La inteligencia artificial (IA), término acuñado en el año 1959 por el informático John McCarthy, es un campo de la informática que, en términos generales, se encarga de diseñar sistemas artificiales capaces de realizar tareas que típicamente podríamos asociar con la inteligencia en el comportamiento humano.
La IA engloba diferentes campos, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo – Machine Learning y Deep Learning, respectivamente–, o el procesado del lenguaje natural.
En las últimas décadas, los avances tecnológicos y, sobre todo, el incremento en la capacidad de computación ha permitido un gran desarrollo de las técnicas de IA y su aplicación en multitud de ámbitos.
Uno de los ejemplos más conocidos de IA aplicada a las ciencias de la vida es el programa AlphaFold, desarrollado por una compañía propiedad de Google, y que es capaz de predecir correctamente la estructura tridimensional de las proteínas a través de sistemas de aprendizaje profundo.
En el sector salud, la IA presenta múltiples aplicaciones que van desde asistentes inteligentes que permiten respuestas rápidas y precisas a consultas médicas mediante el procesamiento del lenguaje natural, hasta a herramientas de aprendizaje automático y profundo para el descubrimiento de nuevos fármacos o biomarcadores –clínicos, bioquímicos, genéticos, epigenéticos, o de imagen– que sirvan para diagnosticar y predecir la evolución de distintas enfermedades. En este sentido, cobran especial relevancia los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, como las redes neuronales, que son capaces de, a partir de un conjunto de datos de entrada, extraer patrones ocultos en los datos que permitan asociar las variables de entrada con una variable de salida de interés.
En el futuro, la relación entre la IA y la medicina de precisión promete ser transformadora. La IA, con sus capacidades de procesamiento de datos y algoritmos avanzados, desempeñará un papel fundamental en la evolución de la medicina de precisión. Analizará vastos conjuntos de datos, que abarcan información genética, clínica y de estilo de vida (genética + estilo de vida = epigenética), para descubrir patrones y correlaciones intrincados.
Este análisis en profundidad ayudará a identificar estrategias de tratamiento personalizadas y de precisión, predecir riesgos de enfermedad y optimizar las intervenciones. Las tecnologías impulsadas por la IA, como el aprendizaje automático y las redes neuronales, permitirán a los profesionales sanitarios realizar diagnósticos más precisos y prescribir terapias a medida.
La IA mejorará la eficacia de la medicina de precisión, ofreciendo a los pacientes soluciones sanitarias más personalizadas, específicas y eficientes, mejorando en última instancia los resultados sanitarios y revolucionando la forma en que abordamos la atención médica.
La sinergia entre la IA y la medicina de precisión encierra un enorme potencial para dar paso a una era de atención sanitaria individualizada, que proporcione a los pacientes tratamientos no solo eficaces, sino también adaptados de forma única a su composición genética y a sus necesidades específicas.
Sin embargo, la implementación de la IA en la práctica clínica está lejos de ser habitual en la actualidad debido a una serie de desafíos tanto técnicos como conceptuales. Por un lado, la gran heterogeneidad de algunas enfermedades dificulta una correcta categorización de los pacientes, mientras que la diversidad de fuentes de datos (historias clínicas, variables medidas en el laboratorio, mediciones proporcionadas por sensores, imágenes de rayos X, etc.) representa un problema en la adquisición y manejo de los datos. Por otro lado, la falta de interpretabilidad de algunos de los algoritmos de IA los convierte en una “caja negra” sobre la que algunos profesionales clínicos pueden mostrar reticencias a la hora de confiar en ella para basar sus decisiones.
Paralelamente, la implementación de la IA en la práctica clínica también lleva asociada una serie de cuestiones éticas que se deben tener en consideración.
Y es que, por ejemplo, sería posible tener una herramienta de IA en las UCI que decidiese no admitir a un paciente porque las probabilidades de sobrevivir del paciente calculadas por la herramienta fueran demasiado bajas.
EN CONCLUSIÓN:
La IA es un campo llamado a tener un papel muy importante en el sector salud con múltiples aplicaciones que pueden mejorar la práctica clínica desde diferentes ámbitos, pero es necesario que todos los agentes implicados (sistemas de salud, profesionales médicos y científicos, pacientes, legisladores, y la sociedad en general) aborden los retos técnicos y los dilemas éticos que estas tecnologías suponen para que su implementación en la práctica clínica se produzca de una forma generalizada, segura, ética y eficaz para todos los usuarios.
REFERENCIAS
Rong, G., Mendez, A., Bou Assi, E., Zhao, B., & Sawan, M. (2020). Artificial Intelligence in Healthcare: Review and Prediction Case Studies. Engineering, 6(3), 291–301. https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.08.015
