Avances tecnológicos como la minería de datos y el aprendizaje automático prometen importantes aplicaciones en el futuro de la salud, desde mejores investigaciones de medicamentos al diagnóstico automático de enfermedades.

 

Por Anna Marmyleva

En algunas películas de ciencia ficción, como La Huésped (2013), podemos ver cómo habitantes de otros planetas se curan de enfermedades graves en días, incluso en segundos: escanean su cuerpo en máquinas futuristas y utilizan test de sangre con dispositivos minúsculos, obteniendo diagnóstico y tratamiento al instante. Esto que puede parecer magia está más cerca de ser posible gracias al big data y la inteligencia artificial (IA), que no cesan de abrir oportunidades en el campo sanitario.

En los últimos años, los sistemas sanitarios internacionales se han digitalizado más que nunca y los pacientes proveen cada vez de más datos gracias al uso de dispositivos móviles y wereables. La inteligencia artificial, gracias a su capacidad de explorar grandes bases de datos, estructurarlas y analizarlas, permite encontrar patrones complejos y desarrollar algoritmos predictivos para estudios de enfermedades, desarrollo de nuevos fármacos y modelos de ensayos clínicos. Por eso, datos e IA también están resultando una herramienta útil en la investigación de la pandemia del coronavirus.

Una evolución lenta, pero contundente

La IA, que nació como concepto en 1956 en la Conferencia de Darthmounth (Estados Unidos), se utilizó por primera vez en el sector sanitario en la década de 1970 con MYCIN, un sistema experto orientado al diagnóstico de enfermedades infecciosas de la sangre. Este sistema pionero razonaba, se comunicaba con el usuario en lenguaje natural y recomendaba medicaciones de forma personalizada a cada paciente.

Sin embargo, la transformación digital y el uso de nuevas tecnologías en la industria sanitaria han avanzado "más lentamente que en otros sectores", según Xavier Contijoch, director de Opinno Barcelona.

"A pesar de que ya había iniciativas digitales desde hace muchísimo tiempo, el sector nunca se había visto en la situación de cambiar. Por una parte, porque la industria tiene una demanda muy rígida y está altamente regulada y, por otra, porque el sistema sanitario es muy complejo y depende de políticas públicas, lo que hace muy difícil la transición digital", dice el experto, que ha trabajado con grandes empresas farmacéuticas y aseguradoras en España.

La transformación digital en el sector salud partirá de la  explotación de datos.

Foto. La transformación digital en el sector salud partirá de la  explotación de datos. Crédito: Pexels.

No obstante, "cuando ha ido evolucionando la tecnología, poco a poco se ha ido incorporando la innovación", añade Contijoch que explica cómo esto ha dado paso las aplicaciones del big data y la IA cada vez más amplias y complejas.

Más de medio siglo después del primer uso de estas tecnologías en el sector, se prevé que el mercado sanitario global vinculado a los datos y la IA alcance un valor de unos 19.300 millones de dólares para el año 2025, según las proyecciones de Tractica.

Diagnóstico y tratamiento

El big data y la IA ya han empezado a dar frutos importantes en el diagnóstico de patologías y el tratamiento de los pacientes. Entre los últimos avances en el ámbito de diagnóstico destaca un nuevo test exprés para detectar cáncer, desarrollado por los científicos de la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología de Moscú (Rusia).

Gracias a la inteligencia de los algoritmos detrás de este test inmunocromatográfico se puede detectar cualquier tipo de cáncer de próstata en tan solo diez minutos y con una alta probabilidad de detectar la enfermedad en una fase temprana. Además, esta misma tecnología permite crear algoritmos de aprendizaje profundo para la detección de cáncer con un sistema tan rápido que puede procesar las radiografías de toda la población de la capital rusa (12 millones de personas) en 30 segundos, como valoran los investigadores.

IA para entender los datos médicos

Uno de los campos de conocimiento de la IA que está avanzando muy rápidamente es el procesamiento del lenguaje natural. Según el informe de la Fundación Instituto Roche de 2019 sobre el rol de los datos en sanidad, estas técnicas no solo facilitan la integración de los datos, sino también la clasificación de los pacientes en distintos grupos gracias a su capacidad para transformar automáticamente el texto en información estructurada.

Su aplicación en el contexto de la sanidad resulta fundamental dado que ayuda a superar una de las barreras principales para el uso eficiente de los datos en el sector de la salud: la heterogeneidad de los datos "no estructurados" que se almacenen en formatos distintos. Por eso, puede acelerar la toma de decisiones de diagnóstico y tratamiento y mejorar la atención al cliente.

Un buen ejemplo es Amazon Comprehend Medical, un servicio de procesamiento de lenguaje natural desarrollado por Amazon Web Services (AWS) que extrae información médica relevante de notas de médicos, informes de ensayos clínicos e historiales de salud de los pacientes.

Además, ayuda a vincular la información detectada a los sistemas de clasificación médica internacionales como ICD-10-CM (International Classification of Diseases, Tenth Revision, Clinical Modification) y RxNorm, que se utilizan en el sector para la homogeneización de la terminología. Esta funcionalidad permite utilizar la información recabada mucho más fácilmente en la práctica sanitaria.

Investigación farmacológica inteligente

El uso de la IA en el sector salud ya permite no solo diagnosticar patologías y recetar tratamientos en base a los datos actuales del paciente, sino predecir el funcionamiento de medicamentos, lo que ayuda a lanzar nuevos fármacos.

Una de las tendencias más destacadas actualmente en el sector es "la implantación de herramientas de análisis de los datos en laboratorios clínicos, para acelerar el proceso de validación clínica de nuevos fármacos", dice Contijoch. Como comparte el experto, estas herramientas permiten anticipar el fallo de cualquier componente de un nuevo medicamento y "decidir en qué molécula invertir los recursos". De esta manera, cuando el coste de producción de un nuevo medicamento es muy elevado, "tener plataformas que aúnen todos los datos y permitan sacar conclusiones genera mucho ahorro".

La inteligencia artificial se puede utilizar  para acelerar la validación de fármacos.

Foto: La inteligencia artificial se puede utilizar  para acelerar la validación de fármacos. Crédito: Anna Shvets. Pexels.

La IA contra el coronavirus

La capacidad predictiva de la IA es especialmente importante en situaciones extraordinarias, como la pandemia del coronavirus, ya que permite reducir considerablemente los riesgos para la sociedad y frenar la expansión de la pandemia. El uso inteligente y centralizado de los datos de los pacientes y el desarrollo de nuevos algoritmos analíticos están siendo impulsados obligatoriamente actualmente en tiempos de COVID-19.  En busca de nuevas soluciones innovadoras que hagan un uso óptimo de los datos, se lanzan iniciativas como Beat the Vid, el programa de innovación abierta de Opinno. "Con el coronavirus y la madurez de las tecnologías en el sector sanitario, la transformación digital en salud se está acelerando muchísimo”, dice Contijoch.

La inteligencia artificial también contribuye  en la lucha contra la pandemia del coronovirus.

Foto: La inteligencia artificial también contribuye  en la lucha contra la pandemia del coronovirus. Crédito: Pexels.

Gracias a estos dos factores (la enorme cantidad de los datos centralizados y almacenados en un sistema y un potente algoritmo de la IA), Maccabi Healthcare Services, una de las organizaciones sanitarias más grandes de Israel, está identificando las personas que tienen mayor riesgo de sufrir complicaciones graves por coronavirus.

Una vez encontradas, estas personas se someten a las pruebas de diagnóstico por la vía rápida. A principios de mayo, según destaca MIT Technology Review en español, su tecnología ya había identificado al 2 % del grupo de mayor riesgo, unas 40.000 personas. Además, el algoritmo de la organización también indica el nivel de tratamiento que debería recibir cada paciente en caso de que se contraiga la enfermedad.

Una mirada analítica y tecnológica al futuro de la salud

Como dice el informe de la Fundación Instituto Roche de 2019, la inteligencia artificial va a suponer un cambio de paradigma en salud. Los últimos descubrimientos también indican que las tecnologías inteligentes podrían utilizarse para predecir posibles enfermedades futuras, analizando el cruce de datos ambientales y de consumo.

Sin embargo, como el sector sanitario afecta directamente a la salud de las personas, hay que tener mucha precaución. "A corto plazo las tecnologías de la IA van a usarse solo para aumentar la inteligencia de operaciones de un médico, no para sustituirlo", dice Contijoch, que añade: "No basta con que las herramientas o medicamentos funcionen un poco, tienen que funcionar a la perfección".

Por otro lado, la rígida regulación del sector hará que el despliegue de las tecnologías genere más riesgos asociados al uso de los datos personales sensibles de los pacientes. Serán necesarios sistemas de seguridad más sofisticados. Incluso podrá usarse la propia inteligencia artificial como herramienta para la monitorización y detección de brechas de seguridad, ayudando a crear mayor confianza en la sociedad y acelerando la transformación digital en un sector tan complejo como el de la salud.