«La inteligencia artificial ya nos dice qué pacientes con leucemia recaerán»

  • Genoma de la leucemia / Foto: Dreamstime
    Genoma de la leucemia / Foto: Dreamstime

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07 de febrero de 2019. 17:24h

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R.S.  7/2/2019

La inteligencia artificial puede hacer que los sistemas sanitarios y la atención médica sean más eficientes, ha defendido la miembro del departamento de Pediatría del Centro Bass del Instituto de Investigación de Salud y del cáncer y leucemias infantiles de la Universidad de Standford (Estados Unidos), la doctora Kara L. Davis.

"Al enseñarnos las pruebas diagnósticas más interesantes para cada patología, se pueden agilizar los complejos exámenes y los diagnósticos redundantes o no informativos, e invertir de esta forma menos tiempo y dinero", ha indicado la doctora Davis durante la presentación de la jornada 'Inteligencia artificial aplicada a la Biomedicina', organizada por la Fundación Ramón Areces y Springer-Nature.

No obstante, la doctora Davis no cree que cada hospital o sistema sanitario requiera de "complicados" algoritmos o equipos para utilizar la inteligencia artificial, sino que "el aprendizaje de las características clave de los ensayos clínicos o estudios traslacionales, a través de modelos basados en la inteligencia artificial, proporcionarán información muy valiosa para el desarrollo de pruebas diagnósticas y pronósticas que se puedan realizar a gran escala".

En este contexto, la experta ha presentado los resultados de un proyecto en el que la inteligencia artificial ayudó a predecir la probabilidad de recaída en pacientes con leucemia infantil y contribuyó a diseñar tratamientos más eficaces para la enfermedad.

El 'machine learning' "nos ha ayudado a establecer para el caso de la leucemia, qué población celular es la más importante, tanto para entender biológicamente la enfermedad, como para dilucidar las dianas terapéuticas a las que dirigir el tratamiento y mejorar los resultados de los pacientes".

"Al centrar nuestra atención en las células más importantes, podemos desarrollar mejores modelos pronósticos y tratamientos más precisos para prevenir la recaída en niños con leucemia", ha asegurado.

La integración de la inteligencia artificial en la investigación médica permitirá, a su juicio, "nuevas formas de tomar decisiones sobre el pronóstico de los pacientes y su tratamiento, y así ayudarnos a acercarnos a la medicina de precisión", ha valorado. "Se trata de integrarlo en la vida de los pacientes", ha especificado, pero ha reconocido que "nos va a llevar tiempo llegar ahí".

Desfase entre teoría y práctica

En este contexto, durante la presentación, el catedrático de Sistemas Informáticos y Computación de la Universitat Politècnica de Valencia, el doctor José Hernández-Orallo, ha aludido a "cierta resistencia médica" y a la distancia entre la investigación y la práctica para explicar el desfase existente entre la teoría y la práctica en el campo de la inteligencia artificial en Biomedicina.

"Es algo gradual. El ámbito médico es particular, es más lento y hay que asegurarse de que lo que se lleve a cabo funcione bien", ha explicado Hernández-Orallo.

Sin embargo, el catedrático ha afirmado que la Biomedicina "es un ámbito donde se dan ciertas características que son propicias para la aplicación de la inteligencia artificial y la ciencia de datos", pero "también hay ciertos aspectos que deben ser resueltos para una aplicación realmente beneficiosa, como la equidad, la privacidad o la regulación" ha insistido.

El cambio, ha destacado, es difícil de predecir y depende de la tarea. "En los últimos 10 o 20 años han cambiado radicalmente las valoraciones sobre qué era fácil o difícil para la inteligencia artificial y del mismo modo pueden volver a cambiar en unos pocos años", ha valorado. Pero sí hay una limitación actualmente: "las tareas que requieren sentido común o razonamiento más complejo" no son automatizables, ha apuntado.

Hacerlo con ética

La ética en la aplicación de estas tecnologías es un aspecto a tener en cuenta. El director de Inteligencia Artificial de Telefónica Innovación Alpha Health de Barcelona, el doctor Tarek R. Besold, se ha expresado en esta línea, y ha reivindicado que se resuelvan los problemas con tecnología, pero con ética, al tiempo en que ha incidido que los usuarios han de estar informados y controlar el proceso junto a las compañías.

"Construir una inteligencia artificial ética es difícil, pero es posible", ha proyectado. Incluye características que hagan a la inteligencia artificial comprensible y transparente para los usuarios y que se proteja la privacidad y los datos de los mismos, según ha indicado.

En la jornada que se celebra este jueves también estará presente la directora del Laboratorio de Robótica Reconfigurable de la École Polytechnique Fédérale de Lausana (Suiza), la doctora Jamie Paik, que abordará el campo de la robótica flexible y su potencial uso en aplicaciones humanas.

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