Predecir el futuro, el gran reto de la IA en la medicina

La inteligencia artificial (IA) es una rama del conocimiento que investiga cómo hacer que las máquinas tomen decisiones de manera autónoma, tal y como lo hacemos nosotros. 

Actualmente, la IA es capaz de emular el comportamiento humano en Múltiples ámbitos, muchos de ellos imprescindibles en nuestras vidas, como es el caso de la medicina. En este campo, ya está cambiando radicalmente el trabajo cotidiano de los especialistas: puede realizar tareas repetitivas que conllevarían mucho tiempo y fatiga visual a un médico experto; generar informes médicos de manera automatizada; mejorar la formación de los especialistas sanitarios; ofrecer herramientas muy precisas de diagnóstico de enfermedades, e, incluso, ayudar en el diseño de terapias y tratamientos.

Diagnósticos antes de que aparezcan los síntomas

Investigadores del Hospital General de Massachusetts y del MIT en Boston (EE. UU.) presentaron un sistema de IA capaz de pronosticar si una mujer, actualmente sana, iba a desarrollar cáncer de mama en los cinco años siguientes, con una precisión aproximada de un 70%.

El sistema fue entrenado con millas de mamografías, identificando las de las pacientes que desarrollaron cáncer en ese lapso de tiempo. Demostraron así que el modelo podía detectar cambios sutiles en tejidos mamarios precursores de la enfermedad y que no son fácilmente identificables por el médico experto con tanta antelación.

Estimaciones de supervivencia

¿Es capaz un programa de IA de prever de manera confiable si un paciente que sufre una dolencia grave va a poder sobrevivir? Pues ese es el objetivo de algunos trabajos muy recientes, que utilizan la inteligencia artificial para vaticinar si una persona enferma puede llegar a despertar de un coma cerebral o estimar la supervivencia de pacientes con distintos tipos de cáncer: de laringe, rectal y tumores cerebrales.

Máquinas que predicen la evolución de la enfermedad

Este es el objetivo del modelo de IA propuesto por un equipo científico de Singapur. Su proyecto es capaz de pronosticar los cambios que el campo visual del paciente sufrirá en un plazo de 12 meses desde su primera visita al médico con una precisión en torno al 80 %. Sus parámetros fueron ajustados utilizando imágenes médicas, campos visuales y datos demográficos y clínicos de pacientes con cinco visitas durante 12 meses.