¿Peligra el futuro de los profesionales en atención médica?
Cierto es que la narrativa actual sobre la
Inteligencia Artificial (I.A.) está un tanto
distorsionada hacia visiones extremas, presentándola como el mal que destruirá la humanidad (tanto Elon Musk como Stephen Hawking advirtieron sobre ello) o como la única fuente de futura prosperidad del ser humano. Para
mitigar los efectos dañinos de las exageraciones y tener una imagen más clara en la "batalla" entre la I.A. y la humanidad, el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) ha creado una excelente herramienta
de visualización para ver si los algoritmos inteligentes son mejores a los humanos para ofrecer soluciones de atención médica.
Algoritmo para detectar mutaciones de ADN en tumores
Una de las razones por las que es tan increíblemente difícil tratar el cáncer es que los tumores malignos tienden a mutar, crecer, evolucionar y cambiar. En los últimos años, los científicos descubrieron que no solo el
cáncer mismo se transforma, sino también su ADN. A medida que los costes de secuenciación disminuyeron significativamente, el análisis genético de los tumores se hizo posible, y recientemente, los expertos, con el apoyo
de herramientas computacionales, comenzaron a analizar los datos para determinar qué tipos de cambios genéticos, o mutaciones, ocurren. Para hacer que las herramientas existentes sean más precisas, Personal Genome
Diagnostics en Baltimore ha desarrollado un nuevo método que incluye el aprendizaje automático que automatiza el proceso de diagnóstico de ADN tumoral y mejora la precisión de la identificación de mutaciones en tejidos
cancerosos. Teniendo en cuenta ese resultado, el médico puede elegir el tratamiento específico para el paciente.
¿Puede la inteligencia artificial clasificar mejor las imágenes del corazón que los humanos?
Los ecocardiogramas producen ondas de sonido para pintar la imagen del corazón, a partir de las cuales los cardiólogos pueden identificar si el paciente tiene alguna enfermedad cardíaca. Es una prueba estándar para
detectar problemas con las válvulas o cámaras de nuestro órgano central, para detectar un defecto cardíaco congénito o si la falta de aliento o el dolor en el pecho está relacionado con el corazón. Rima Arnaut, profesora
asistente y cardióloga en ejercicio en la UC San Francisco, y su equipo utilizaron un aprendizaje profundo para entrenar a un sistema de I.A. que permite clasificar los ecocardiogramas según el tipo de vista mostrado.
Cuando se les pidió que ordenaran las imágenes, el algoritmo logró una precisión del 92% mientras que los humanos solo acertaron en un 79%.
Los algoritmos inteligentes no solo clasifican, sino además predicen resultados basados en diversos factores
Algoritmo de predicción de ataque al corazón
Los algoritmos inteligentes no solo superan a los médicos cuando se trata de clasificar, sino también a la hora de predecir resultados basados en diversos factores. Recientemente, investigadores de la Universidad de
Nottingham en el Reino Unido crearon un sistema que escaneaba los datos médicos de rutina de los pacientes y predecían cuál de ellos tendría ataques cardíacos o accidentes cerebrovasculares dentro de 10 años. Cuando se
compara con el método estándar de predicción basado en factores de riesgo bien establecidos, como la presión arterial alta, el colesterol, la edad, el tabaquismo y la diabetes, el sistema de I.A. predijo correctamente
los destinos de 355 pacientes más.
Ese es un logro significativo para un sistema de I.A., especialmente cuando se tiene en cuenta lo difícil que es predecir este tipo de eventos cardíacos. Los investigadores creen que el algoritmo podría estar en uso
clínico en los próximos cinco años.
Ordenadores detectando riesgo de cáncer de mama
El cáncer de mama es el más frecuente en mujeres y el segundo cáncer más común en general. A pesar de la concienciación mundial y los esfuerzos de prevención, hubo más de 2 millones de nuevos casos en 2018.
Como en todos los casos de cáncer, la detección temprana podría salvar vidas. Sin embargo, las mujeres con senos densos tienen un mayor riesgo de someterse a exámenes de mamografía que no detectan signos de cáncer de
seno. Investigadores de la Universidad de California en San Francisco encontraron que el software comercial para clasificar automáticamente la densidad de los senos y así detectar el cáncer es tan preciso como los
radiólogos humanos. En breve, el algoritmo podría apoyar a los doctores en casos en que la densidad mamaria no permita un diagnóstico claro.
Aceptar y salir
