El uso de la IA en la medicina: un avance para el diagnóstico

En todo el mundo se habla de los diferentes avances de la IA (Inteligencia Artificial) y su papel fundamental para facilitar el trabajo de las personas. Y para el caso de la medicina, no puede quedar afuera.

Primeramente definamos, ¿qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se define como la capacidad de un sistema o máquina para imitar las funciones cognitivas humanas, tales como el aprendizaje y la resolución de problemas.

La IA en la medicina: Imágenes médicas

La imagen médica es una herramienta esencial de soporte al diagnóstico clínico y tratamiento de enfermedades. Los médicos utilizan diferentes métodos diagnósticos basados en imágenes como radiografías, ecografías, tomografías y resonancias magnéticas, entre otras, para detectar e identificar anomalías y determinar la progresión de las enfermedades.

Con la intención de apoyar la eficacia y rapidez en la interpretación de imágenes médicas, se creó un sistema con inteligencia artificial capaz de analizar, interpretar y comprender datos de las imágenes médicas de forma similar o incluso superior a los expertos humanos.

Este sistema utiliza algoritmos avanzados para analizar imágenes médicas, los cuales son entrenados con grandes cantidades de datos para identificar patrones, anomalías y características clínicas que pueden ser difíciles de detectar por el ojo humano.

Beneficios de la IA para el diagnóstico médico

Mayor precisión

La IA tiene el potencial de aumentar significativamente la precisión de los diagnósticos por imagen. Al identificar patrones y relacionarlos con una enorme cantidad de bases de datos de casos clínicos, pudiendo así detectar enfermedades en etapas más tempranas y con mayor precisión que los métodos tradicionales.

Según datos expuestos por la compañía tecnológica Vitech, estas aplicaciones de IA tienen una precisión del 97% al 99%.

Reducción en tiempos de resultados

La automatización del análisis de imágenes ayuda a reducir los tiempos de espera para obtener los resultados.

La compañía de soluciones tecnológicas médicas también precisó que esto aumenta la eficiencia del flujo de trabajo al reducir el tiempo de lectura de los informes en un 34%.

Personalización del diagnóstico y tratamiento

La IA permite una mayor personalización en el diagnóstico y el tratamiento. Al analizar los datos del paciente en conjunto con las imágenes, los sistemas de IA pueden sugerir enfoques de tratamiento más personalizados y precisos, basados en las características únicas de cada paciente.

Ejemplos de la Inteligencia Artificial y las imágenes médicas

Detección de patologías por radiografías.

Existe un sistema que analiza cognitivamente más de 300.000 imágenes radiológicas de tórax anónimas extraídas de las bases de datos de Chilerad y la Universidad de Stanford, siendo capaz de distinguir hasta 16 patologías médicas diferentes.

Detección del cáncer de mama

El desarrollo de nuevos sistemas de IA con tecnología deep learning han mejorado los algoritmos de los “diagnósticos asistidos por ordenador” los cuales ayudan a los médicos en la interpretación de contenidos multimedia que se obtienen en pruebas a las que se ha sometido el paciente, los que son capaces de detectar lesiones sospechosas cancerígenas.

Indicadores de riesgo ante ataques cardíacos

The Journal of Nuclear Medicine investigó la implementación de la IA en imágenes médicas combinándolas con datos clínicos, concluyendo con mejoras de los modelos predictivos que indican el riesgo de ataques al corazón en pacientes con una enfermedad arterial coronaria establecida.

Otras soluciones médicas con Inteligencia Artificial

Pero no sólo para las imágenes médicas se utiliza la IA:

• IA en la detección y el diagnóstico de enfermedades: Los modelos de machine learning se usan para observar los signos vitales de los pacientes que reciben cuidados intensivos y alertar a los médicos si aumentan ciertos factores de riesgo.
• Tratamiento de enfermedades personalizado: La IA tiene el potencial de proporcionar recomendaciones personalizadas en tiempo real a los pacientes las 24 horas del día a un asistente virtual que podría responder preguntas basadas en el historial médico, las preferencias y las necesidades personales del paciente.
• Eficiencia de los ensayos clínicos: La IA ayuda a acelerar el proceso de ensayos clínicos al proporcionar una búsqueda más rápida e inteligente de códigos médicos.

La IA en salud en el futuro ayudaría a obtener una mejor atención médica, crear nuevos enfoques para diagnosticar y tratar cientos de problemas médicos. Es así como con el tiempo, todos podremos usar una variedad de herramientas basadas en Inteligencia Artificial para cuidar de nuestra salud.

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