Diagnóstico de la evolución en enfermedades con Inteligencia Artificial

La evolución de las enfermedades en el sector sanitario es un tema de vital importancia a tratar. Una correcta observación y estudio de estas puede suponer la diferencia entre la vida o la muerte de un individuo. Siguiendo el curso natural de una enfermedad, los signos característicos de esta van siendo más severos a medida que transcurre el tiempo y esta se desarrolla, pudiendo llevar a causar graves afecciones, a menos que el desarrollo se detenga, la respuesta del paciente sea favorable, y veamos cómo inicia el proceso de recuperación en el organismo.

Teniendo esta información presente, podríamos afirmar que, con respecto a determinadas enfermedades, es posible notar ciertos patrones que dictaminan una evolución de estas a partir de los datos obtenidos en pruebas a los pacientes, por lo que, si contásemos con información suficiente como para estimar la manifestación de la enfermedad, podríamos actuar contra esta antes de su desarrollo. Una de las grandes aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la sanidad tiene como objetivo tratar de aprovechar el análisis de datos en tiempo real y la gran capacidad de detección de los modelos para detectar este tipo de afecciones en etapas tempranas.

Podemos ver cómo el Machine Learning se utiliza de forma exitosa para la investigación de la evolución en pacientes que sufren de trastorno obsesivo compulsivo (TOC), como indica la siguiente cita, proveniente de un estudio publicado en Journal of Affective Disorders:

"... un modelo de aprendizaje automático que permite predecir la evolución de los pacientes con TOC después de más de una década de tratamiento con variables clínicas y de rendimiento neuropsicológico, recogidas al inicio del seguimiento ...” “... la herramienta de Machine Learning puede actuar como predictor de la evolución a largo plazo de los pacientes de TOC y así optimizar el tratamiento que reciben."

La muestra de este estudio está conformada por los datos de 134 pacientes, evaluados durante 10 años.

En este artículo hablaremos acerca de cómo podemos utilizar el poder de la Inteligencia Artificial a nuestro favor para diagnosticar la evolución de pacientes enfermos, y como, en muchos casos, es gracias a una correcta aplicación de esta lo que permite a los profesionales iniciar un proceso de recuperación antes de que sea demasiado tarde.

La importancia de la Inteligencia Artificial en el sector clínico

La IA ha ocupado un puesto clave en lo que ha investigación en el ámbito se refiere. Gracias a la Inteligencia Artificial se están logrando muchos avances en medicina, en gran parte debido a la creación de entornos simulados donde, con un nivel de confianza esperanzador, los modelos de Machine Learning son capaces de recrear un entorno real que puede ser aplicado en multitud de propósitos (evolución de un paciente enfermo; respuesta de antibióticos o similares frente a patógenos; replicación de virus en entornos controlados; entre otros), todo ello en una pequeña fracción de tiempo y coste del que nos costaría a los humanos reproducirlo.

Es por ello que, desde hace años, se ha investigado acerca del uso en tiempo real de estas tecnologías para diagnosticar enfermedades en etapas tempranas de su desarrollo, y poder tratar a los pacientes de la forma correcta antes de que muestren síntomas afectivos.

Análisis de datos clínicos mediante Inteligencia Artificial

Los profesionales sanitarios conforman sus diagnósticos a partir de multitud de datos en diferentes formatos, desde datos estructurados en tablas y hojas de cálculo obtenidos mediante pruebas a los pacientes, hasta imágenes tomadas con dispositivos especializados. El análisis de estos datos requiere de una gran cantidad de tiempo, y son muchas las ocasiones en la que se debe de actuar con urgencia.

Por suerte, los algoritmos de Machine Learning son capaces de analizar estos datos y otorgar un resultado en tiempo real, facilitando esta labor a los trabajadores y permitiéndoles actuar con mayor rapidez.

Aplicaciones del Machine Learning en el ámbito clínico

Como hemos comentado, el uso del Machine Learning en la sanidad ha supuesto una gran mejora de cara al análisis de datos clínicos en diversas áreas de la medicina, facilitando herramientas para la prevención, diagnóstico y tratamiento de las enfermedades. A continuación, comentamos algunos temas de interés en los que se ha utilizado con éxito esta tecnología.

Diagnóstico de intoxicaciones

En casos de emergencias, como ocurre con las intoxicaciones, los enfoques basados en IA permiten a los profesionales actuar con rapidez. Mediante un entrenamiento previo con datos significativos sobre multitud de agentes tóxicos, los algoritmos de Machine Learning son capaces de identificar con exactitud las sustancias tóxicas más probables antes de que sea demasiado tarde.

Según se indica en un estudio publicado en la Data and Metadata: “Al tener en cuenta un conjunto de parámetros como los síntomas presentes, el historial médico y las circunstancias que rodean la exposición, el modelo puede establecer vínculos relevantes entre los signos clínicos y los posibles agentes tóxicos”.

Detección y pronóstico del cáncer de mama

Podemos encontrar diferentes artículos publicados acerca del uso del Machine Learning en el campo de la oncología. En este caso, la combinación de estrategias de ML como el aprendizaje supervisado, no supervisado y el uso de redes neuronales permite analizar imágenes de mastografías, biopsias y diferentes datos clínicos de pacientes con el objetivo de identificar patrones que muestren indicios de la presencia y evolución tumoral.

En uno de los artículos publicados en la revista científica Ciencia Latina, se cita: “El uso de Machine Learning (aprendizaje automático) en el diagnóstico y pronóstico del cáncer de mama ha revolucionado la atención médica a nivel mundial ...”. “... el resultado es una detección más temprana y precisa del cáncer de mama, lo que permite un tratamiento más oportuno y efectivo.”.

Diagnóstico de COVID-19

La crisis médica sufrida en tiempos de pandemia ha actuado como catalizador en la adopción de tecnologías de Inteligencia Artificial en el diagnóstico médico en España. Como medida para frenar la expansión del virus y arrancar un protocolo de control, se lograron desarrollar sistemas de reconocimiento capaces de detectar la presencia de SARS-CoV-2 en pulmones a través de imágenes de radiodiagnóstico. Estos sistemas utilizan técnicas avanzadas de Deep Learning para analizar imágenes de tomografía de torax, logrando una eficacia del 88% en detección del virus.

Ventajas del uso de IA en el análisis de datos clínicos

A lo largo del artículo, hemos visto algunos beneficios que conlleva el uso de Machine Learning en el ámbito de la salud, y mencionado algunas aplicaciones de esta tecnología para un diagnóstico certero en pacientes reales. Echemos un vistazo a algunas de estas ventajas:

• Rapidez. Los algoritmos de ML pueden procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, permitiendo diagnósticos más rápidos.
• Precisión. La IA puede identificar patrones sutiles que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano, mejorando la precisión del diagnóstico.
• Apoyo a la toma de decisiones. Proporciona información valiosa para ayudar a los profesionales de la salud en la toma de decisiones clínicas.
• Personalización del tratamiento. Al analizar datos específicos, la IA puede contribuir a la medicina personalizada, teniendo en cuenta multitud de variables del paciente.
• Optimización de recursos. Al ocuparse del análisis de datos, y lograrlo en una fracción de tiempo del que nos llevaría a los humanos, permite a los profesionales priorizar los casos más urgentes y optimizar el uso de recursos médicos limitados.

Cuando se trata de la salud, es importante actuar con rapidez y precisión para evitar daños mayores. Por suerte, la Inteligencia Artificial ya es una herramienta indispensable en esta labor, y sus ventajas permiten actuar con mayor velocidad en situaciones críticas. Además, la capacidad de análisis de la IA permite al sector evolucionar a mayor velocidad, mejorando continuamente los protocolos de atención y tratamiento a aquellos que más lo necesitan.