La inteligencia artificial (IA) está presente en nuestro día a día cada vez más. Muchos sectores se están nutriendo de la IA: industria, tecnología, economía, medicina, ocio, negocios, turismo, sociología, ciencias, etc. La IA se está introduciendo prácticamente en todos los rincones.
Nos vamos a centrar en cómo está influyendo la IA en las ciencias biomédicas. Dentro del ámbito biomédico, la IA puede ayudar al diagnóstico, tratamiento y prevención de muchas patologías, así como a la investigación, la gestión sanitaria o el cuidado de pacientes.
La cantidad de datos clínicos que se pueden almacenar y analizar es enorme y puede ser muy útil para la salud de la población. Datos genómicos, proteómicos, parámetros bioquímicos, imágenes médicas o “simplemente” historias clínicas, pueden suponer la base de un conocimiento inmenso. La biomedicina recoge todos estos datos médicos y, mediante el método científico, genera conocimiento a partir de la evidencia acumulada. En este sentido, la IA facilita la recogida, el almacenamiento y el procesamiento de los datos médicos y también permite automatizar partes del método científico. De este modo, la IA puede aportar mucho, consiguiendo sistemas de ayuda para la toma de decisiones, mejoras en el procesamiento de imágenes, facilitando los sistemas de clasificación y permitiendo llegar a conclusiones y predicciones que hubiesen sido mucho más lentas y costosas sin la ayuda de la IA.
Veamos algún ejemplo de los avances que ha conseguido la IA hasta ahora dentro del ámbito de la biomedicina:
- Detección de cáncer. Ya existen IAs que detectan ciertos tipos de cáncer, como melanomas a partir de fotografías de manchas en la piel. Otro ejemplo en desarrollo es la “Blue box”, que con ayuda de la IA puede detectar cáncer de mama a partir de una muestra de orina.
- Diagnóstico precoz de otras enfermedades de manera no intrusiva. Como detección de arritmias a partir de electrocardiogramas o de enfermedades pulmonares a partir de radiografías.
- Reconocimiento y dictado de voz para facilitar la documentación de procesos clínicos usando NLP (procesado del lenguaje natural, un subconjunto de la IA).
- Smart devices. Por ejemplo, bombas automáticas de insulina para personas con diabetes.
- Prevención de enfermedades. Hay algoritmos que predicen el riesgo de psicopatologías a partir del uso de redes sociales. Otro ejemplo sería el estudio de la progresión del Parkinson a través de los movimientos realizados, que son detectados por sensores del móvil u otros dispositivos.
- Mejorar el tratamiento. La IA también se puede aplicar para predecir reacciones adversas de tratamientos médicos. También podemos mencionar los robots quirúrgicos, como el sistema Da Vinci.
- Seguimiento, soporte y monitorización: Muchos asistentes robóticos dotados de sistemas de IA con aplicaciones en salud están desarrollándose en la actualidad fundamentalmente en funciones de información, comunicación y acompañamiento de personas.
Sin embargo, hay que tener cuidado con ciertos aspectos de la IA que pueden influir negativamente en los progresos biomédicos. Un problema que puede aparecer es la falta de confidencialidad. Los datos biomédicos pueden ser muy sensibles y la privacidad en ese sentido es muy importante. Otro aspecto que hemos mencionado más de una vez son los sesgos. Si los datos de los que partimos o algún punto en el proceso no representa a toda la sociedad, podemos estar cometiendo un error o una injusticia, y esto puede llegar a ser muy grave, y más teniendo en cuenta que estamos hablando de la salud de las personas. También hay que mencionar la falta de transparencia que supone parte de la IA, como se mencionó en la anterior entrada. Por último, hay que tener en cuenta la importancia del trato humano en las ciencias biomédicas, un campo en el que a la IA todavía le queda mucho por mejorar.
Fuentes:
Apuntes introducción IA
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