Inteligencia Artificial, al servicio de la medicina

Áreas como la Oftalmología, la Dermatología o la Salud Mental pueden beneficiarse de los avances de la tecnología, contribuyendo a un diagnóstico precoz y una gestión más eficiente de los recursos

10 abril 2024 10:57 | Actualizado a 10 abril 2024 11:10
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«La Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta muy útil para establecer patrones y definir aquellos pacientes que son susceptibles de tener patología, aunque es el profesional médico quien, en última instancia, dé el visto bueno. Un algoritmo, de por sí, ni diagnostica ni opera, pero contribuye a una mayor eficiencia, una mejor gestión de los recursos y a, realmente, destinar nuestra energía a tratar a los y las pacientes que tengan una patología o estén a punto de desarrollarla».

Con estas palabras, el médico adjunto del Servicio de Oftalmología del Hospital Universitari Sant Joan de Reus, Máster en Inteligencia Artificial (IBM) y profesor asociado de Oftalmología en la URV, Marc Baget Bernaldiz, contextualiza el presente y el futuro de la Inteligencia Artificial en el ámbito de la salud.

Al respecto, el director de la Fundación TIC Salut Social, Joan Guanyabens, opina que «las oportunidades que la Inteligencia Artificial puede ofrecer al ámbito de la medicina son tantas como en el resto de sectores, es decir, muchas; será una tecnología que tendrá un gran impacto en como cuidamos nuestra salud». Él mismo añade que «desde la asistencia hasta la investigación, pasando por la formación de profesionales sanitarios y la gestión, cualquiera de estos cuatro ámbitos se puede ver afectado por la IA».

La IA puede ayudar a identificar quien responderá a un determinado tratamiento

A día de hoy, especialidades como la Oftalmología, la Dermatología o la Radiología ya se benefician del desarrollo y aplicación de la tecnología, teniendo en cuenta que «son áreas en las que las imágenes son importantes a la hora de realizar un diagnóstico», según el Dr. Baget.

En este contexto, él mismo explica que «desde el Servicio de Oftalmología, junto con el Departamento de Ingeniería de la URV, hemos desarrollado dos algoritmos de aplicación en pacientes diabéticos.

El primero consiste en la lectura automatizada de las imágenes de fondo de ojo, y el segundo es de carácter predictivo, en tanto que calcula el riesgo de cada paciente diabético a desarrollar retinopatía diabética».

Entonces, teniendo en cuenta que el 10% de la población mundial tiene diabetes y que idealmente debería someterse a un cribado de fondo de ojo para saber si pueden desarrollar retinopatía diabética, algo imposible con los recursos sanitarios actuales, el Dr. Marc Baget señala que «la implantación de algoritmos que lean automáticamente las imágenes de fondo de ojo y discriminen los y las pacientes que tienen patología de los que no, es un gran avance para poderlos tratar antes, ya que la enfermedad es la primera causa de ceguera».

En consecuencia, una de las ventajas de la aplicación de la Inteligencia Artificial es la detección precoz de enfermedades y la mejora del pronóstico de los pacientes.

En lo que se refiere al desarrollo del segundo algoritmo predictivo el especialista en Inteligencia Artificial indica que «racionalizará el intervalo entre visitas, es decir, aquellos pacientes que el algoritmo considera con un riesgo elevado acudirán antes a la consulta, mientras que en aquellos con un perfil clínico de menor riesgo, la visita se podrá espaciar más; todo ello nos permitirá reducir las listas de espera».

Por su parte, Joan Guanyabens hace hincapié «en el potencial de la IA a la hora de ordenar la demanda de servicios sanitarios, es decir, es una herramienta que puede ayudar a identificar los y las pacientes que requieren acudir a la consulta de forma preferente y rápida».

En lo que se refiere a la especialidad de Dermatología, la IA «permite hacer un seguimiento de los y las pacientes con muchas pecas, algunas de las cuales son sospechosas; si tenemos un sistema de visualización y de análisis pormenorizado de estas lesiones, rápidamente el algoritmo nos avisará de cuáles de ellas cambian, y así discriminaremos entre normalidad y patología», según palabras del Dr. Marc Baget.

Marc Baget Bernaldiz (oftalmólogo y especialista en Inteligencia Artificial): «Los profesionales sanitarios debemos implicarnos en la implementación y desarrollo de los algoritmos de IA, en tanto que aportará a nuestro trabajo un valor añadido»

También en Radiología, la tecnología contribuye a «diferenciar entre radiografías de tórax o mamografías normales o patológicas, aunque después se referirán al especialista para realizar la confirmación».

Salud mental

Otro campo en el que la IA puede aportar muchos beneficios es el de la Psicología. Como explica el investigador principal del Behavioural Design Lab (BDLab) en el eHealth Center y profesor de los Estudios de Ciencias de la Salud de la UOC, Manuel Armayones, en un sistema público saturado y en el cual el número de psicólogos que trabajan en la sanidad pública es insuficiente, la IA se puede convertir en una herramienta clave.

«No tendrá que reemplazar nunca la figura del psicólogo, pero se puede utilizar para mejorar la capacidad y el alcance de la labor que hacen los que ahora mismo están trabajando», advierte y sostiene que podrá agilizar procesos de evaluación y diagnóstico, hacer un primer cribado de urgencia y gravedad de casos, y brindar apoyo en emergencias como por ejemplo la prevención del suicidio o trastornos juveniles graves «entre algunas de las situaciones que más sufrimiento y preocupación social están provocando en la actualidad».

Joan Guanyabens: (director de la Fundación TIC Salut Social): «La IA tendrá un impacto en la asistencia, la investigación, la formación de profesionales sanitarios y la gestión»

En cambio, en términos de tratamiento el director de la Fundación TIC Salut Social manifiesta que «la Inteligencia Artificial nos puede ayudar a identificar quien responderá a un determinado tratamiento y quien no; dicho en otras palabras, es capaz de predecir si un determinado medicamento funcionará o no en un paciente concreto». Esta aplicación de la tecnología, en palabras de Joan Guanyabens, contribuirá a reforzar el camino hacia «la medicina personalizada y de precisión».

Gestión de recursos

Por otro lado, en el ámbito de la gestión de la Atención Primaria y Hospitalaria, el Dr. Marc Baget dice que «la IA es útil para ordenar los flujos de pacientes de manera automática, lo que conlleva una mayor satisfacción para él o la paciente, de tal manera que acortamos plazos de atención, lo que resulta más agradable porque la persona conoce cuál será el proceso a seguir».

Así, aunque en 2017 Geoffrey Hinton auguró que «deberíamos dejar de formar radiólogos porque en cinco años la IA haría todo el trabajo», el Dr. Marc Baget contradice esta teoría en tanto que «la medicina no es matemática, puesto que es el arte de saber extraer información del paciente, saberla interpretar y quedarse con lo importante, así como una buena exploración física, y a partir de aquí pedir pruebas de manera racional. Un diagnóstico hoy en día es una decisión colectiva de muchos profesionales».

Por todo ello, el especialista aboga porque «los profesionales sanitarios nos impliquemos en la implementación y desarrollo de los algoritmos de IA, en tanto que la tecnología aportará a nuestro trabajo un valor añadido».

La IA está permitiendo una lista larga de adelantos, pero los expertos sostienen que también presenta limitaciones y obstáculos. La falta de transparencia y explicabilidad es uno de estos, en opinión de Andreas Kaltenbrunner, investigador del grupo Artificial Intelligence and Data for Society (AID4So) del IN3.

«Entender como los modelos de IA llegan a sus resultados es fundamental para despertar confianza y garantizar la justificación de estos resultados. Sin una visión clara de su funcionamiento interno, las personas usuarias pueden dudar a adoptar plenamente una solución de IA», afirma.

Además, el desarrollo y la implementación de sistemas de IA exigen recursos, como por ejemplo potencia informática, experiencia especializada e infraestructuras. Y estos recursos no son accesibles de manera uniforme, «cosa que podría exacerbar las desigualdades ya existentes y sembrar dudas sobre el impacto medioambiental», concluye el investigador.

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