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Inteligencia Artificial en el Diagnostico médico

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Inteligencia Artificial en el Diagnostico médico

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QUÉ ES LA INTELGENCIA ARTIFICAL?

La Inteligencia Artificial (IA), al igual que la humana, es un concepto complejo de definir. Aún no existe una definición formal y universalmente aceptada.

La comisión europea la define como sistemas de software (y posiblemente también de hardware) diseñados por humanos que, ante un objetivo complejo, actúan en la dimensión física o digital:

Percibiendo su entorno, a través de la adquisición e interpretación de datos estructurados o no estructurados.

Razonando sobre el conocimiento, procesando la información derivada de estos datos y decidiendo las mejores acciones para lograr el objetivo dado.

Los sistemas de IA pueden usar reglas simbólicas o aprender un modelo numérico. También pueden adaptar su comportamiento al analizar cómo el medio ambiente se ve afectado por sus acciones previas.

Dicho de otro modo:

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.

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Cómo se relaciona con el diagnóstico médico hoy en día?

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Cómo se relaciona con el diagnóstico médico hoy en día?

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IA en la detección y diagnóstico de enfermedades
La IA ya está desempeñando un papel destacado en las imágenes médicas. La investigación ha indicado que la IA impulsada por neural networks puede ser tan efectiva como los radiólogos humanos para detectar signos de cáncer de mama así como otras afecciones. Además de ayudar a los médicos a detectar signos tempranos de enfermedad, la IA también puede ayudar a que la asombrosa cantidad de imágenes médicas que los médicos tienen que realizar un seguimiento sean más manejables al detectar piezas vitales de la historia de un paciente y presentarles las imágenes relevantes.

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Cómo la inteligencia artificial está revolucionando la medicina

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Eficiencia de los ensayos clínicos
Durante los ensayos clínicos, se dedica mucho tiempo a asignar códigos médicos a los resultados de los pacientes y a actualizar los conjuntos de datos relevantes. La IA puede ayudar a acelerar este proceso al proporcionar una búsqueda más rápida e inteligente de códigos médicos. Dos clientes de IBM Watson Health descubrieron recientemente que, con la IA, podían reducir el número de búsquedas de códigos médicos en más de un 70%.

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El descubrimiento de fármacos suele ser una de las partes más largas y costosas del desarrollo de fármacos. La IA podría ayudar a reducir los costos de desarrollo de nuevos medicamentos principalmente de dos maneras: creando mejores diseños de medicamentos y encontrando nuevas combinaciones de medicamentos prometedoras. Con la IA, muchos de los desafíos de big data que enfrenta la industria de las ciencias biológicas podrían superar.

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Existe cierta evidencia de que la IA puede ayudar a mejorar la seguridad del paciente. Una revisión de 53 estudios revisados por pares que examinaron el impacto de la IA en la seguridad del paciente encontró que las herramientas de apoyo a la toma de decisiones impulsadas por IA pueden ayudar a mejorar la detección de errores y la gestión de medicamentos.

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Los algoritmos dedicados al diagnóstico de una enfermedad se entrenan a partir de muchísimos datos y luego se comprueban una y otra vez con otros conjuntos de datos de prueba. Se obtiene, así, un “algoritmo entrenado”. No obstante, no es perfecto y puede equivocarse tanto al identificar una enfermedad donde no la hay (falso positivo) como al ignorar un caso real (falso negativo). Todo esto puede suponer tratamientos inadecuados y programaciones o priorizaciones de intervenciones médicas incorrectas.

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Este es, sin duda, el peligro más documentado de los riesgos de la inteligencia artificial en salud. Los algoritmos se entrenan con datos pero esos datos no son “inocentes”. Por ejemplo, es posible que los datos que se hayan recogido de una determinada enfermedad de todos los pacientes que han pasado por un hospital durante un largo periodo de tiempo sean más en volumen y más fiables para un determinado colectivo (el de hombres blancos, casados, de mediana edad, con hijos, e ingresos medios-altos es un clásico).

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Inteligencia artificial en medicina, usos, ventajas y aplicaciones

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La revolución de la IA en la Medicina | Dr. Alfredo Manzano García | TEDxAnáhuacUniversityQuerétaro