{"id":1083,"date":"2018-04-01T11:46:08","date_gmt":"2018-04-01T09:46:08","guid":{"rendered":"http:\/\/blogs.elcomercio.es\/fonendoscopio\/?p=1083"},"modified":"2018-04-01T11:46:08","modified_gmt":"2018-04-01T09:46:08","slug":"reemplazara-la-maquina-al-medico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.elcomercio.es\/fonendoscopio\/2018\/04\/01\/reemplazara-la-maquina-al-medico\/","title":{"rendered":"\u00bfReemplazar\u00e1 la m\u00e1quina al m\u00e9dico?"},"content":{"rendered":"
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La medicina del futuro estar\u00e1 condicionada por un desarrollo tecnol\u00f3gico aplicado imparable: historias cl\u00ednicas electr\u00f3nicas cada vez m\u00e1s sofisticadas, big data<\/em>, rob\u00f3tica y telemedicina son algunos ejemplos, pero por encima de todo ello planea la inteligencia artificial (IA). Y es que la IA puede transformar la atenci\u00f3n cl\u00ednica mucho m\u00e1s radicalmente que cualquier otro avance biotecnol\u00f3gico.<\/p>\n

La IA tiene como objetivo imitar las funciones cognitivas humanas. El cambio de paradigma que puede determinar a la asistencia sanitaria se debe, m\u00e1s que a la mayor disponibilidad de datos y su r\u00e1pido an\u00e1lisis, a c\u00f3mo puede modificar la toma de decisiones cl\u00ednicas. La IA ya se utiliza en muchos \u00e1mbitos (autom\u00f3vil aut\u00f3nomo, seguridad, banca, idiomas, redes sociales) para mejorar las decisiones en base a algoritmos alimentados por una ingente cantidad de datos. En sanidad estos algoritmos decisionales complejos pueden optimizar la pr\u00e1ctica cl\u00ednica si demuestran que realmente son eficaces.<\/p>\n

\u00a0\"inteligencia-artificial-ia\"<\/a>La inteligencia es algo propiamente humano, al menos una inteligencia tan elaborada que permite desarrollar un lenguaje articulado y escrito; es lo que m\u00e1s nos diferencia de otros animales y nos ha hecho dominar el planeta. Con la IA buscamos que las m\u00e1quinas piensen y act\u00faen como nosotros, hasta el punto de poder sustituirnos. Que las m\u00e1quinas creadas por los seres humanos (ordenadores, robots y otros dispositivos) sean inteligentes puede ser una panacea (del griego “pan” y “akos”, el remedio para todo), pero es un remedio con posibles efectos<\/em> secundarios<\/em>.<\/div>\n

Existen dos dispositivos principales para la IA: el aprendizaje autom\u00e1tico (AA) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Para el AA las t\u00e9cnicas m\u00e1s populares son la m\u00e1quina de soporte vectorial y la red neuronal artificial, mientras que la t\u00e9cnica de aprendizaje profundo se usa para el PLN. Un sistema de IA exitoso debe poseer el componente de AA para manejar datos estructurados (im\u00e1genes, datos de todo tipo, incluidos los gen\u00e9ticos) y el componente PLN para extraer textos no estructurados (los matices de nuestro lenguaje natural espont\u00e1neo). La capacidad de procesar informaci\u00f3n del AA es inmensa. No hay que olvidar que estamos en la era del big data<\/em>. Pero junto a ello es esencial incorporar el lenguaje natural, los matices de la comunicaci\u00f3n humana. Tras procesar toda esta informaci\u00f3n, se generan algoritmos que dan respuesta a los problemas planteados. En el caso de la medicina, los algoritmos se construyen con datos cl\u00ednicos, para que el sistema pueda ayudar a los m\u00e9dicos diagnosticando y haciendo sugerencias de tratamiento.<\/p>\n

El sistema IBM Watson es pionero en este campo. Incluye m\u00f3dulos de AA y PLN, y ha logrado avances prometedores en oncolog\u00eda. Por ejemplo, en una investigaci\u00f3n el 99% de las recomendaciones de tratamiento eran coherentes con las decisiones del m\u00e9dico. Adem\u00e1s, IBM Watson ha demostrado utilidad en diagn\u00f3sticos gen\u00e9ticos y en la toma de decisi\u00f3n en supuestos cl\u00ednicos reales. Otro sistema es cloud-based CC-Cruiser in24. Tras introducir los datos de los pacientes (informaci\u00f3n demogr\u00e1fica y datos cl\u00ednicos: im\u00e1genes, resultados anal\u00edticos y gen\u00e9ticos, presi\u00f3n arterial, notas m\u00e9dicas, etc\u00e9tera), el sistema env\u00eda sugerencias a los m\u00e9dicos para ayudarles en la toma de decisiones. Los comentarios sobre las sugerencias del sistema (correctas o incorrectas) se env\u00edan de vuelta para que el sistema mejore su precisi\u00f3n.<\/p>\n

AICare ha sido probado en varios hospitales de primer nivel. Analiza los datos cl\u00ednicos en mucho menos tiempo que un cl\u00ednico. Zhu Long, cofundador de la empresa de IA Yitu, explicaba recientemente en una entrevista en El Pa\u00eds<\/em> que \u201cgeneralmente, un especialista tarda unos 10 minutos en realizar el informe de esas pruebas, pero nuestro algoritmo necesita solo dos o tres segundos [\u2026] Por ejemplo, en el caso de que haya un tumor, AICare lo detecta y se\u00f1ala todos los par\u00e1metros propios de un informe m\u00e9dico, como la ubicaci\u00f3n, el tama\u00f1o, etc\u00e9tera\u201d, se\u00f1alando adem\u00e1s su alt\u00edsima precisi\u00f3n diagn\u00f3stica. Una posible ventaja apuntada por Zhu Long es la mejora de la sanidad en pa\u00edses en v\u00edas de desarrollo: \u201cAll\u00ed es dif\u00edcil atraer talento, y los buenos m\u00e9dicos escasean. Nuestros algoritmos, sin embargo, tienen siempre la misma fiabilidad. Y no solo ofrecen resultados de forma r\u00e1pida: tambi\u00e9n son muy baratos\u201d.<\/p>\n

La IA habitualmente se utiliza para buscar diagn\u00f3sticos precoces y tratamientos adecuados, as\u00ed como para predecir resultados y evaluar pron\u00f3sticos. Las principales \u00e1reas donde se usa IA son oncolog\u00eda (por ejemplo, en el carcinoma hepatocelular), neurolog\u00eda, cardiolog\u00eda (sobre todo en el diagn\u00f3stico), cirug\u00eda y hasta en la formaci\u00f3n de los cl\u00ednicos. Si consideramos el ejemplo del accidente cerebrovascular, se trata de un proceso complejo en el que la investigaci\u00f3n cl\u00ednica tradicionalmente se ha centrado en preguntas limitadas, sin considerar la naturaleza continua del proceso. La IA puede ayudar a responder a preguntas cl\u00ednicas mucho m\u00e1s complejas y cercanas a la vida real, lo que conducir\u00eda a una mejor toma de decisiones. Los resultados iniciales con esta patolog\u00eda est\u00e1n siendo prometedores.<\/p>\n

Aunque las investigaciones m\u00e9dicas con IA est\u00e1n siendo prometedoras, su aplicaci\u00f3n a la vida real es a\u00fan limitada y no est\u00e1 carente de obst\u00e1culos. Por una parte, tenemos la falta de est\u00e1ndares para evaluar su seguridad y eficacia, por lo que la FDA ha elaborado una gu\u00eda para evaluar los sistemas de IA. Otro problema es su actualizaci\u00f3n: para que los sistemas de IA funcionen bien deben entrenarse continuamente con nuevos dato\"ia-medicina\"<\/a>s cl\u00ednicos. Sin embargo, una vez que se implementa el entrenamiento inicial con datos hist\u00f3ricos, no hay un verdadero intercambio de datos que permita su mejora. En Estados Unidos y China se est\u00e1 incentivando a los actores involucrados en el sistema sanitario (m\u00e9dicos, empresas farmac\u00e9uticas, pacientes) para que recojan e intercambien su informaci\u00f3n.<\/p>\n

Aparte de las cuestiones t\u00e9cnicas, hay m\u00e1s problemas, entre los que destacan sobre todo dos: el riesgo de deshumanizar la medicina y la responsabilidad en la toma de decisiones. Un adecuado procesamiento del lenguaje natural puede llegar a incorporar los sentimientos, afectos, valores, intenciones y motivaciones de los pacientes, y los algoritmos decisionales pueden integrarlos; tal vez hasta mejor que un humano. Pero una m\u00e1quina no podr\u00e1 mirar a los ojos y cogerle la mano al paciente, comprender y empatizar como un humano; al menos por ahora. En cuanto a la responsabilidad, lo estamos viviendo con los autom\u00f3viles con IA: si provocan un accidente, \u00bfde qui\u00e9n es la responsabilidad? \u00bfy qu\u00e9 deciden ante la disyuntiva de salvar la vida de un peat\u00f3n o la del conductor? Traslademos todo ello a la medicina y se generar\u00e1, a buen seguro, un amplio debate.<\/p>\n

La IA nos obligar\u00e1 a redefinir el papel del ser humano en el mundo. Zhu Long se\u00f1alaba que \u201cel mundo va a cambiar tanto en los pr\u00f3ximos 30 a\u00f1os que ni siquiera podemos imaginar ahora c\u00f3mo ser\u00e1\u201d. Actualmente vemos la IA como una posible herramienta de ayuda a los m\u00e9dicos, pero qui\u00e9n sabe si no terminar\u00e1 sustituy\u00e9ndonos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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