Las aplicaciones de IA en la medicina son parte innegable del avance tecnológico que ha vivido la humanidad en el último siglo, especialmente tras la aparición de las computadoras y la informática, lo que ha permitido un desarrollo sin precedentes en todas la áreas del conocimiento. Las ciencias médicas han podido también experimentar un significativo avance en pro de la salud y el bienestar de las personas, gracias a este desarrollo tecnológico.
Uno de los campos que se ha abierto gracias a la evolución de las ciencias computacionales es la Inteligencia Artificial (IA), lo que ha permitido la creación y desarrollo de máquinas y sistemas inteligentes capaces de emular el comportamiento inteligente de los seres humanos para poner esta capacidad al servicio de la mejora de procesos industriales y de servicios que facilitan la vida de las personas.
La evolución de la IA ha permitido el desarrollo de sistemas inteligentes ampliamente utilizados en diversas esferas del quehacer humano, como la medicina, donde este tipo de sistemas se han venido incorporando para ayudar a los profesionales de la salud en la toma de decisiones y en la realización de diagnósticos, gracias a su capacidad de detección de anomalías a través de la evaluación de imágenes y datos.
Estos sistemas inteligentes se basan en algoritmos de Deep Learning (aprendizaje profundo) que permiten a dichos sistemas aproximarse a la percepción humana, lo que les permite sacar conclusiones de los datos obtenidos gracias a sus estructuras lógicas; éstas simulan la organización del sistema nervioso humano, y poseen unidades de procesamiento que pueden detectar diferentes características en los objetos que perciben.
Actualmente se ha incorporado a la medicina un interesante arsenal de sistemas inteligentes que se usan de manera cotidiana y que ofrecen resultados de alto nivel. Entre los más destacados sistemas con inteligencia artificial para aplicaciones médicas, destacamos varios ejemplos a continuación.
Liip: un monitor diseñado para vigilar la salud de los más pequeños
Se trata de un sistema inteligente capaz de entender el estado de salud de los niños. Se diseñó pensando en facilitar la labor de los padres cuyos hijos sufren una enfermedad crónica o tienen una mayor predisposición a enfermarse.
El sistema se presenta como una pulsera que en su interior electrónico cuenta con sensores que permiten medir la saturación de oxígeno en sangre y la frecuencia cardíaca del menor; además puede detectar el movimiento del niño en un plano tridimensional, lo que permite detectar su ubicación real en cualquier espacio.
Los datos obtenidos por estos sensores se analizan con un software especializado, y la información obtenida es enviada en tiempo real a padres y pediatras, pudiendo acceder a ella desde cualquier dispositivo inteligente a través de la app asociada a Liip, la cual está disponible para los principales sistemas operativos móviles.
Además la información que se envía al profesional médico es mucho más completa y precisa que la que se envía a los padres: esto le permite contar con información oportuna y precisa sobre el estado de salud del paciente, lo que es vital en muchos casos donde unos segundos pueden marcar la diferencia.
Liip es sólo una muestra de las enormes aplicaciones y posibilidades que tiene la IA en la medicina, ofreciendo una alternativa fiable tanto a padres como a pediatras para disponer de información sobre el estado de salud de los niños.
RadIO: detección temprana de cáncer pulmonar
El Gobierno de la ciudad de Moscú, Rusia, a través de su departamento de TI, ha puesto a disposición la tecnología RadIO. Está basada en código abierto y sirve para la detección del cáncer de pulmón a través del análisis de imágenes obtenidas por medio de radiografías; este sistema utiliza deep learning y se encuentra disponible en Github, una plataforma de desarrollo colaborativo en la que se alojan proyectos de IA.
RadIO es una biblioteca de código abierto a la que se puede acceder de forma gratuita, además se puede encontrar una variada gama de tutoriales que facilitan enormemente su ejecución; con RadIO se pueden crear algoritmos de deep learning, que permiten procesar radiografías de forma prácticamente instantánea, lo que permite construir un sistema de detección de cáncer de gran utilidad.
Estos sistemas pueden ayudar a analizar de forma eficaz los estudios radiológicos y tomográficos de una gran cantidad de pacientes. La información obtenida es de gran importancia para la detección de tumores, ya que la tecnología RadIO es capaz de detectar anomalías que pasan desapercibidas al ojo humano; además puede analizar y comparar de manera instantánea los datos obtenidos con una base de de datos de gran tamaño.
CORTI: un eficaz asistente de voz para llamadas de emergencia
Desde el año 2016 el servicio de emergencia de la ciudad de Copenhague en Dinamarca ha empleado con éxito a CORTI un asistente de voz que puede escuchar todas las llamadas de emergencia que se reciben y analiza cada conversación. Los datos obtenidos son comparados en tiempo real con su extensa base de datos, y la información resultante está a disposición inmediata de los operadores para dar soporte a sus decisiones.
En situaciones de emergencia actuar de manera rápida y acertada siempre marca la diferencia, más aún cuando se trata de situaciones en las que se necesita tomar decisiones médicas. Sabemos que para ello existen protocolos de actuación tanto para el personal paramédico de rescate como para el personal médico; sin embargo, en muchas ocasiones se presentan algunas variables que no están contempladas.
CORTI se encarga de buscar indicios o señales en cada llamada de emergencia: para ello analiza tanto la comunicación verbal como la no verbal; es decir, estudia patrones de respiración o el tono de la voz, lo que le permite realizar un análisis predictivo de manera casi instantánea, que permite a los operadores tener una mayor comprensión de la situación y tomar decisiones en función de la misma.
Este asistente de voz ha ayudado a los servicios de emergencia a salvar vidas humanas, ya que es capaz de ofrecer información vital sobre síntomas y condiciones médicas de los usuarios que llaman al servicio de emergencia. Es un sistema experto colaborativo, que según han explicado sus desarrolladores busca ayudar a los trabajadores humanos a mejorar su desempeño.
