Diagnóstico médico con inteligencia artificial

Tigo Panamá | 28 de septiembre, 2020

Diagnóstico médico con inteligencia artificial

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Detectar enfermedades a partir de imágenes con niveles de precisión, en muchos casos, superiores a los de un doctor, se logra a través del diagnóstico médico con inteligencia artificial.

En Pekín, hace un par de años, médicos y computadoras con inteligencia artificial compitieron para reconocer enfermedades utilizando imágenes de resonancias magnéticas del cerebro humano. Los médicos fueron superados por las máquinas, abriendo un amplio compás a la IA médica.

En consecuencia, se está utilizando la inteligencia artificial para el diagnóstico de enfermedades autoinmunes en España, en Israel, en Francia, Estados Unidos, Corea y China.

De igual manera, utilizando algoritmos de IA, científicos brasileños desarrollaron un método que permite diagnosticar el COVID-19 en tan solo 20 minutos. Una opción a bajo costo y con precisión casi infalible .

En este caso, los algoritmos de inteligencia artificial pueden reconocer un patrón de moléculas característico de COVID-19 en muestras de plasma sanguíneo de pacientes. Es más, usando esta prueba es posible detectar a los individuos de mayor riesgo, en especial, contagiados tienen propensión a desarrollar manifestaciones graves.

Redes neuronales para el diagnóstico con inteligencia artificial

Antes de continuar, es importante dedicarle unas líneas a las redes neuronales para comprender mejor cómo la inteligencia artificial replica su funcionamiento.

En primer lugar, las Redes Neuronales Artificiales (RNA) están inspiradas en la biología, por esta razón, se encuentran conformadas por elementos que se comportan de manera similar a las neuronas humanas.

Y ¿Cómo funcionan las neuronas humanas? Lo hacen a través de 2 sistemas:

  • Primero, el sistema central que está compuesto por el cerebro, 86 mil millones de neuronas y la médula espinal.
  • Segundo y no menos importante, el sistema nervioso periférico (similar a las redes) que permite la conexión-relación entre el cerebro y la médula espinal con el resto del cuerpo (los órganos, las extremidades y la piel).

Al mismo tiempo, las neuronas tienen la capacidad de comunicarse con precisión, rapidez y a larga distancia con otras células (nerviosas, musculares o glandulares.), transmiten señales eléctricas denominadas impulsos nerviosos.
Los nervios, elementos fundamentales del sistema nervioso periférico transmiten información al cerebro para que pueda elaborar respuestas y para que el humano tome decisiones complejas.

La transmisión de información acerca del entorno (de la red nerviosa al cerebro) es necesaria para que se originen respuestas (pensadas, reflejos, reacciones, etc.) vitales para la supervivencia humana.

¿Cómo se realiza un diagnóstico médico con inteligencia artificial?

Primero, se utilizan sistemas cuya base son redes neuronales artificiales (RNA). Dada su configuración, revisan y analizan cantidades inmensas de datos (Big Data) en fracciones de tiempo. Repiten los procesos, por ello, los agentes artificiales aprenden tareas, las ejecutan con precisión y transmiten la información en fracciones de segundos.

Inteligencia artificial en el diagnóstico médico.

La pregunta obligada es ¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?

De manera similar a su contraparte humana, las redes neuronales artificiales están organizadas de forma similar a las humanas y tratan de emularlas, por ello, las coincidencias son muchas:

  1. Las RNA pueden modificar su comportamiento como respuesta a su entorno. ¿Le parece conocido? Cuando siente peligro, usted responde distinto a cuando se encuentra en un entorno seguro.
  2. Aprenden de la experiencia. De las entradas que tienen salidas deseadas o correctas las RNA se va ajustando y produce respuestas consistentes y cada vez, más precisas. Tal y cómo, lo hace un humano.
  3. Buscan información (guardada), ejemplos anteriores y los comparan con los nuevos, permitiéndole reconocer con mayor precisión patrones, aun cuando tengan pequeñas variaciones.
  4. Corrigen la distorsión o el error. Si la red neuronal es entrenada en una secuencia de patrones distorsionados, las RNA es capaz de abstraer información de un conjunto de entradas produciendo un resultado correcto ante una entrada distorsionada. Logrando aprender algo que nunca había visto.

La IA en el entorno médico tiene la capacidad de aprender de un gran conjunto de datos y reconocer patrones que, a su vez, se usan para diagnosticar afecciones.

La inteligencia artificial es fantástica para el reconocimiento de patrones, y su aplicación en la detección médica de problemas mentales, patologías y en la radiología.

Colaboración médico-máquina inteligente

Los agentes inteligentes establecen patrones de comportamiento, extrapolan, dan recomendaciones preventivas y envían información diagnóstica. El médico analiza, confirma los criterios y toma decisiones personalizadas para sus pacientes.

También, se utiliza la IA médica para la monitorización de pacientes y el seguimiento a padecimientos crónicos. Revisando y guardando la información obtenida sobre la frecuencia cardíaca, patrones de sueño y de ejercicio físico, siendo estas las variables analizadas.

«Los avances en aprendizaje automático e IA ofrecen una variedad de aplicaciones que están siendo utilizadas en el ámbito de las imágenes médicas, con resultados importantes.»

-Revista el hospital

En la medida que se utilicen los datos para generar conocimiento se mejora la capacidad diagnóstica y la experiencia del paciente.

Sistemas de salud colapsados, tal y como, ha sido la tónica de la pandemia de COVID-19, serían cosa del pasado con diagnóstico médico inteligente preventivo.

Actuando desde las primeras etapas de las enfermedades crónicas, los sistemas diagnósticos con IA ahorrarían muchísimo dinero a los programas de salud pública.

Finalmente, la inteligencia artificial para diagnóstico médico reduce la carga de trabajo y permite la atención de un número mayor de pacientes generando un mayor acceso a salud en poblaciones de alto riesgo.

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