IA en Medicina: 5 Aplicaciones Reales Comprobadas con Ejemplos Prácticos

No se puede negar que la Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto ubicua. Cada vez es más sofisticada para realizar lo que los humanos hacemos eficientemente: aprender, razonar y aplicar lógica.

Al igual que en muchos otros sectores empresariales, la IA tiene un vasto potencial para mejorar la industria médica.

Es probable que ya estés usando algunos wearables con IA para monitorizar tu salud: FitBit, Smartwatch o un cinturón inteligente.

Si observas con atención, encontrarás muchos ejemplos excelentes de IA en medicina. Poco a poco se está convirtiendo en parte de nuestro ecosistema sanitario.

En este artículo, analizamos las aplicaciones y casos de uso reales de la IA en el campo médico.

IA en Medicina: Tendencias del Mercado

La Inteligencia Artificial está llamada a desempeñar un papel protagonista en la medicina y la atención sanitaria.

Existen muchas razones para ello, tales como:

• Avances en la capacidad de computación,
• Algoritmos de aprendizaje,
• Disponibilidad de enormes volúmenes de datos de historiales médicos, y
• Dispositivos wearables de salud.

El mercado sanitario de la Inteligencia Artificial crece día a día, y las tendencias del mercado son todo menos prometedoras.

Valor de Mercado

Según informes, se proyecta que el valor del mercado global de IA en salud crezca desde 3.140 millones de USD en 2019 hasta 23.850 millones de USD para 2025.

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

Perspectiva de Uso Final

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

Aplicaciones Reales de la IA en Medicina

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

Con la Inteligencia Artificial, los algoritmos de aprendizaje son cada vez más precisos y exactos, permitiéndonos a los humanos obtener información sobre diagnósticos, tratamientos y procesos de atención.

Aquí presentamos algunas aplicaciones reales de la Inteligencia Artificial en medicina que benefician tanto a pacientes como a médicos.

1. Diagnóstico de Enfermedades

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

Aplicar la Inteligencia Artificial al diagnóstico sanitario aporta muchos beneficios a la industria médica.

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

La IA hace que el diagnóstico sea más barato y accesible.

El Machine Learning, especialmente los algoritmos de Deep Learning, se utiliza mucho hoy en día para diagnosticar enfermedades automáticamente.

Machine Learning en el Diagnóstico de Enfermedades

Los algoritmos de Machine Learning aprenden a ver patrones de forma similar a como lo hacen los médicos. Una diferencia significativa es que los algoritmos necesitan muchos ejemplos concretos para aprender. Y estos ejemplos deben estar digitalizados, porque las máquinas no pueden leer entre líneas en los libros de texto.

Por tanto, el Machine Learning es especialmente útil en áreas donde la información diagnóstica que examina un médico ya está digitalizada. Por ejemplo, las imágenes de resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y rayos X contienen grandes cantidades de datos complejos que son difíciles y lentos de evaluar para los humanos.

El Machine Learning puede ser muy útil en:

• Detectar tumores cerebrales o cáncer de pulmón mediante tomografías computarizadas
• Evaluar el riesgo de paro cardíaco súbito u otras cardiopatías mediante ECG e imágenes de resonancia magnética cardíaca
• Clasificar 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?

Ahora te preguntarás por qué recurrir a la IA cuando hay médicos para hacerlo.

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

Existen muchos datos útiles (TC, RM, genómica, historiales de pacientes y archivos manuscritos) en los casos mencionados. Y con todos estos datos, los algoritmos de machine learning se están volviendo tan eficientes como los diagnósticos de un experto.

Los algoritmos de machine learning destacan porque pueden sacar conclusiones mucho más rápido y los modelos pueden replicarse a bajo coste en todo el mundo.

¿Significa eso que la IA reemplazará a los médicos pronto?

No.

Es bastante improbable que la IA reemplace a médicos y facultativos en breve. La IA se utilizará para resaltar tumores potencialmente malignos o patrones cardíacos que pongan en riesgo la vida de los pacientes. Esto permitirá a los médicos centrarse en la interpretación de las señales destacadas.

2. Desarrollo Más Rápido de Fármacos

Desarrollar un fármaco es un negocio médico cada vez más competitivo y costoso. Incluso con el progreso tecnológico, el coste de crear un nuevo medicamento aumenta cada pocos años. La IA puede desempeñar un papel significativo aquí.

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

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

Para 2026, las aplicaciones de IA en salud podrían generar ahorros anuales de 150.000 millones de USD para la economía sanitaria de EE. UU.

El desarrollo de fármacos se divide en cuatro etapas:

• Etapa 1 – Identificación de dianas para intervención
• Etapa 2 – Descubrimiento de candidatos a fármacos
• Etapa 3 – Aceleración de ensayos clínicos
• Etapa 4 – Búsqueda de biomarcadores para diagnosticar la enfermedad

Te sorprenderá saber que la IA ya se usa con éxito en todas estas etapas. Analicemos cada una para entender qué hacen.

Etapa 1 – Identificación de dianas para intervención

El primer paso en el desarrollo de un fármaco es comprender el origen biológico de una enfermedad y sus mecanismos de resistencia. Luego hay que identificar dianas adecuadas (típicamente proteínas) para tratar la enfermedad.

Aunque con técnicas de alto rendimiento, como el screening de ARN de horquilla corta (shRNA) y la secuenciación profunda, se ponen a disposición enormes cantidades de datos para descubrir posibles vías diana.

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

Los algoritmos de machine learning analizan rápidamente todos los datos disponibles y aprenden a identificar automáticamente buenas proteínas diana.

Etapa 2 – Descubrimiento de candidatos a fármacos

El siguiente paso consiste en encontrar un compuesto que pueda interactuar con la molécula diana identificada de la manera requerida.

Esto implica examinar un vasto número de compuestos potenciales por su efecto sobre la diana (afinidad). Estos compuestos pueden ser naturales, sintéticos o bioingenierados.

Sin embargo, el sistema actual puede generar sugerencias imprecisas e inadecuadas. Así que, en la realidad, lleva mucho tiempo finalizar los mejores candidatos a fármacos.

Los algoritmos de Machine Learning ayudan aquí: aprenden a predecir la idoneidad de una molécula basándose en huellas estructurales y descriptores moleculares. Luego examinan millones de moléculas potenciales y las filtran a las mejores opciones: aquellas con efectos secundarios mínimos.

Esto ahorra mucho tiempo en el diseño de fármacos.

Etapa 3 – Aceleración de ensayos clínicos

No es fácil encontrar candidatos adecuados para ensayos clínicos. Si se seleccionan los candidatos equivocados, se prolongará el ensayo, costando tiempo y recursos.

El machine learning puede acelerar el proceso de ensayos clínicos. Puede identificar candidatos adecuados y asegurar una distribución correcta para los grupos de participantes. El algoritmo puede entrenarse para separar buenos candidatos de los malos.

La tecnología de IA hace tres cosas para el proceso de ensayos clínicos: lo hace más rápido, fiable y seguro.

También pueden alertar con una advertencia temprana si un ensayo clínico no produce resultados concluyentes, permitiendo a los investigadores intervenir antes y salvar el desarrollo del fármaco.

Etapa 4 – Búsqueda de biomarcadores para diagnosticar la enfermedad

El tratamiento de un paciente para una enfermedad solo es posible cuando se tiene certeza del diagnóstico.

Los biomarcadores son moléculas presentes en fluidos corporales como la sangre que indican si un paciente tiene una enfermedad. También pueden usarse para rastrear la progresión de la enfermedad.

Pero descubrir biomarcadores adecuados no es fácil. Es un proceso costoso y lento que implica examinar miles de candidatos moleculares potenciales.

La IA automatiza gran parte del trabajo manual y, a su vez, acelera el proceso.

Los algoritmos pueden clasificar moléculas en buenos y malos candidatos, lo que ayuda a los expertos a analizar las mejores perspectivas.

Los biomarcadores se usan para identificar:

• La presencia de enfermedad en fase temprana – biomarcador diagnóstico
• El riesgo de que un paciente desarrolle una enfermedad – biomarcador de riesgo
• La probable progresión de una enfermedad – biomarcador pronóstico
• Si el paciente responderá a un fármaco o no – biomarcador predictivo

Por ejemplo, en 2017, la británica AstraZeneca colaboró con la biofarmacéutica Berg y usó IA para encontrar biomarcadores y fármacos para enfermedades neurológicas.

3. Asistente de Enfermería Virtual

Si se diera la opción, muchos optaríamos por no hacer visitas evitables al hospital. ¿Es posible?

Con los asistentes de enfermería virtuales, esto parece una posibilidad.

Los asistentes de enfermería virtuales reducen las visitas hospitalarias innecesarias y disminuyen la carga sobre los profesionales médicos.

Un asistente de enfermería virtual impulsado por IA puede ofrecer una experiencia personalizada al paciente. Puede ayudar a identificar enfermedades basándose en síntomas, monitorizar el estado de salud, programar citas médicas y mucho más. Puede evitar que una situación crónica empeore.

Los asistentes virtuales están en auge. Hospitales y profesionales médicos los usan para aumentar el compromiso del paciente y mejorar sus habilidades de autogestión.

4. Proporcionar Tratamiento Personalizado

Diferentes pacientes responden de forma distinta a fármacos y programas de tratamiento. Con opciones de tratamiento personalizadas, existe un enorme potencial para aumentar la esperanza de vida de los pacientes.

El Machine Learning se usa para proporcionar tratamiento personalizado.

¿Cómo?

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

Pero, ¿cómo aprende esto el algoritmo de ML?

El sistema aprende cruzando datos de pacientes similares y comparando sus tratamientos y resultados. Esto es muy útil para que los médicos diseñen el plan de tratamiento adecuado para el paciente.

5. Mejora de la Edición Genética

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

Las técnicas de Machine Learning siguen abriéndose camino en la secuenciación y anotación del genoma, y en otras áreas. Y eso no es todo.

También se usa 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 edición genética, han dado un gran paso adelante en nuestra capacidad para editar ADN de forma rentable y precisa. Además, también contamos con TALENs y ZFNs que contribuyen a la edición genética.

La IA ya nos ayuda de muchas más maneras. Pero esto es solo el principio.

Cuanto más podamos digitalizar y unificar nuestros datos médicos, más podremos usar 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 plenamente necesitaremos esfuerzos combinados de expertos en Medicina, Informática, Matemáticas y muchas más disciplinas.

1. Explorando el Potencial de la IA en Áreas Específicas

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

• Reducir errores médicos

Los errores médicos llevan a diagnósticos erróneos. Por ejemplo, en cáncer de mama, los informes falsos negativos de mamografías pueden retrasar el tratamiento de muchas mujeres. La IA se usa extensamente para detectar anomalías que el ojo humano no ve.

• Hacer la sanidad humana de nuevo

Esta puede ser la contribución más beneficiosa de la IA a la sanidad. Se puede evitar el trabajo innecesario de introducción de datos. El médico puede tratar al paciente con compasión sin tener que ocuparse de la entrada de datos.

• Diagnosticarse con ayuda de una imagen

El futuro puede ser la era del "selfie médico" para diagnosticarse solo con una foto.

2. Hacer los Datos Accesibles para Todos

¿Crees que basta con crear productos médicos de IA?

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

Tomemos el ejemplo de modelos de IA entrenados en EE. UU. para enfermedades pulmonares que no incluyen la tuberculosis en su etiquetado. La TB es un problema en países en desarrollo, pero no tanto en América, por lo que los escaneos de TB no están en el conjunto de datos de entrenamiento.

Pero la IA debe funcionar en todas partes para todos. Añadir 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 desempeñen un papel crucial en el seguimiento y prevención de enfermedades crónicas para pacientes y sus médicos.

El creciente potencial de la IA para sinergizar con otras tecnologías sanitarias puede presentar muchas posibilidades en la industria.

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