La Inteligencia Artificial Al Servicio Del Paciente
En la película Elysium, ambientada en 2154 y protagonizada por Matt Damon, los habitantes de la Tierra más adinerados viven en una plataforma espacial en la que hay una especie de cápsula médica capaz de diagnosticar inmediatamente cualquier enfermedad, curarla y hasta reparar las lesiones del cuerpo sin que intervenga ninguna persona. Si es que algún día deja de ser ciencia ficción, tendrán que pasar muchas décadas para que una tecnología así se convierta en realidad, pero lo cierto es que la medicina es uno de los campos que más y mejor se está beneficiando de la inteligencia artificial (IA). En presente.
Desde agilizar el lento y costoso desarrollo de nuevos fármacos a analizar el genoma de un paciente, las aplicaciones que ya están en marcha son numerosas. Pero la IA se perfila, sobre todo, como una herramienta capaz de aprender y analizar con rapidez enormes cantidades de información de los historiales de pacientes, de las pruebas de imagen y de los avances científicos para ayudar a los doctores a ofrecer mejores diagnósticos y tratamientos. Y es que, como subraya el ingeniero Juan José Cerrolaza, investigador del Laboratorio BioMedIA del Imperial College de Londres, “la inteligencia artificial no va a sustituir a los médicos. Es un aliado”.
Un aliado que les liberará también de algunas tareas monótonas, como el análisis de las imágenes médicas, que es una de las áreas en las que trabajan en este laboratorio situado en el barrio de Kensington. Son las 3 de la tarde y acaba de caer una gran nevada en el centro de Londres. El bullicio reina en el patio principal del campus, con grupos de estudiantes lanzándose bolas de nieve, pero en el laboratorio BioMedIA una veintena de ingenieros trabajan concentrados y en completo silencio.
Esa semana acaba el plazo para presentar los artículos científicos que se publicarán durante la Conferencia MICCAI que se celebrará en Granada en octubre, la más importante en imagen médica, y no hay tiempo que perder, explica en voz baja Cerrolaza mientras muestra en su ordenador ejemplos de su investigación, centrada en aplicar la IA a la imagen fetal.
Aquí desarrollan algoritmos para analizar e interpretar imágenes, y trabajan en el aprendizaje de máquinas (machine learning) para extraer de las imágenes médicas información clínica útil. Así, la IA se aplica para entender mejor el desarrollo del cerebro, mejorar el diagnóstico de pacientes con demencia, que hayan sufrido un ictus o daños cerebrales, o bien realizar diagnósticos en personas con enfermedades cardiovasculares.
“Hay muchas cosas que se pueden hacer de forma automática para ayudar al radiólogo”, asegura. Pero también, añade, la IA es una herramienta para ofrecer diagnósticos en países en vías de desarrollo o zonas remotas donde no hay personal médico tan cualificado.
>_ Hay coches que se conducen solos y algo tan importante como ver que una futura personita está creciendo bien depende de la pericia del obstetra. Nuestro objetivo es traer al siglo XXI la imagen fetal
“A lo largo del embarazo, se suele hacer de forma rutinaria una ecografía detallada en el segundo trimestre. Es un momento crítico de la gestación, pues a las 20–22 semanas el feto ya está bastante desarrollado y aún tienes tiempo de intervenir si hay que corregir algo”, relata. Este proceso apenas ha cambiado durante los últimos 20 o 30 años: “Hay coches que se conducen solos y algo tan importante como ver que una futura personita está creciendo bien depende de la pericia del obstetra. Nuestro objetivo es traer al siglo XXI la imagen fetal”, resume este ingeniero riojano, que antes de trabajar en el Imperial College pasó cuatro años en el Hospital Pediátrico de Washington.
Los ingenieros del Imperial College trabajan estrechamente con los médicos del Hospital St. Thomas de Londres para llevar la IA a sus pacientes. Por ejemplo, el proyecto iFind está centrado en el diagnóstico inteligente en imágenes fetales y una de sus principales aplicaciones es ayudar a detectar malformaciones en el feto.o para obtener un diagnóstico remoto utilizando deep learning e inteligencia artificial.
DETECCIÓN PRECOZ DEL CÁNCER DE MAMA
En la Universidad de Valencia también están entrenando a máquinas para ayudar a los médicos a realizar mejores diagnósticos. En concreto, trabajan en un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar el cáncer de pecho en mamografías usando básicamente la misma tecnología que los físicos de partículas han utilizado para detectar el bosón de Higgs en el CERN de Ginebra.
“El sistema intenta aprender de una colección de imágenes”, explica Francisco Albiol, científico del Instituto de Física Corpuscular (IFIC/CSIC-Universidad de Valencia). El algoritmo que está desarrollando su equipo se enmarca en el Digital Mammography DREAM Challenge, un proyecto internacional lanzado por algunas de las principales instituciones sanitarias de EEUU en la lucha contra ese cáncer, junto a multinacionales como IBM o Amazon, para estimular a la comunidad científica a desarrollar soluciones. Por ello, han podido acceder a bancos de imágenes de pacientes facilitados por esas instituciones.
El objetivo, según explica, “es la detección temprana de los tumores” y “mejorar la relación de falsos positivos para evitar que las mujeres se sometan innecesariamente a una biopsia”, algo que además de reducir las molestias, supone una reducción de gastos al prescindir de pruebas innecesarias.
El sistema está concebido para trabajar solo, ofreciendo un diagnóstico que es considerado como un experto más o combinarlo con el de un especialista; descarga de trabajo al radiólogo reduciendo su fatiga o permitiéndole centrarse en casos más complejos. “Nuestro nivel de fiabilidad del diagnósticos está en torno al 89%”, asegura Albiol. Un porcentaje que sube al 93% si se combina con la valoración de radiólogos humanos.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ENTRA EN EL HOSPITAL
Watson, el sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM, se hizo famoso en 2011 al vencer a concursantes humanos en el programa de televisión estadounidense Jeopardy! Su capacidad para aprender ha hecho de él un superordenador con aplicaciones en campos muy diversos. Y la medicina es una de las áreas en las que mejor se están aprovechando sus habilidades. Watson asesora ya a médicos que trabajan en hospitales de EEUU, India, México, Tailandia, Eslovaquia o Corea.
¿Sabía que, de media, una persona genera durante su vida datos sobre su salud con los que se podrían rellenar 300 millones de libros? “Es una cantidad de datos imposible de asimilar por parte de los expertos médicos”, apunta Juan Carlos Sánchez Rosado, responsable de IBM Watson Health, la división de este sistema de IA centrada en aplicaciones sanitarias.
Una de las ramas es Watson para Oncología (Watson for Oncology en inglés). Los especialistas del Memorial Sloan-Kettering de EEUU lo han entrenado para que pueda analizar historiales médicos y ayudar al doctor a definir tratamientos más personalizados basados en estudios científicos y en los historiales de los pacientes. Y lo han logrado alimentándolo con gigantescas cantidades de información: 300 revistas médicas, cientos de libros y más de 15 millones de textos. Gracias a su capacidad de procesamiento del lenguaje natural, el superordenador ingiere esa montaña de datos y da sentido a toda esa información.
En la actualidad, Watson está entrenado para detectar 13 tipos de cáncer y su tecnología ha llegado a 45.000 pacientes en todo el mundo. Los resultados son alentadores, según algunos estudios sobre sus conclusiones. Una investigación realizada por el Manipal Hospital, en Bangalore, en la India, y publicada a principios de 2018 en Annals of Oncology, señalaba que las propuestas de tratamientos para cáncer de mama de Watson coincidieron con las del comité multidisciplinar de tumores de ese centro hospitalario en un 93% de los casos.
No obstante, según subraya una portavoz de IBM, “Watson no hace diagnósticos. Ofrece a los especialistas distintas posibilidades de tratamientos. Siempre es un médico el que toma la decisión final”.
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