3 aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la salud

inteligencia artificial

Durante los últimos años hemos escrito kilos de tinta enfocados en la Inteligencia Artificial, y en esta ocasión queremos destacar tres aplicaciones en el sector de la salud que nos han llamado especialmente la atención:, pero no sin antes hacer una pequeña introducción sobre lo que estamos hablando.

A grandes rasgos podemos decir que la Inteligencia Artificial se basa en la obtención de modelos de comportamiento en programas que han sido alimentados con una enorme cantidad de datos. A modo de ejemplo: si le enseñamos 5 millones de fotos de perros a un programa, seguramente acabará aprendiendo lo que es un perro, y conseguirá identificarlo en fotografías nuevas que no había visto antes.

De la misma forma que podemos enseñar a un programa a identificar objetos, rostros y animales a base de darle datos, también podemos enseñarle a detectar “cosas raras” en una radiografía, o a predecir el futuro, ya que si un ordenador ha visto que el 90% de las veces que ocurre un evento A, acaba en un evento B, él aprenderá a predecir el B cada vez que ve un A (por eso muchas veces el teclado del móvil predice un “días” cada vez que escribimos un “buenos”).

En el mundo de la salud esto tiene una importancia fundamental, ya que no hay ningún médico que haya visto 100 millones de radiografías de pulmón en su vida, pero un ordenador sí puede hacerlo, y sacar conclusiones a partir de lo que analiza.

Inteligencia Artificial aplicada en alzheimer

Desde la UPC llegó un proyecto hace unos meses describiendo un sistema de detección precoz del Alzheimer que identificaba partes del cerebro de personas adultas sanas, ayudando a diagnosticar la enfermedad en su etapa inicial al comprobar la existencia de deterioro cognitivo leve y predecir así la progresión futura.

El modelo consigue diagnosticar con una precisión de más del 90% y llegar a conclusiones 1.85 años antes de que la enfermedad sea evidente.

Para entrenar al sistema han usado imágenes de Resonancia Magnética (MRI) de aproximadamente 800 participantes del estudio Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Entre ellos habían personas sanas, otras con deterioro cognitivo leve y otras con Alzheimer avanzado, suficiente para que el programa consiguiese identificar patrones.

El estudio está descrito en cit.upc.edu. En el vídeo podéis ver lo que opina sobre el tema el que fue CEO de Intel, Brian Krzanich.

Inteligencia Artificial para detección precoz de cáncer de mama

Siguiendo la misma idea, desde la Universidad de Valencia comenzaron a entrenar máquinas para ayudar a realizar diagnósticos más precisos.

El sistema fue entrenado con una gran cantidad de datos, de imágenes ofrecidos por el proyecto Digital Mammography DREAM Challenge, y es capaz de mejorar la relación de falsos positivos, lo que evita que las mujeres tengan que hacer biopsias no necesarias.

La fiabilidad en este caso es de un 89%, un porcentaje que puede llegar al 93% cuando se analizan los datos junto a radiólogos humanos.

Podéis leer el artículo en innovacion.upv.es

Inteligencia artificial para acelerar la investigación de la malaria

Como tercer ejemplo no vamos a ver un sistema entrenado con imágenes y sí una inteligencia artificial que puede ayudar en la creación de fármacos para luchar contra la malaria.

El estudio, publicado en eurekalert.org, describe cómo es posible desarrollar nuevos medicamentos antipalúdicos. Para ello son realizados análisis estadísticos del efecto de diferentes medicamentos, cargando con millones de datos a los sistemas que podrán llegar a conclusiones que ayudarán a los fabricantes a realizar diferentes mezclas para bloquear al agente que causa la malaria en los seres humanos.

Es cierto que el análisis de grandes cantidades de datos se ha realizado desde hace décadas entre los profesionales de estadística, pero con Inteligencia Artificial podemos obtener conclusiones, no solo números, lo que ayuda a acelerar el proceso.

Son solo tres ejemplos, pero podríamos seguir hablando sobre esta forma de aplicar la tecnología durante mucho tiempo más. Estad atentos porque tenemos el radar configurado para seguir identificado cómo estamos mejorando el mundo con la Inteligencia Artificial.

Juan Diego Polo

Estudió Ingeniería de Telecomunicaciones en la UPC (Barcelona), trabajando como ingeniero, profesor y analista desde 1998 hasta 2005, cuando decidió emprender creando wwwhatsnew.com.