Cómo la Inteligencia Artificial cambió la medicina

El mercado de aplicaciones y dispositivos enfocados a la salud a crecido a gran escala últimamente y los especialistas deducen que este cambio se ha dado en tal magnitud gracias al uso de smartphones. Uno de los ejemplos más interesantes de esta tendencia es el resultado del estudio hecho por lumoid.com.

En este estudio revelan que el 72% de las mujeres adolescentes compran un wereable entiéndase smart watch o smart band debido a la información relacionada con la calidad y cantidad de sueño, así como también por las herramientas para el monitoreo de la actividad física.

Uno de los problemas más grandes para la aplicación de machine learning sobre la medicina es la recolección de información, si por ejemplo se desea hacer un algoritmo que prediga el posible padecimiento de una enfermedad se necesita una gran cantidad de historiales clínicos los cuales en su mayoría no son divulgados.

En la actualidad existen aproximadamente 106 startups dedicadas a la transformación del cuidado de la salud utilizando inteligencia artificial. Entre algunos de las áreas las cuales se están transformando mediante el uso de Inteligencia artificial son:

 Información de Pacientes y análisis de riesgos

Al manejar la información del paciente de forma digital es posible almacenar todo su historial clínico y así realizar predicciones con el fin de prevenir padecimientos futuros.

Investigadores como Narges Sharif-Razavian han dedicado su vida a la detección temprana de padecimientos usando IA tomando como base de información todos los múltiples resultados de exámenes de laboratorio, su investigación ha arrojado interesantes resultados sobre todo para la detección temprana de diabetes tipo 2.

Con inteligencia artificial documentos como las guías medicas pueden ser mejorados. Una guía médica es un documento en el cual se registran los posibles diagnósticos dada una lista de síntomas.  Si estas guías fueran alimentadas por un algoritmo de aprendizaje, estas podrían cambiar dependiendo de los diagnósticos exitosos dados por los doctores.

Diagnóstico mediante análisis de imágenes

Muchos diagnósticos médicos pueden realizarse mediante la revisión visual de un paciente o de resultados de laboratorio como las resonancias o radiografías. Con IA, investigadores usando una gran cantidad de imágenes de algún padecimiento pueden ser capaces de detectar con gran precisión la presencia de ese padecimiento.

Es el caso de herramientas como molescope. Una app para android e IOS que ayuda a la detección de lunares benignos y la detección temprana de cáncer en la piel.

 En otro ejemplo investigadores de la Universidad de Bari en Italia entrenaron un sistema con resonancias magnéticas del cerebro de 38 pacientes con alzheimer y 29 sujetos sanos y lograron detectar con un 84% de probabilidad el proceso del deterioro cognitivo que causa la enfermedad. Los resultados finales de sus pruebas mostraron que la herramienta puede ser capaz de predecir con un 82-90% de fiabilidad que pacientes sufrirán de alzheimer 10 años antes de los primeros síntomas.

Monitoreo y administración del estilo de vida

Este sin duda como hemos comentado es una de las áreas más comercializadas hasta la fecha, muchos dispositivos personales como wereables o smartphones ya cuentan con una infinidad de herramientas para administrar nuestro estilo de vida.

Entre ellas destacan herramientas para el análisis de la calidad de sueño en dispositivos como las smart bands. La calidad de sueño se suele calcular registrando el tiempo que pasas durante la fase de sueño profundo, es decir, detectando cuanto te mueves mientras duermes, estos dispositivos además tienen la opción de programar alarmas capaces de levantarte cómodamente sin sacarte drásticamente del sueño profundo. También existen otros sistemas que apoyan al control de dietas o ejercicio y predicen tu perdida de tejido graso.

Nutrición

Para el caso de nutrición se han realizado variadas herramientas entre ellas se destacan startups como VITL (https://vitl.com/), un asistente de texto (chatbot) el cual en base a una serie de preguntas te realiza recomendaciones en base a suplementos alimenticios o dietas. Otras herramientas como nutritas.com tienen sistemas muy precisos para identificar tu condición de salud y partiendo de ahí sus algoritmos de aprendizaje recomiendan el mejor proceso para mejorar la condición.

Cirugía y cuartos de emergencias

Los dispositivos para el monitoreo de cirugías al momento de una emergencia también están siendo mejorados incluyendo software de aprendizaje, es el caso de compañías como Gauss Surgical la cual desarrolla soluciones que dan una estimación de la pérdida de sangre, ayudando a optimizar las decisiones de transfusión, reconocer el estado de hemorragia y mejorar los resultados de los pacientes.

Otros dispositivos para el apoyo al momento de una cirugía son los medidores de dolor. La empresa MEDASENSE realizó un dispositivo que con ayuda de inteligencia artificial tiene la capacidad de medir la cantidad de dolor que sufre un paciente. 

Administración del hospital y seguridad del paciente

La administración de un hospital es un asunto crucial ya que una mala administración puede costar la desatención de un paciente o la entrega incorrecta de fármacos y esto puede traducirse en la pérdida de una vida.

Empresas como DAnalytics realizan análisis de mercado sobre las nuevas técnicas para el cuidado de la salud, incluyen las investigaciones más recientes de fármacos, remedios, agencias gubernamentales de salud y asociaciones médicas.

Algunas otras empresas han desarrollado aplicaciones de administración las cuales toman en consideración todas las mejores prácticas para mejorar el cuidado de la salud. Estas aplicaciones trabajan desde la captura de información del paciente, visualización de reportes y el calendarizado de acciones tomadas. Sistemas de este tipo en su mayoría trabajan en la nube y servicios específicos como Amazon web Services debido a la cantidad de información a almacenar y la necesidad de un rápido procesamiento de la misma.

Asistentes virtuales

Imagínate que se padece de una rara enfermedad, realizar una consulta con un especialista es extremadamente difícil en algunos casos y obviamente costoso al mismo tiempo. Muchas empresas se han dado a la tarea de resolver este problema, actualmente existe grupos de especialistas los cuales pueden ser abordados mediante video chats en linea especializados los cuales le dan acceso al doctor de toda la información del paciente.

También se ha adoptado el uso de sistemas expertos sobre chatbots, es decir, un chat que tiene la posibilidad de responder preguntas técnicas en este caso, dar diagnósticos.

Salud mental

Científicos norteamericanos han descubierto un sistema de alerta temprana para detectar la depresión a través de las fotos que el paciente publica en redes sociales. La nueva investigación, publicada en la revista 'EPJ Data Science', demuestra que los ordenadores, aplicando el aprendizaje automático, pueden detectar con éxito personas deprimidas a partir de pistas en sus fotos de Instagram. La tasa de detección de las computadoras es un 70% más confiable que la tasa de éxito del 42% de médicos de medicina general que diagnostican la depresión en persona. Además de estos estudios también se han hecho sistemas de aprendizaje automático para la detección de estrés y ansiedad.

Dentro de esta área de salud mental también se ha implementado la idea del uso de asistentes virtuales, para este caso el conocimiento que se pretende simular es el de un psicólogo dando terapias en línea.

Reto de Seguridad.

Uno de los mercados más grandes enfocados a la salud es el de los wereables, en los primeros 5 meses del 2017, los investigadores de kaspersky Lab detectaron 7,242 muestras de malware en dispositivos de IoT, 74% más que el total de las muestras en el lapso de 2013 a 2016.

El auge del internet de las cosas (IoT) ha hecho que los hackers ataquen cada vez más a toda la variedad de dispositivos conectados a internet. La industria de la salud a nivel global planea invertir alrededor de $410 millones de dólares en dispositivos IoT en el 2022. Junto con esta tendencia se ha visto el surgimiento de algunos procedimientos como el Medjack, a través del cual los atacantes buscan comprometer los equipos que se conectan a los dispositivos médicos. Apenas en agosto de este año, uno de los principales fabricantes de marca pasos emitió una alerta de llamado para actualización de firmware a cerca de 465,000 pacientes después de descubrirse una vulnerabilidad que ofrece al atacante la posibilidad de realizar diferentes vectores de ataques que tendrían un impacto directo en la salud de los pacientes. Actualmente se están trabajando en soluciones de seguridad como el uso de blockchain y la comunicación mediante protocolos más seguros para aumentar la confianza del uso de estos dispositivos médicos.

Conclusión

Sin duda la inteligencia artificial a mejorado significativamente el cuidado de la salud, desde aplicaciones cotidianas que ayudan al control alimenticio hasta dispositivos especializados para la realización más segura de cirugías y aplicaciones que nos proveen del diagnóstico de expertos. El uso de estas herramientas cambiará totalmente la forma en la que se atienden a los pacientes impactando directamente en una mejor atención, seguimiento y diagnósticos más precisos.