisis clínico, es prioritario ganarse su confianza. Para ello, necesitan tener a su disposición información clara acerca del comportamiento de los modelos de IA. Es a esto a lo que nos referimos cuando hablamos de explicabilidad.

  • La explicabilidad es uno de los aspectos imprescindibles para una inteligencia artificial ética.
  • Tiene que ver con la capacidad de explicar con transparencia cómo los sistemas de inteligencia artificial llegan a sus predicciones y decisiones.
  • Dicha información es muy importante, puesto que los resultados generados por un algoritmo pueden afectar para bien o para mal a las personas.

Ahora bien, explicar con exactitud las predicciones que da un modelo no es complicado si el modelo es simple. Pero las cosas se ponen cuesta arriba cuando aumenta el número de variables, o cuando se quieren tomar muchas decisiones en pocos segundos. Hallar el equilibrio entre explicabilidad y exactitud es donde actualmente se busca avanzar.

3. La privacidad y el manejo de datos

Otro desafío al que se enfrenta la IA y el Big Data en salud tiene que ver con el manejo de datos y la privacidad del paciente. Los sistemas de inteligencia artificial se alimentan de datos, datos que son propiedad del paciente, no de las instituciones de salud. Por lo tanto, es necesario hallar la manera de utilizar estos datos sin poner en riesgo la privacidad de los pacientes.

En España, los avances que se hagan en este sentido deben adecuarse a los lineamientos establecidos por:

Sin duda, esto permitirá hacer un uso seguro y confiable de los datos personales de cada paciente. De hecho, este conjunto de leyes sobre protección de datos ha posicionado a España y otros países europeos como los pioneros en la regulación que garantiza un uso confiable de la IA.

4. La robustez de los sistemas de IA

Por último, conviene destacar un reto más al que se enfrenta la IA para proporcionar verdaderos niveles de eficiencia al sector salud: la robustez de los sistemas de inteligencia artificial y la necesidad de que estos sean monitorizados y actualizados constantemente en función del contexto.

Los profesionales del Machine Learning deben asegurarse de que los sistemas de inteligencia artificial creados para el sector salud sean estables, que funcionan de forma correcta y que no se puedan perturbar o manipular fácilmente. Este punto está muy relacionado con garantizar la seguridad de los pacientes y proporcionarles una atención médica de calidad.

Según Juan F. Vallalta, el principal problema es que aún no existen estándares de construcción de sistemas de inteligencia artificial en salud que establezcan los pasos a seguir y los límites a respetar en la creación de dichos sistemas. Por fortuna, la IA tiene un amplio historial de retos superados y metas alcanzadas.

Los perfiles centauro en el ámbito sanitario y el concepto de “human in the loop”

Por otra parte, es importante enfatizar que la inclusión de la IA en los procesos de gestión, análisis clínico e investigación médica no pretenden reemplazar a los profesionales de la salud. Hablando sobre este tema, Vallalta apunta al concepto de inteligencia aumentada o inteligencia colaborativa, como el resultado de la unión entre hombre y algoritmo.

Este enfoque colaborativo es el que ha predominado desde el momento en que se conoció todo el potencial de la IA. Y es especialmente necesario cuando se trata de aplicar modelos de aprendizaje automático al análisis clínico en centros de salud. La presencia humana siempre será necesaria en este tipo de ámbitos, sobre todo al momento de tomar decisiones.

Para lograr niveles de interacción óptimos, tanto los profesionales de la salud como los sistemas de IA deben prepararse o ‘entrenarse’ con ese objetivo.

  • Del lado humano, será esencial contar con profesionales instruidos en el uso de IA aplicada al ámbito médico.

Por su parte, los modelos de IA tendrán que diseñarse para permitir y facilitar la intervención humana.

Talento híbrido y modelos colaborativos

La colaboración entre la inteligencia humana y la inteligencia artificial para alcanzar fines comunes se conoce como ‘perfil centauro’. Básicamente, se requiere que los profesionales de la salud reúnan un conjunto de competencias que les permitirán interactuar con los procesos de inteligencia artificial.

Asimismo, los sistemas de IA más avanzados están configurados de tal manera que hombre y máquina interactúen continuamente mediante un mecanismo conocido como human in the loop’ (HITL). Este mecanismo le permite al ser humano dar retroalimentación directa a un modelo de IA bajo unos parámetros previamente establecidos.

Aplicando estos conceptos al ámbito médico, se obtienen resultados que serían inalcanzables para una máquina o un ser humano por sí solos. Si el sistema de IA no puede resolver un problema, el profesional médico podrá intervenir convenientemente. Así, el modelo de IA recibe retroalimentación y aprende a producir mejores resultados cada vez.

El futuro de la IA

Finalmente, ¿qué podemos esperar en los próximos años en lo relacionado con la IA y el sector salud? Tomando en cuenta todos los retos que la IA aún tiene que superar, su inclusión en el ámbito clínico sigue siendo una meta a largo plazo. Afortunadamente, los esfuerzos orientados en esa dirección siguen dando muy buenos resultados.

En opinión de Juan F. Vallalta, serán los sistemas de diagnóstico y de gestión del sector salud los primeros en perfeccionarse mediante el uso de la IA y el análisis de Big Data. Entonces, los avances en inteligencia artificial harán posible la reinvención del trabajo en el campo médico, con un impacto profundo en este sector tan importante y sensible de nuestra sociedad.

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