Poco a poco nos estamos familiarizando con la inteligencia artificial. Y, tras convertirla en salvadora de la humanidad y demonio a partes iguales, empezamos a comprender que no es ni una cosa ni otra. Es una tecnología con una potencialidad inimaginable y que, por lo tanto, según quién y cómo la maneje, puede ser responsable de lo mejor y de lo peor de la humanidad. Porque podemos tener todas las quejas del mundo acerca de las IAs que escriben textos o que diseñan imágenes, pero, junto a ellas, están prosperando otras que reconocen patrones que imágenes y que, por lo tanto, prometen revolucionar el diagnóstico médico. De hecho, eso es lo que acaban de lograr en el Centro de Regulación Genómica (CRG), la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), Donostia International Physics Center (DIPC) y la Fundación Biofísica Bizkaia (FBB, ubicada en el Instituto Biofisika).

Y es que, cuando un profesional sanitario analiza una radiografía o la imagen de un microscopio, lo que está haciendo es identificar patrones que conoce para saber qué está viendo. Normalmente, los expertos siguen un orden concreto para repasar, por ejemplo, un TAC. Pero, a pesar de lo mucho que se ha escrito sobre estas técnicas diagnósticas, lo muy entrenados que estén los sanitarios y lo protocolizado que esté la forma de analizar la imagen, somos humanos y muchos criterios tienen un punto subjetivo. Ahí es donde entran las inteligencias artificiales, maestras de los patrones, capaces de asignar una probabilidad de que estén en lo cierto con lo que creen haber identificado y, sobre todo, capaces de analizar muchísimos más datos y, por lo tanto, más sutiles.

Más precisa que cualquier médico

Cierto es que ya existían inteligencias artificiales capaces de analizar imágenes médicas mucho antes de que Nature Machine Intelligence publicara este artículo, sin embargo, lo que aporta esta tecnología es una precisión sorprendente que supera, y con mucho, la que un humano experto puede aportar. Con ella, podemos detectar anomalías en una imagen de microscopio 5.000 veces más pequeñas que el grosor de un cabello humano. El nombre de la IA es AINU (Inteligencia Artificial de los Núcleos), y procesa imágenes obtenidas mediante la técnica STORM.

Por desgracia, a pesar de lo potente que parece esta forma de analizar imágenes, la técnica STORM precisa un equipo muy especializado y solo puede registrar una célula cada vez. Estas dos características suponen un inconveniente bastante grande para la escalabilidad de esta técnica en las consultas médicas, pero, si en algún momento los expertos dan con la forma de simplificarlo, podríamos estar ante una tecnología clave para el futuro diagnóstico de cánceres, enfermedades genéticas e, incluso, infecciones virales. Para hacernos una idea: la técnica ha logrado identificar una infección por virus del herpes simple tipo 1 tan solo una hora después de que empezara la infección. En ese tiempo, el ADN de la célula cambió ligeramente la forma que tenía de plegarse, algo que habría sido, en principio, imposible de detectar solo con ayuda del ojo humano.

Hasta ahora

Actualmente existen programas de ordenador que ayudan a los anatomopatólogos a identificar, por ejemplo, si una célula es tumoral, el desarrollo que tiene el cáncer en un tejido o la presencia de una infección, pero nada parecido a lo que la inteligencia artificial puede llegar a proporcionar. Lo que ofrecen estos investigadores españoles es un tipo de IA conocida como red convolucional, especializada en el reconocimiento de imágenes e inspirada en cómo funciona nuestro cerebro en las áreas visuales de la corteza occipital, en nuestra nuca.

Por otro lado, según dice el doctor Davide Carnevali, primer autor de la investigación e investigador en el CRG: "los métodos actuales para detectar células madre de alta calidad dependen de pruebas en animales. Sin embargo, todo lo que nuestro modelo de IA necesita para funcionar es una muestra teñida con marcadores específicos que resalten características nucleares clave. Además de ser más fácil y rápido, puede acelerar la investigación con células madre mientras contribuye a la reducción del uso de animales en la ciencia".

Así que, con suerte, pronto será incluso mejor y más comercializable de lo que es ahora, permitiendo su integración en el sistema sanitario y mejorando el diagnóstico de enfermedades graves, facilitando así un tratamiento temprano.

QUE NO TE LA CUELEN:

• En cualquier caso, nadie sugiere sustituir a los médicos por inteligencias artificiales, sino convertir a estas IAs en herramientas de apoyo para que los expertos puedan desempeñar mejor su trabajo y donde, por supuesto, son los humanos quienes tienen la última palabra, supervisando siempre las conclusiones de la máquina.

REFERENCIAS (MLA):

• "Title of the Article." Nature Machine Intelligence, vol. 6, no. 8, 2024, DOI: 10.1038/s42256-024-00883-x. Accessed 27 Aug. 2024.