Cómo la inteligencia artificial puede mejorar la precisión de los diagnósticos médicos
En el campo de la medicina, la inteligencia artificial (IA) es un tema candente. Desde el uso de la IA para ayudar a diagnosticar a los pacientes hasta el uso de la IA para predecir qué fármacos funcionarán mejor para cada paciente, los profesionales sanitarios están utilizando el poder del aprendizaje automático de nuevas formas cada día. Pero, ¿y si pudiéramos utilizar la IA para asegurarnos de que los diagnósticos son del todo precisos? Y de ser así, ¿cómo podría mejorar esto los resultados de los pacientes? Echemos un vistazo a cómo y por qué la inteligencia artificial puede ayudar a mejorar el diagnóstico médico antes de explorar algunas aplicaciones actuales en la práctica.
Sección: ¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es un programa informático capaz de aprender, razonar y resolver problemas complejos. Los programas de IA están diseñados para imitar el comportamiento humano, pero no tienen sentimientos ni emociones como usted.
En otras palabras, la IA puede:
Aprender cosas nuevas por sí misma sin que nadie le diga lo que tiene que aprender. Por ejemplo, una IA podría ser capaz de ver miles de imágenes en Internet y averiguar cuáles son gatos basándose en sus propias observaciones sin que se le diga cuál es un gato y cuál no (o incluso sin que se le haya dado una definición inicial de "gato"). También podría ser capaz de decir si dos objetos van juntos basándose en sus semejanzas: por ejemplo, si dos formas se parecen, ¡seguro que son cuadrados! ¿O tal vez funcionaría mejor si les dijéramos qué es exactamente un "cuadrado"? Ah, sí... eso es... ¡necesitamos una especie de reglamento antes de empezar a enseñarles nada más sobre la vida!
Sección: ¿Cómo funciona la IA?
La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de algoritmos capaces de aprender de los datos. Puede utilizarse para predecir resultados, tomar decisiones, automatizar tareas y controlar procesos. La forma más popular de IA hoy en día es el aprendizaje automático, un subconjunto de la IA que permite a los ordenadores aprender sin ser programados explícitamente.
En medicina y sanidad en particular, empresas como IBM Watson Health y Philips Healthcare llevan años utilizando con éxito el aprendizaje automático a través de sus plataformas de computación cognitiva denominadas Watson for Oncology (W4OC) e IntelliSpace Rapid Decisions Solutions (IRDS). Estas plataformas utilizan respectivamente tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que permiten a los médicos formular preguntas sobre casos de pacientes con cáncer utilizando un inglés sencillo; a continuación, W4OC devolverá información pertinente de la literatura médica, mientras que IRDS ofrece visualizaciones basadas en datos de pacientes recogidos por sistemas hospitalarios, como las lecturas de la tensión arterial tomadas por las enfermeras a lo largo del tiempo.
Sección: ¿Cómo puede la inteligencia artificial mejorar el diagnóstico médico?
La inteligencia artificial puede ayudar a médicos y pacientes proporcionándoles información sobre su salud. Por ejemplo, puede decir a un paciente que corre el riesgo de desarrollar una determinada enfermedad basándose en casos anteriores de personas que tuvieron síntomas similares. Esto les permitiría tomar medidas de prevención o tratamiento antes de que se produzca un daño grave.
La IA también puede ayudar a los médicos proporcionándoles datos sobre el historial médico de sus pacientes, lo que podría ayudarles a diagnosticar y tratar a esos pacientes de forma más eficaz de lo que lo harían sin la ayuda de la tecnología de IA (o incluso de otros médicos humanos). Los médicos saben lo importante que es que los profesionales de la medicina compartan información entre sí para que todos tengan acceso a todos los datos relevantes a la hora de tomar decisiones sobre la atención al paciente, pero a veces esto no es posible porque algunos profesionales no tienen acceso o porque simplemente no hay suficientes horas al día para todos los implicados. Mediante el uso de sistemas de inteligencia artificial como Watson Health Cloud Service™ (WHS), los profesionales de la salud podrán reunir valiosos conocimientos procedentes de las bases de datos de varias instituciones en un único centro, lo que les ayudará a tomar mejores decisiones sobre la atención al paciente y a ahorrar tiempo.
Sección: Los errores de diagnóstico son un gran problema en la sanidad.
Los errores de diagnóstico son un grave problema en la asistencia sanitaria. Según la Academia Nacional de Ciencias, Ingeniería y Medicina (NASEM), los errores de diagnóstico pueden provocar malos resultados en los pacientes, tratamientos y costes innecesarios, pérdida de tiempo y recursos y daños más graves si no se detectan a tiempo.
Además de estas consecuencias para los pacientes directamente afectados por diagnósticos inexactos, hay otra consideración importante: los errores de diagnóstico también aumentan la carga global de nuestro sistema sanitario. Cuando los médicos se equivocan en sus diagnósticos, ya sea por falta de información o simplemente porque son humanos, tienden a solicitar pruebas o procedimientos adicionales que no son necesarios en absoluto.
Sección: Muchos factores contribuyen a los errores de diagnóstico.
Los errores de diagnóstico son frecuentes y tienen muchas causas, entre ellas:
Error humano. Los médicos pueden cometer errores debido al cansancio, la falta de conocimientos o experiencia y los prejuicios.
Falta de tiempo. Algunos diagnósticos requieren más tiempo que otros tipos de casos porque exigen pruebas o procedimientos adicionales antes de llegar a una conclusión definitiva sobre lo que le pasa a usted (o a su hijo). Si su médico tiene una agenda muy apretada y no dispone de mucho tiempo para dedicar a cada paciente durante una visita a la consulta -o si está haciendo malabarismos con varios pacientes a la vez-, puede tener la sensación de que no hay tiempo suficiente para todo lo que hay que hacer durante cada visita. Esto puede hacer que la atención de algunos médicos se desvíe de este tipo de casos complejos hacia otros más sencillos, lo que podría dar lugar a errores de diagnóstico y a otros problemas, como diagnósticos erróneos debidos a la insuficiente información recopilada durante las entrevistas iniciales con los pacientes/padres que acuden en busca de ayuda para encontrar respuestas a sus síntomas."
Sección: La inteligencia artificial puede ayudar a resolver el problema.
La inteligencia artificial puede ayudar a resolver el problema. La IA ya se está utilizando para mejorar la atención al paciente de diversas maneras, entre ellas:
Reducción del número de errores de diagnóstico. Las tasas de errores de diagnóstico son elevadas y van en aumento: más de la mitad de los errores médicos se deben a diagnósticos erróneos o retrasos en el diagnóstico. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático capaces de aprender de casos anteriores y aplicarlos a otros nuevos, los médicos podrán tomar mejores decisiones sobre planes de tratamiento para pacientes con síntomas o afecciones similares a los de pacientes anteriores que respondieron bien o mal tras recibir tratamientos específicos.
Ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones más rápidamente de lo que habrían podido hacerlo solos utilizando métodos tradicionales como la intuición (que puede llevar a los médicos por mal camino) o sistemas basados en reglas (que requieren mucho tiempo).
Sección: La inteligencia artificial puede ayudar a prevenir los errores de diagnóstico antes de que se produzcan.
¿Cómo puede ayudar la IA a prevenir errores de diagnóstico antes de que se produzcan?
La inteligencia artificial puede ayudar a prevenir errores de diagnóstico detectando patrones en los datos que los humanos podrían pasar por alto. Por ejemplo, si usted es médico y ve a una paciente con síntomas de dolor de estómago, es fácil suponer que tiene una úlcera o gastritis, pero ¿y si en realidad tiene apendicitis? No lo sabrá hasta que la haya operado y le haya extirpado el apéndice.
Los sistemas de IA han demostrado ser mejores que los médicos humanos a la hora de encontrar conexiones ocultas entre síntomas aparentemente no relacionados; por ejemplo, un sistema de IA fue capaz de diagnosticar cardiopatías congénitas utilizando sólo radiografías de tórax en lugar de ecocardiogramas (que son más caros).
Sección: Pero no es una panacea para el diagnóstico médico.
Pero no es la panacea del diagnóstico médico.
La IA es sólo una herramienta en el proceso de diagnóstico y no sustituye a los médicos. Otras herramientas son el juicio clínico, la experiencia clínica y la sensibilidad al contexto del paciente (como su raza o edad). Estos factores afectan a la precisión del diagnóstico más que la IA por sí sola, pero también son más difíciles de medir que los simples índices de precisión a lo largo del tiempo.
Para llevar: El tipo adecuado de IA puede ayudar a garantizar que los diagnósticos sean precisos, pero es solo parte de la solución
La IA no puede hacerlo todo. Aunque la IA es una potente herramienta que puede ayudar a mejorar la precisión de los diagnósticos médicos, no es una panacea. Es importante entender qué tipo de problema se intenta resolver y elegir el tipo de IA adecuado para sus necesidades.
Si lo que busca es aumentar la velocidad y la eficacia con la que los médicos realizan los diagnósticos, el aprendizaje profundo puede ser lo que necesita. Si su objetivo es más bien obtener resultados más precisos en menos tiempo -o si tiene un problema intratable como la detección de cáncer a través de imágenes radiológicas- entonces otro tipo de aprendizaje automático puede ser más apropiado.
Hoy en día existen muchos tipos diferentes de sistemas de inteligencia artificial; algunos son más adecuados que otros para resolver determinados tipos de problemas (y otros simplemente aún no están listos). Como ocurre con cualquier aplicación tecnológica, no existe una bala de plata que resuelva todas las situaciones a la perfección en todo momento; necesitamos tanto la aportación humana como la inteligencia de las máquinas a la hora de tomar decisiones basadas en el análisis de datos.
Conclusion
En última instancia, creemos que la inteligencia artificial ofrece una solución prometedora al problema del diagnóstico médico. Pero es sólo una parte de la ecuación. La inteligencia artificial puede mejorar la precisión ayudando a los médicos a tomar mejores decisiones sobre cuándo y cómo utilizar sus conocimientos, pero no puede sustituir por completo al criterio humano. Todavía hay que formar a los médicos para que sepan utilizar mejor esta tecnología, y los pacientes también necesitan tener acceso a ella.