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Inteligencia artificial y Big Data consolidan su avance en 2015

La inteligencia artificial y la analítica de grandes cantidades de datos, Big Data, son los dos grandes avances tecnológicos cuyas posibilidades en salud se han terminado de asentar este año. También son los factores que más pueden cambiar la medicina de los próximos años, hacia un modelo mucho más preciso y preventivo, en el que apenas quede margen para el error humano

  • Los ordenadores consiguen cruzar millones de datos del paciente, incluída la historia clínica, estudios científicos, así como recomendar diagnósticos y tratamientos cada vez más precisos
    Los ordenadores consiguen cruzar millones de datos del paciente, incluída la historia clínica, estudios científicos, así como recomendar diagnósticos y tratamientos cada vez más precisos
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Carlos Mateos.  Madrid.

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21 de diciembre de 2015. 16:09h

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Carlos Mateos.  Madrid. 21/12/2015

La capacidad de mejorar la salud individual y colectiva a través del análisis de miles de datos procedentes de las mediciones de nuestro organismo y de toda la evidencia científica existente, entre otros, es lo que ha convertido al análisis del Big Data en el avance tecnológico más destacado del año en opinión del doctor Julio Mayol, director de la Unidad de Innovación del Instituto de Investigación Sanitaria San Carlos. Si bien los sistemas de Big Data se emplean hace años, sus posibilidades se han evidenciado con el crecimiento del mercado de los «wearables», dispositivos vestibles como pulseras, relojes y camisetas con sensores que miden diferentes variables de salud, según el doctor Mayol. Cada uno de estos dispositivos recoge información constante del estado de una persona, cuyo examen por medio de algoritmos permite detectar riesgos de manera precoz. El cruce de esos datos con los de otros muchos individuos es una fuente única para la investigación y la salud pública.

De hecho, ya se están llevando a cabo grandes estudios clínicos basados en la información recopilada en plataformas móviles conectadas a «wearables», como el Health Kit de Apple. A pesar de sus ventajas para una medicina más precisa y predictiva, su integración completa en la asistencia sanitaria «está lejos de conseguirse», señala Julio Mayol. Y es que, reconoce, «los líderes del sistema no lo han incorporado a su discurso».

Muy ligado al Big Data se encuentra otro de los grandes avances tecnológicos que ha demostrado su pujanza este año que termina, la inteligencia artificial. La prestigiosa revista Science ha publicado en el mes de diciembre un hallazgo clave para su desarrollo. Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) han creado un modelo informático capaz de aprender de manera parecida a la de los humanos y de generar nuevas ideas a partir del conocimiento adquirido.

En el ámbito médico, la inteligencia artificial «va a suponer un gran salto», según el doctor Mayol, que también es codirector del consorcio formado entre el MIT y la Comunidad de Madrid, Madrid-MIT MVision. A su juicio, el mayor potencial de la inteligencia artificial se alcanzará con la computación cuántica, pero ya es una realidad en Medicina. Así, uno de los mayores superordenadores del mundo, Watson, de IBM, se emplea en el MD Anderson Cancer Center de Estados Unidos para ayudar al diagnóstico y el tratamiento del cáncer con el análisis del Big Data procedente de historias clínicas, evidencias científicas y datos del paciente. Con cada pregunta que formula el médico, Watson genera posibles respuestas clasificadas de más a menos fiable.

Decisiones clínicas

En España, un sistema similar basado en Big Data ha sido desarrollado por el neurólogo Ignacio Hernández Medrano, vocal de la Asociación de Investigadores en eSalud. Savana analiza los datos de historiales médicos para ayudar al médico a tomar una decisión clínica en tiempo real. Este experto lo equipara a la posibilidad de que «cualquier médico pudiera consultar, en cualquier momento, a los mejores especialistas en una materia su opinión colectiva sobre un problema clínico específico». Como advierte el doctor Hernández Medrano, «la información médica se duplica cada cinco años y cada vez es más difícil estar al día en cualquier especialidad». El resultado es que «sólo una de cada cinco decisiones médicas están basadas en la evidencia».

Para reducir esta variabilidad, fuente de errores médicos, asegura, «los profesionales sanitarios podemos recurrir al apoyo de la inteligencia artificial». Un programa informático puede sintetizar el conocimiento colectivo sobre una patología, como hace Wikipedia, que se nutre de las aportaciones de la comunidad en Internet, contrastadas unas con otras, y logra más fiabilidad que una enciclopedia tradicional. Además, supercomputadoras como Watson consiguen lo que ninguna mente humana podría por sí sola, ni siquiera en colaboración con otras, cruzar millones de datos, del paciente y de otros pacientes similares, en historiales clínicos y en estudios científicos, y recomendar diagnósticos y tratamientos cada vez más precisos.

La inteligencia artificial también se emplea para detectar patologías a partir de imágenes diagnósticas. La Unidad de Cirugía Prostática Avanzada de la Clínica Cemtro de Madrid y el Instituto de Cirugía Urológica Avanzada cuentan con un software de inteligencia artificial de análisis de imagen que consigue afinar el diagnóstico del cáncer de próstata y evitar biopsias innecesarias. «Los resultados igualan los aciertos de los mejores radiólogos», comenta el doctor Fernando Gómez Sancha, jefe de Servicio de Urología y Cirugía Robótica de Clínica del citado hospital.

Además de avances en el diagnóstico, a lo largo de 2015 se han sucedido descubrimientos médicos a partir de la inteligencia artificial combinada con el Big Data en el ámbito de la genómica y de la farmacología. Sin embargo, sus implicaciones van más allá, según el doctor Hernández Medrano. «Cambia el paradigma actual de la medicina basada en la Evidencia hacia lo que podemos llamar medicina generadora de evidencia, puesto que con cada búsqueda se genera un nuevo conocimiento que antes no existía», subraya.

Los médicos tendrán que adaptarse, ya que, «en pocos años será mala praxis no consultar con la inteligencia artificial», augura. En su opinión, «en unos diez años dispondremos de potentes algoritmos de diagnóstico y tratamiento y la función del médico será la de validador, como el corrector ortográfico de un procesador de textos». Sin embargo, concluye Julio Mayol, «seguirá siendo quien haga las preguntas».

Autodiagnóstico

El papel del médico tampoco se verá amenazado a medio plazo, según el doctor Mayol, por la democratización de la tecnología y el creciente número de dispositivos que, conectados a un teléfono móvil, permiten a cualquier usuario de smartphone hacerse con sofisticados sistemas de diagnóstico. Basta incorporar una lente especial al teléfono para realizar un examen de fondo de ojo, una prueba diagnóstica reservada a los oftalmólogos; o un kit de lentes y láser, por valor de 400 dólares, para disponer de un microscopio portátil de ADN, como han demostrado investigadores de la Universidad de California, en Los Ángeles. Para el doctor Mayol, este tipo de dispositivos «pueden modificar el sistema sanitario en países como Estados Unidos, pero en uno tan regulado como el español ninguna tecnología fácilmente podrá incorporarse a la asistencia si no convence al profesional sanitario».

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