Más que mil palabras: imágenes para predecir el futuro

Cinco ejemplos donde la inteligencia artificial está siendo aplicada en la medicina predictiva.

La medicina predictiva es la utilización de la ciencia para estudiar la posibilidad de predecir tu salud mental y física un tiempo en el futuro. Está mayormente asociada al estudio de mutaciones genéticas, pero la tecnología de sistemas de inteligencia artificial está expandiendo sus facultades a otros campos de la salud. Todos nacemos con un patrón de instrucciones que en conjunto con el ambiente que nos rodea y los estilos de vida que escogemos, influencian los riesgos de contraer una enfermedad. Claro, esto no lo sabemos intuitivamente y dependemos de la ciencia médica para que nos oriente. Y la ciencia médica a su vez explora el uso de nuevas tecnologías para ayudarnos. El dicho popular, más vale prevenir que tener que remediar, es una sabia recomendación que los médicos están enfatizando, apoyados por tecnologías cibernéticas.

Con la indulgencia del lector, déjenme traer otro dicho popular: una imagen vale más que mil palabras. Nunca ha sido más cierto cuando se trata de enseñarle a un ordenador con inteligencia artificial como reconocer, diagnosticar, y prevenir enfermedades. Es ampliamente reconocida la capacidad de sistemas de inteligencia artificial, con el entrenamiento correcto, de identificar y detectar objetos en una imagen o video digital.

Los siguientes ejemplos son solo algunos de como la medicina moderna está utilizando imágenes y vídeos para crear sistemas inteligentes para uso en la medicina predictiva.

1. Predecir cuando el corazón fallará

Con paciencia infinita examinó imágenes de resonancia magnética de 256 pacientes y sus respectivos análisis de sangre. En videos, midió el movimiento de 30.000 puntos diferentes del corazón durante cada latido. Leyó ocho años de historia médica. La inteligencia artificial aprendió qué anormalidades del corazón causarían la muerte con cinco años de anticipación. El 80 % del tiempo predijo correctamente que pacientes aún estarían vivos después de un año. En médicos experimentados se considera excelente si en la misma tarea pueden predecir el desenlace fatal el 60 % del tiempo.

El equipo de investigadores del Consejo de Investigación Médica del Reino Unido dijo que esa tecnología podría salvar vidas identificando pacientes que necesiten un tratamiento más agresivo.

2. Predecir la retinopatía diabética

La diabetes daña los pequeños vasos sanguíneos de los ojos. Investigadores de Google han desarrollado una utilidad de aprendizaje automático para escanear y estudiar imágenes de la retina. Esta herramienta puede detectar con precisión síntomas de retinopatía diabética mejor que los oftalmólogos.

3. Predecir la fibrosis hepática

Operar y extraer un pedazo de tejido es el estándar actual para diagnosticar con precisión la fibrosis hepática. La biopsia del hígado es un procedimiento quirúrgico costoso e invasivo que tiene riesgos potencialmente mortales y representa sólo una pequeña parte del hígado. En este estudio, redes neurales artificiales fueron entrenadas con imágenes creadas con ultrasonido para crear un modelo predictivo que pudiera diagnosticar la fibrosis hepática.

4. Predecir el cáncer de próstata

El lento crecimiento del cáncer de próstata hace muy difícil su detección y afecta a millones de hombres anualmente. El estándar actual de diagnóstico es utilizar un biomarcador en la sangre que no siempre es exacto. Falsos positivos es un problema común, resultando en tratamientos innecesarios. Médicos e investigadores están trabajando juntos para entrenar un sistema de inteligencia artificial con imágenes de resonancia magnética que contienen cáncer de próstata. De esta forma un procedimiento no invasivo apoyado con inteligencia artificial podría resultar en un diagnóstico más exacto. En casos donde se confirme, se realizaría una intervención quirúrgica temprana más efectiva y económica.

5. Predecir el desarrollo de autismo

Un sistema de inteligencia artificial que interpreta el movimiento de los ojos ha permitido a la compañía RightEye crear una prueba que puede identificar etapas tempranas de autismo en bebés tan pequeños como 12 meses. La tecnología utiliza sensores infrarrojos que siguen los ojos del niño mientras observa un vídeo dividido: un lado con personas y caras, y el otro con formas geométricas en movimiento. Según investigadores del autismo, los niños a esa edad deben sentirse mucho más atraídos por las caras que por los objetos abstractos. La cantidad de tiempo que un niño presta atención a caras u objetos pudiera indicar deficiencias en su desarrollo mental indicativo del trastorno del espectro autista.

En estudios de validación realizados por el inventor de la prueba, Dra. Karen Pierce, de la Universidad de California en San Diego, la prueba predijo correctamente el trastorno del espectro autista el 86 % del tiempo en más de 400 niños pequeños.

«Pero antes de esto, eran sólo observaciones de médicos o padres que podrían conducir a un diagnóstico. Y el problema con eso es que no ha sido cuantificable», dijo la Dra. Pierce.

La aplicación de tecnologías de inteligencia artificial sigue en progreso en muchas facetas de nuestra vida, pero su uso en la medicina representa una de las áreas donde mayor promesa e impacto positivo se espera en un futuro cercano.