Los avances en el terreno de la Inteligencia Artificial (IA) están irrumpiendo con fuerza en la medicina. Esta potente herramienta destaca especialmente en el análisis y procesamiento de diversas imágenes médicas de radiografías, resonancias magnéticas, TACs, microscopía... Sin embargo, su utilidad va mucho más allá y diversas tecnologías de IA han demostrado resultados excelentes a la hora evaluar grandes cantidades de datos a partir de historias clínicas para realizar diagnósticos certeros.
Los éxitos cosechados hasta ahora apuntan a un futuro no muy lejano en el que médicos, IA y robots trabajen cada día de forma conjunta y coordinada para aplicar una medicina más precisa y eficiente, gracias a la superación de las limitaciones humanas a la hora de procesar descomunales cantidades de datos. En ese sentido, una IA no necesita ser perfecta para resultar de utilidad en la práctica médica, tan solo necesita ser mejor y más rápida que los médicos a la hora de ofrecer un diagnóstico o una predicción. Se estima que en torno al 15 % de los diagnósticos realizados por los facultativos son erróneos y las IA podrían contribuir para reducir ese porcentaje de fallos.
Aunque aún hay mucho margen de mejora en el desarrollo general de las IAs, en la actualidad ya existen usos concretos de esta tecnología que han demostrado de forma científica una mayor precisión y rapidez en diferentes tareas realizadas normalmente por los médicos. Google e IBM (con su sistema Watson Health) son dos de las grandes empresas que mayor empujón han dado a este sector, pues están involucradas en múltiples proyectos de IAs con fines médicos.
A continuación, estas son diversas áreas donde las IAs superan ya a los médicos a la hora de realizar diagnósticos:
Inteligencia artificial contra el cáncer
La inteligencia artificial puede ofrecer una elevada precisión en el diagnóstico de diferentes tipos de cáncer, lo que las convierte en prometedores apoyos para los médicos. En ese sentido, un sistema llamado Biomind AI, desarrollado por un hospital y varias universidades chinas, superó a 15 médicos prestigiosos hace 3 años a la hora de diagnosticar hematomas (acumulación de sangre) y diversos tumores cerebrales como meningiomas (tumores en las meninges) o gliomas (tumores a partir de células gliales). En concreto, su veloz diagnóstico ofrecía un porcentaje de acierto de en torno al 90 %, comparado con el 63-66 % de los facultativos. Este hito fue posible gracias al entrenamiento de esta IA durante 10 años a través del análisis de decenas de miles de imágenes de enfermedades del sistema nervioso.
Con respecto al cáncer de mama, en 2019 salieron publicados los primeros resultados de una IA capaz de detectar este tumor a partir de mamografías. Al comparar su desempeño con 101 radiólogos, se observó que esta tenía una precisión similar a la media de este colectivo, aunque superior que el 60 % de estos especialistas.
En 2016, otra IA fue capaz de tener éxito allí donde los médicos habían fracasado durante meses. En solo 10 minutos, la tecnología Watson de IBM consiguió diagnosticar un tipo raro de leucemia (cáncer de glóbulos blancos) en una mujer japonesa. La inteligencia artificial llegó al diagnóstico mediante el análisis de los datos genéticos de la paciente a través de su enorme base de datos, una labor que hubiera llevado semanas a los especialistas. De entre las más de 1.000 mutaciones detectadas en el ADN del tumor, la IA supo identificar aquellas que determinaban el tipo de cáncer.
También con enfermedades infantiles
Una IA desarrollada en China, a partir de aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural, ha conseguido diagnosticar múltiples dolencias (desde leves a graves) en niños con una precisión similar a los pediatras. Cuando sus resultados se comparaban con los médicos menos expertos, su fiabilidad era superior. Los investigadores usaron los datos de las historias clínicas de más de 500.000 pacientes de Guangzhou para entrenar al sistema. Entre los puntos fuertes de esta tecnología destaca una respuesta veloz y una mayor posibilidad de acierto a la hora de diagnosticar enfermedades raras, que suelen ser complicadas de reconocer por parte de los médicos.
Estudiando las arritmias
Más allá del cáncer, el diagnóstico de arritmias cardíacas es un campo en el que las IAs ofrecen una gran fiabilidad, ya que estas aparecen reflejadas de forma gráfica en los electrocardiogramas. Ya existen decenas de sistemas automáticos que son capaces de reconocer automáticamente y con gran velocidad alteraciones del ritmo del corazón, con una elevada precisión, hasta el punto de aprobarse como métodos de diagnóstico en varios países del mundo, junto con la supervisión de cardiólogos.
Inteligencia artificial en las enfermedades oculares
El diagnóstico de enfermedades oculares es otra área de aplicación de la inteligencia artificial donde se han observado resultados exitosos, especialmente para detectar alteraciones de la retina a través de diferentes imágenes: fondos de ojo, tomografía de coherencia óptica (OCT)... Por ejemplo, DeepMind de Google consiguió en 2016 identificar automáticamente la retinopatía diabética (enfermedad de la retina provocada por la diabetes) con una sensibilidad (porcentaje de acierto para detectar la enfermedad) del 97,5 % y una especificidad (porcentaje de acierto a la hora de descartar la enfermedad) del 98,5%, a través de imágenes del fondo de ojo.
A la hora de validar el algoritmo de la inteligencia artificial con una muestra de pacientes con diferencia etnias, volvió a mostrar una sensibilidad y especificidad muy altas (91 % y 9 % respectivamente). En comparación, los oftalmólogos suelen diagnosticar esta enfermedad de la retina con una sensibilidad del 73 % y una especificidad del 91 %. En 2018, esta herramienta volvía a demostrar su potencial: era capaz de detectar hasta 50 enfermedades y problemas oculares con una precisión tan alta como cualquier especialista.
La inflamación de la úvea (uveítis), la capa de tejido intermedia que recubre el ojo, es otra área en la que destacan las IAs para su diagnóstico. La IA Uvemaster, por ejemplo, presenta una precisión diagnóstica del 96, 6 %, superior a los oftalmólogos. Un éxito que se ha conseguido mediante aprendizaje profundo a través del análisis de ingentes cantidades de datos clínicos. Por otra parte, la inteligencia artificial en la actualidad es capaz de diagnosticar el glaucoma (daño del nervio óptico por una presión ocular demasiado alta) con una precisión superior al 90 %.