5 aplicaciones del mundo real de la IA en medicina (con ejemplos)

No se puede negar que la Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto omnipresente. Se está volviendo cada vez más sofisticado para hacer lo que los humanos hacen de manera eficiente:aprender, razonar y aplicar la lógica.

Como en muchos otros sectores comerciales, la IA tiene un gran potencial para mejorar la industria médica.

Es posible que ya esté utilizando algunos dispositivos portátiles habilitados para IA para realizar un seguimiento de su salud:FitBit, Smartwatch o un cinturón inteligente.

Si observa detenidamente, encontrará muchos ejemplos excelentes de IA en medicina. Poco a poco se está convirtiendo en parte de nuestro ecosistema de atención médica.

En este blog, analizamos la aplicación en el mundo real y los casos de uso de la IA en el campo de la medicina.

IA en medicina:las tendencias del mercado

La inteligencia artificial está destinada a desempeñar un papel destacado en la medicina y la atención sanitaria.

Hay muchas razones para esto, tales como:

• Avances en potencia informática,
• Algoritmos de aprendizaje,
• Disponibilidad de datos masivos de registros médicos, y
• Dispositivos de salud portátiles.

El mercado de la salud para la inteligencia artificial está aumentando día a día, y las tendencias del mercado parecen todo menos prometedoras.

Valor de mercado

Según los informes, se prevé que el valor de la IA en el mercado mundial de la salud crezca de 3140 millones de dólares en 2019 a 23,850 millones de dólares en 2025.

Se espera que crezca a una CAGR (tasa de crecimiento anual compuesta) del 40,15 % durante el período de pronóstico de 2020 a 2025.

Perspectiva de uso final

El segmento de publicidad y medios lideró el mercado de IA en 2019 y representó más del 20 % de participación en los ingresos globales. Se proyecta que el sector de la salud obtenga una participación líder en el mercado de IA para el año 2027. (Fuente)

Aplicaciones del mundo real de la IA en medicina

Con un gran volumen de datos disponibles, la IA está preparada para ser el motor que impulse la transformación en todo el sector de la medicina.

Con la inteligencia artificial, los algoritmos de aprendizaje son cada vez más exactos y precisos, ya que nos permiten a nosotros, los humanos, obtener información sobre diagnósticos, tratamientos y procesos de atención.

Aquí hay algunas aplicaciones del mundo real de la inteligencia artificial en medicina que pueden beneficiar tanto a los pacientes como a los médicos.

1. Diagnóstico de enfermedades

El diagnóstico correcto es la clave para un tratamiento exitoso. En el caso de un diagnóstico erróneo, muchas cosas pueden salir mal. Por lo tanto, hacerlo bien es sumamente importante, pero no siempre es fácil.

La aplicación de la Inteligencia Artificial al diagnóstico sanitario está proporcionando muchos beneficios a la industria médica.

El software basado en IA puede evaluar si un paciente tiene una enfermedad en particular incluso antes de que aparezcan muchos síntomas evidentes. Y, en la mayoría de los casos, estas predicciones son precisas.

La IA hace que los diagnósticos sean más económicos y accesibles.

El aprendizaje automático, especialmente los algoritmos de aprendizaje profundo, se usa mucho en estos días para diagnosticar enfermedades automáticamente.

Aprendizaje automático en el diagnóstico de enfermedades

Bueno, ML:los algoritmos de aprendizaje automático aprenden a ver patrones similares a los que ven los médicos. Una diferencia significativa aquí es que los algoritmos necesitan muchos ejemplos concretos para aprender. Y estos ejemplos están digitalizados porque las máquinas no pueden leer entre líneas en los libros de texto.

Por lo tanto, Machine Learning es específicamente útil en áreas donde la información de diagnóstico que examina un médico ya está digitalizada. Por ejemplo, las imágenes de las máquinas de resonancia magnética, los escáneres de tomografía computarizada y las radiografías contienen grandes cantidades de datos complejos que son difíciles de evaluar para los humanos y consumen mucho tiempo.

El aprendizaje automático puede ser útil en:

• Detección de tumores cerebrales o cáncer de pulmón a partir de tomografías computarizadas
• Evaluación del riesgo de paro cardíaco repentino u otras enfermedades cardíacas en base a imágenes de ECG y resonancia magnética cardíaca
• Clasificación de lesiones cutáneas en imágenes de piel
• Encontrar rastros de retinopatía diabética en imágenes oculares

¿Por qué usar IA cuando los médicos pueden hacer todo lo mencionado anteriormente?

Ahora puede que se pregunte por qué optar por la IA cuando hay médicos para hacerlo.

Las técnicas de inteligencia artificial como ML son como el segundo par de ojos que pueden evaluar la salud del paciente en función del conocimiento extraído de los datos disponibles.

Hay muchos datos útiles (CT, MRI, genómica, registros de pacientes y archivos escritos a mano) disponibles en los casos mencionados anteriormente. Y con todos estos datos, los algoritmos de aprendizaje automático se están volviendo tan eficientes como los diagnósticos de un experto.

Los algoritmos de aprendizaje automático se destacan porque es capaz de sacar conclusiones mucho más rápido y los modelos se pueden replicar a bajo costo en todo el mundo.

Oh, ¿eso significa que la IA reemplazará a los médicos pronto?

No

Es bastante improbable que la IA reemplace a los médicos y doctores pronto. La IA se utilizará en su lugar para resaltar tumores potencialmente malignos o patrones cardíacos potencialmente mortales de los pacientes. Esto permitirá a los médicos concentrarse en la interpretación de las señales resaltadas.

2. Desarrollo de fármacos más rápido

El desarrollo de un fármaco es un negocio médico cada vez más competitivo y costoso. Incluso con el progreso tecnológico, el costo de crear un nuevo fármaco aumenta cada pocos años. La IA puede desempeñar un papel importante aquí.

Las principales empresas médicas y farmacéuticas utilizan la IA para reducir sus costes de I+D y evitar errores costosos.

Muchos de los procesos analíticos en el desarrollo de fármacos se pueden hacer más eficientes con Machine Learning. Esto tiene el potencial de ahorrar millones en inversiones.

Para 2026, las aplicaciones de IA para la salud pueden potencialmente generar ahorros anuales de 150 mil millones de dólares para la economía de la atención médica de los Estados Unidos.

El desarrollo de fármacos se divide en cuatro etapas.

• Etapa 1:identificación de objetivos para la intervención
• Etapa 2:descubrimiento de candidatos a fármacos
• Etapa 3:aceleración de los ensayos clínicos
• Etapa 4:encontrar biomarcadores para diagnosticar la enfermedad

Te sorprenderá saber que la IA ya se está utilizando con éxito en todas estas etapas. Repasemos cada uno de ellos y comprendamos qué hacen estas etapas.

Etapa 1 – Identificación de objetivos para la intervención

El primer paso para desarrollar un fármaco debería ser comprender el origen biológico de una enfermedad y sus mecanismos de resistencia. Luego, debe poder identificar objetivos adecuados (generalmente proteínas) para tratar la enfermedad.

Aunque con técnicas de alto rendimiento, como la detección de ARN de horquilla corta (shRNA) y la secuenciación profunda, se ponen a disposición grandes datos para descubrir posibles vías objetivo.

Pero con los métodos tradicionales, sigue siendo un desafío integrar la gran cantidad y variedad de fuentes de datos y luego buscar los patrones relevantes.

Aquí, los algoritmos de aprendizaje automático analizan rápidamente todos los datos disponibles y aprenden a identificar automáticamente las buenas proteínas objetivo.

Etapa 2:descubrimiento de candidatos a fármacos

El siguiente paso implica encontrar un compuesto que pueda interactuar con la molécula objetivo identificada de la manera requerida.

Esto implica la detección de un gran número de compuestos potenciales por su efecto sobre el objetivo (afinidad). Estos compuestos pueden ser naturales, sintéticos o de bioingeniería.

Sin embargo, el sistema actual puede crear sugerencias inexactas e inadecuadas. Entonces, en realidad, se necesita mucho tiempo para finalizar los mejores candidatos a fármacos.

Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan aquí:aprenden a predecir la idoneidad de una molécula en función de las huellas dactilares estructurales y los descriptores moleculares. Luego revisan millones de moléculas potenciales y las filtran todas a las mejores opciones, aquellas con efectos secundarios mínimos.

Esto, por tanto, acaba ahorrando mucho tiempo en el diseño de fármacos.

Etapa 3:aceleración de los ensayos clínicos

No es fácil encontrar candidatos adecuados para los ensayos clínicos. Si selecciona a los candidatos equivocados, prolongará la prueba, lo que costará tiempo y recursos.

El aprendizaje automático puede acelerar el proceso de los ensayos clínicos. Puede identificar candidatos adecuados y garantizar que haya una distribución adecuada para los grupos de participantes del ensayo. El algoritmo se puede entrenar para separar a los buenos candidatos de los malos.

La tecnología de IA hace tres cosas por el proceso de ensayo clínico:lo hace más rápido, confiable y seguro.

También pueden alertar dando una advertencia temprana de un ensayo clínico que no produce resultados concluyentes, lo que permite a los investigadores intervenir antes y salvar el desarrollo del fármaco.

Etapa 4:encontrar biomarcadores para diagnosticar la enfermedad

El tratamiento del paciente para una enfermedad solo es posible cuando está seguro del diagnóstico.

Los biomarcadores son moléculas que se encuentran en fluidos corporales como la sangre humana y que concluyen si un paciente tiene o no una enfermedad. También se pueden usar para rastrear la progresión de la enfermedad.

Pero descubrir Biomarcadores adecuados para una enfermedad no es fácil. Es un proceso costoso y lento que implica la detección de miles de posibles moléculas candidatas.

AI automatiza una gran parte del trabajo manual aquí y, a su vez, acelera el proceso.

Los algoritmos pueden clasificar las moléculas en buenas y malas candidatas, lo que ayuda a los expertos a analizar las mejores perspectivas.

Los biomarcadores se utilizan para identificar:

• La presencia de la enfermedad lo antes posible:biomarcador de diagnóstico
• El riesgo de que un paciente desarrolle una enfermedad:biomarcador de riesgo
• El progreso probable de una enfermedad:biomarcador pronóstico
• Si el paciente responderá o no a un fármaco:biomarcador predictivo

Por ejemplo, en 2017, AstraZeneca, con sede en el Reino Unido, colaboró ​​con la empresa biofarmacéutica Berg y utilizó IA para encontrar biomarcadores y medicamentos para enfermedades neurológicas.

3. Auxiliar de Enfermería Virtual

Si tuviera la opción, muchos de nosotros optaríamos por no hacer una visita evitable a los hospitales. ¿Pero es posible?

Con asistentes de enfermería virtuales, esto parece una posibilidad.

Los auxiliares de enfermería virtuales reducen las visitas innecesarias al hospital y reducen aún más la carga de los profesionales médicos.

Un asistente de enfermería virtual impulsado por IA puede ofrecer una experiencia personalizada a los pacientes. Puede ayudar a identificar enfermedades en función de los síntomas, controlar el estado de salud, programar citas con el médico y hacer muchas cosas más. Puede evitar que cualquier situación crónica empeore.

Los asistentes virtuales están de moda en estos días. Los hospitales y los profesionales médicos los utilizan para aumentar la participación de los pacientes y mejorar sus habilidades de autogestión.

4. Proporcionar un trato personalizado

Diferentes pacientes responden de manera diferente a los medicamentos y los programas de tratamiento. Con opciones de tratamiento personalizado, existe un enorme potencial para aumentar la vida útil de los pacientes.

Se utiliza Machine Learning para brindar un trato personalizado.

¿Cómo?

Puede ayudar a descubrir las características que indican que un paciente tendrá una respuesta específica a un tratamiento en particular. Puede predecir la respuesta probable de un paciente a un tratamiento en particular.

Pero, ¿cómo aprende esto el algoritmo ML?

El sistema aprende esto al hacer referencias cruzadas de datos de pacientes similares y comparar sus tratamientos y resultados. Esto es muy útil para que los médicos diseñen el plan de tratamiento adecuado para el paciente.

5. Mejorar la edición de genes

Además, la IA también se está utilizando en la investigación genómica.

Las técnicas de aprendizaje automático continúan encontrando su camino hacia la secuenciación y anotación del genoma, y ​​otras cosas. Y ese no es el final.

También se está utilizando en diagnósticos basados ​​en el genoma.

Y si crees que la IA no puede cambiar nuestros genes, tendrás que pensarlo de nuevo.

Las repeticiones palindrómicas cortas agrupadas y regularmente interespaciadas (CRISPR), especialmente el sistema CRISPR-Cas9 para la edición de genes, ha proporcionado un gran paso adelante en nuestra capacidad para editar ADN de manera rentable y precisa. Además de estos, también tenemos TALEN y ZFN para contribuir a la edición de genes.

La IA ya nos está ayudando de muchas más formas. Pero esto es solo el principio.

Cuanto más podamos digitalizar y unificar nuestros datos médicos, más podremos utilizar la IA para tomar decisiones más precisas y rentables en procesos analíticos complejos.

El futuro de la IA en medicina en 2021 y más allá

La inteligencia artificial tiene mucho potencial, y para realizarlo por completo, necesitaríamos esfuerzos combinados de expertos en medicina, informática, matemáticas y muchos más.

1. Explorando el potencial de la IA en áreas específicas

La Inteligencia Artificial puede transformar la medicina en las siguientes áreas:

• Reducción de errores médicos

Los errores médicos conducen a un diagnóstico erróneo. Por ejemplo, en el cáncer de mama, los informes de mamogramas falsos negativos pueden retrasar el tratamiento para muchas mujeres. La IA se usa ampliamente para detectar anomalías que los ojos humanos no pueden ver.

• Hacer que la atención médica vuelva a ser humana

Esta puede ser la contribución más beneficiosa de AI a la atención médica. El trabajo innecesario que implica la entrada de datos se puede evitar. El médico puede tratar al paciente con compasión sin entrar en la entrada de datos.

• Recibir un diagnóstico con la ayuda de una imagen

El futuro puede ser una era de "selfies médicas" para ser diagnosticado solo con una selfie.

2. Hacer que los datos sean accesibles para todos

¿Crees que es suficiente si solo construimos productos médicos de IA?

No. Lo que es más importante es poner estos productos al alcance de la gente.

Tomemos el ejemplo de los modelos de IA entrenados en Estados Unidos para enfermedades pulmonares que no incluyen la TB en su etiquetado. La TB es un problema para los países del mundo en desarrollo, pero no en Estados Unidos, por lo que no se encuentran escaneos de TB en el conjunto de datos de capacitación.

Pero la IA debe funcionar en todas partes para todos. Agregar imágenes de tuberculosis a los conjuntos de datos ayudaría a generalizar y democratizar la IA en otras partes del mundo.

3. IoMT:Internet de las cosas médicas

Necesitaremos muchos más dispositivos y aplicaciones móviles que desempeñarán un papel fundamental en el seguimiento y la prevención de enfermedades crónicas para los pacientes y sus médicos.

El creciente potencial de AI para crear sinergias con otras tecnologías de atención médica puede presentar muchas posibilidades en la industria.

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