¿Cómo la Inteligencia Artificial está ayudando a detectar el Alzheimer o la Covid-19?

Los científicos están usando la IA y el Aprendizaje Automático para detectar enfermedades de manera temprana, mejorar los tratamientos médicos y aumentar la calidad de los servicios de salud.

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La aplicación de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), la nube híbrida y el Aprendizaje Automático están transformando y mejorando los servicios de salud que reciben los ciudadanos, incluso durante la pandemia por la Covid-19.

Algunos de los ejes en los que se están observando cambios importantes son la salud computacional, que se refiere a la digitalización de expedientes clínicos para monitorear avances de enfermedades; la salud digital, la cual consiste en obtener información del paciente para hacer una evaluación progresiva de algún padecimiento; así como en la biología computacional, para comprender los mecanismos bajo los que actúan las afecciones.

Durante un foro organizado por IBM, el Vicepresidente de Investigación en Salud y Ciencias de la Vida del Thomas J. Watson Research Center, Ajay Royyuru, explicó que en estos tres ámbitos se han logrado avances relevantes para la salud con ayuda de la tecnología y los datos.

Uno de los campos en los que la IA ha contribuido es en el diagnóstico temprano del Alzheimer, una enfermedad progresiva del deterioro de la memoria, el intelecto y la capacidad para realizar actividades.

Guillermo Cecchi, director del Laboratorio de Psiquiatría Computacional y Neuroimágenes del Thomas J. Watson Research Center de IBM, detalló que es posible predecir, con un 75 por ciento de efectividad, si alguien va a desarrollar Alzheimer antes de los 25 años.

Esta certeza de pronóstico puede alcanzarse al llevar a cabo un análisis de los marcadores del habla, aplicando la IA. Según Cecchi, el nivel de predicción es mayor al 60 por ciento que se puede conseguir si se examina sólo la historia clínica de una persona.

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La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático también se han usado en el tratamiento del cáncer. María Rodríguez, líder técnica del Laboratorio de Investigación de Biología de Sistemas Computacionales de Zurich, expuso que estas tecnologías se aplican para tener una mayor comprensión del sistema inmunitario, con el fin de dar una respuesta más efectiva a las enfermedades.

Rodríguez comentó que los especialistas están construyendo modelos con IA para estudiar las células, proteínas, antígenos, la comunicación entre los órganos humanos y otros elementos para poder predecir si una persona está propensa a padecer cáncer, o diseñar un tratamiento más eficaz.

Asimismo, el análisis de grandes volúmenes de datos mediante las tecnologías digitales ha posibilitado determinar si una persona se contagió de la Covid-19, explicaron Raquel Norel, investigadora de Salud Digital, y Pablo Meyer, gerente de Análisis y Modelado Biomédico de IBM.

Los expertos hicieron un experimento que consistió en que un gran grupo de personas olieran 500 moléculas puras. Luego, con la información desarrollaron una base de datos sobre “psicofísica olfativa”, usando la representación de palabras en vectores. Y a partir de la concurrencia de palabras clave, definieron con un 85 por ciento de precisión si alguien tenía el virus.

En cada uno de estos ámbitos, se ha demostrado el potencial que tienen tecnologías como la IA o el Aprendizaje Automático para elevar la calidad de vida y encontrar respuestas a graves enfermedades. Sin embargo, la aplicación de estas para analizar datos y modelos también conlleva sesgos, advirtió Celia Cintas, investigadora en África de IBM.

Por tal razón, en el uso de las tecnologías se deben integrar técnicas de mitigación de disparidades y ser transparentes acerca de su funcionamiento. De lo contrario, algunas poblaciones, como las afrodescendientes, podrían estar subrepresentadas y eso afectaría los avances en la salud.

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