La inteligencia artificial ya diagnostica enfermedades tan bien como los médicos
En retinopatías y neumonía
Desarrollan una herramienta de aprendizaje automático capaz de realizar diagnósticos con un 95% de eficacia
La inteligencia artificial es capaz de diagnosticar enfermedades tan bien como los médicos pero en mucho menos tiempo. Un equipo de científicos de Estados Unidos y China han desarrollado una herramienta que utiliza big data y un popular método de inteligencia artificial (AI) llamado machine learning o aprendizaje automático para identificar dos enfermedades graves de la retina que pueden provocar ceguera. El algoritmo no solo realiza un diagnóstico correcto sino que, además, valora la gravedad de cada caso y recomienda el tratamiento más adecuado.
Los investigadores también han aplicado esta herramienta para diagnosticar neumonía y han demostrado que la inteligencia artificial es capaz de distinguir entre las infecciones pulmonares provocadas por bacterias, que requieren tratamiento con antibiótico de inmediato, y las causadas por virus.
No son las únicas experiencias exitosas de aprendizaje automático aplicado al ámbito de la biomedicina. Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), por ejemplo, ya usan la inteligencia artificial para mejorar la detección temprana del cáncer de mama.
“La inteligencia artificial tiene un potencial enorme para revolucionar el diagnóstico de enfermedades y su tratamiento, al ser capaz de hacer al instante análisis y clasificaciones que involucran una gran cantidad de datos muy difíciles o imposibles de manejar para los humanos”, considera, en una entrevista a Big Vang, Kang Zhang, director del Instituto de medicina genómica de la Escuela de Medicina de la Universidad de California San Diego (EE.UU.).
Zhang ha liderado el estudio, que recoge esta semana la revista Cell, donde ha demostrado que la herramienta que han diseñado puede diagnosticar con un 95% de eficiencia degeneración macular y edema macular diabético, enfermedades de la retina que constituyen dos de las causas más frecuentes de ceguera irreversible. Aunque ambas se pueden tratar y mejorar así el pronóstico si se empiezan a tratar de forma temprana.
La inteligencia artificial puede ayudar a los médicos a realizar un diagnóstico al instante. Y eso es incluso más importante en áreas rurales o países en vías de desarrollo, donde además no hay especialistas”
“Incluso en países como Estados Unidos, donde existen los recursos médicos necesarios, el actual sistema de diagnóstico es muy lento y pueden pasar meses desde que la persona va a consultar al médico de cabecera por primera vez hasta que es derivado al especialista adecuado que le proporciona el tratamiento que necesita. Y ese retraso puede comprometer el resultado”, advierte Zhang, que apostilla que “la inteligencia artificial puede ayudar a los médicos a realizar un diagnóstico al instante. Y eso es incluso más importante en áreas rurales o países en vías de desarrollo, donde además no hay especialistas”.
Los sistemas de aprendizaje automático se basan en modelos de redes neuronales: imitan la forma en que las células nerviosas se conectan en nuestro cerebro. Son una herramienta muy potente para clasificar y escudriñar ingentes cantidades de datos biológicos. Consisten en entrenar al sistema de inteligencia artificial enseñándole millones de imágenes y éste aprende a partir de los ejemplos. No obstante, esta forma de aprendizaje hace que el proceso sea laborioso y también costoso.
Los sistemas de aprendizaje automático s on una herramienta muy potente para clasificar y escudriñar ingentes cantidades de datos biológicos”
Los científicos de este estudio también fueron capaces de resolver esa dificultad. De hecho, solo usaron 200.000 imágenes de tomografías de retinas. “Aplicamos otra técnica de inteligencia artificial llamada aprendizaje de transferencia, que permite al sistema aprender a partir de un conjunto de datos menor”, indica Zhang.
El conocimiento obtenido al solventar un problema se acumula en el sistema y se puede aplicar a problemas distintos que estén relacionados, tal como hace nuestro cerebro. Por ejemplo, si la IA está optimizada para reconocer por separado las partes del ojo, como la retina, la córnea o el nervio óptico, es capaz de forma más eficiente y rápida de identificarlas y evaluarlas examinando imágenes del ojo entero.
En el estudio, los científicos compararon los resultados de la herramienta con el diagnóstico realizado por cinco oftalmólogos expertos en retina que revisaron los mismos escáneres. Y vieron que la inteligencia artificial diagnosticaba igual de bien que el experto y era capaz de tomar una decisión acerca de si el paciente debía ser derivado para un tratamiento en 3 segundos con una eficacia de 95%.
La inteligencia artificial diagnosticaba igual de bien que el experto y era capaz de tomar una decisión acerca de si el paciente debía ser derivado para un tratamiento en 3 segundos con una eficacia de 95%.”
A continuación, los investigadores decidieron aplicar su herramienta a neumonía infantil, la principal causa de muerte de niños menores de cinco años en todo el planeta. Entrenada con rayos-X del tórax de miles de niños, el sistema es capaz de diferenciar con un 90% de eficacia si se trata de una neumonía viral o una bacteriana, que requiere la rápida administración de antibiótico.
“Decidimos aplicar nuestra herramienta a la neumonía para demostrar que el sistema de inteligencia artificial puede diagnosticar más rápido enfermedades y reconocer virus y bacterias que un humano. Y eso, además, se puede aplicar a cáncer”, sostiene Zhang, que explica que él y su grupo ya “lo hemos aplicado de forma preliminar para diagnosticar cáncer de pulmón y de hígado usando imágenes procedentes de tomografías computerizadas”.
En el futuro próximo, considera este especialista, los médicos podrán usar la IA para tomar mejores decisiones. ”No va a reemplazar a los médicos, está claro, pero tiene un enorme potencial en medicina. Sobre todo en aquellas áreas rurales de países en vías de desarrollo, como India, China o África, donde podrá mejorar la asistencia sanitaria y reducir costes”, opina Zhang.
La herramienta es de código abierto y los investigadores ya la han puesto al servicio de la comunidad científica para que otros científicos la puedan usar. “El futuro pasa por más datos, más potencia computacional, más experiencias de la gente usando estos sistemas, de manera que podamos proporcionar el mejor cuidado posible a los pacientes, con la mayor efectividad”, concluye Zhang.
No va a reemplazar a los médicos, está claro, pero tiene un enorme potencial en medicina. Sobre todo en aquellas áreas rurales de países en vías de desarrollo, como India, China o África, donde podrá mejorar la asistencia sanitaria y reducir costes”