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El doctor en la máquina: cómo la Inteligencia Artificial está apoyando la labor de los médicos

La radiología, la dermatología y la patología experimentarán cambios inmensos a medida que los gigantes tecnológicos y las nuevas empresas lleven estos algoritmos de aprendizaje profundo a un hospital cercano a usted.

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Este artículo apareció originalmente en Singularity Hub, una publicación de Singularity University

La inteligencia artificial ha tenido un protagonismo extraordinario recientemente. Pero es un protagonismo bien fundado: IDC predice que el gasto mundial en inteligencia artificial y computación a cognitiva llegará a $ 46 mil millones de dólares en 2020, y todos los gigantes tecnológicos se están subiendo a este tren a toda velocidad. ¿Pero qué es la IA, exactamente?

De acuerdo con Hilary Mason, el término IA hoy en día está siendo mal utilizado como una especie de término general para describir básicamente “cualquier sistema que use datos para hacer cualquier cosa”. Pero es mucho más que eso. Un verdadero sistema de inteligencia artificial es uno que aprende por sí mismo, que es capaz de procesar cantidades copiosas de datos para crear asociaciones e imitar inteligentemente el comportamiento humano real.

Es, por ejemplo, lo que potencia la tecnología que anticipa nuestra próxima compra en línea (Amazon), o el asistente virtual que descifra nuestros comandos de voz con increíble precisión (Siri), o incluso el motor de recomendaciones amigable para hipsters que te ayuda a descubrir nueva música antes que tus amigos (Pandora).

Pero la IA se está moviendo más allá de estos usos “agradables para los consumidores”  y se está aplicando cada vez más a asuntos más serios, como salvar nuestras vidas.

De la misma manera en que la robótica entró en la fabricación, la IA está dejando su huella en el cuidado de la salud mediante la automatización de tareas mundanas y repetitivas. Esto es especialmente cierto en el caso de detectar cáncer. Aprovechando el poder del aprendizaje profundo, ahora se pueden entrenar algoritmos para distinguir entre conjuntos de píxeles en una imagen que representa cáncer versus conjuntos que no, de forma similar a como el software de reconocimiento de imágenes de Facebook etiqueta las imágenes de nuestros amigos sin que tengamos que escribir sus nombres primero. Este software puede  examinar millones de imágenes médicas (imágenes de resonancia magnética, tomografías computarizadas, etc.) en un solo día para detectar anomalías en un alcance que los humanos simplemente no son capaces de hacer. Eso es enorme.

Este software puede  examinar millones de imágenes médicas (imágenes de resonancia magnética, tomografías computarizadas, etc.) en un solo día para detectar anomalías en un alcance que los humanos simplemente no son capaces de hacer. Eso es enorme.

Como si eso no fuera suficiente, estos algoritmos están constantemente aprendiendo y evolucionando, mejorando al hacer estas asociaciones con cada nuevo conjunto de datos que se les proporciona. La radiología, la dermatología y la patología experimentarán inmensos avances a medida que los gigantes tecnológicos y las nuevas empresas lleven estos algoritmos de aprendizaje profundo a un hospital cercano a usted. Como de hecho ya está sucediendo: la FDA recientemente otorgó su sello de aprobación para una plataforma de imágenes médicas impulsada por inteligencia artificial que ayuda a los médicos a analizar y diagnosticar anomalías cardíacas. Esta fue la primera vez que la FDA aprobó una aplicación de aprendizaje automático para su uso en un entorno clínico.

Pero realmente, ¿qué tan eficiente es la IA en comparación con los humanos? Bueno, aparte del hecho obvio de que los programas de software no se aburren o distraen o tienen que revisar Facebook cada veinte minutos, la IA es exponencialmente mejor que nosotros en el análisis de datos.

Tomemos, por ejemplo, Watson de IBM. Después de analizar datos genómicos de células tumorales y células sanas, Watson fue capaz de extraer conocimientos práctios en solo 10 minutos. Compare eso con las 160 horas que le tomaría a un humano analizar esos mismos datos.

Dejando a un lado los diagnósticos, la IA también se está aprovechando en productos farmacéuticos para ayudar en el lento y arduo trabajo de descubrir nuevos medicamentos; por ello todos los grandes jugadores en esta industrira se están involucrando.

Pero la IA está lejos de ser solo un jugador detrás de escena. Gartner pronosticó recientemente que para 2025, el 50 por ciento de la población dependerá de “asistentes de salud personales virtuales” alimentados con inteligencia artificial para sus necesidades de atención primaria de rutina. Lo que esto significa es que los “asistentes” de voz y chat dirigidos al consumidor (piensen en Siri o Cortana), servirán como un centro de interacción central para todos nuestros dispositivos de salud conectados y los algoritmos que cruzan en tiempo real todos los datos de nuestra biometría. Estos asistentes nos mantendrían informados de nuestro estado actual de bienestar, actuando como una especie de facilitador digital para nuestros objetivos personales de salud y un sistema de alerta de salud siempre activo que nos notificará cuando realmente necesitemos ver a un médico.

Poco a poco, y gracias al tsunami de datos y avances en los algoritmos de autoaprendizaje, la salud está pasando de un modelo reactivo a un modelo más preventivo, y está cambiando por completo la forma en que se brinda la atención. Está por verse que tan probable es la perspectiva distópica de Elon Musk sobre la IA. Pero una cosa es cierta: por el momento, la inteligencia artificial está salvando nuestras vidas.

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