Inteligencia Artificial aplicada a la Medicina

El primer trabajo en Inteligencia Artificial médica  data de principios de la década de 1970, cuando apenas ese campo tenía 15 años, y se usó la frase “inteligencia artificial por primera vez en una conferencia en el Dartmouth College en el año 1953.

Los primeros investigadores de la IA en medicina (AIM por su siglas en Inglés) habían descubierto la aplicabilidad de los métodos de IA a las ciencias de la vida, más visiblemente en los experimentos de Dendral, un sistema creado que emula el razonamiento humano desarrollado a mediados de la década de 1960 y principios de la de 1970, por un grupo de científicos de la Universidad de Stanford.

La comunidad de investigación de IA en general estaba fascinada por las aplicaciones que se estaban desarrollando en el mundo médico, y señaló que estaban surgiendo nuevos métodos de IA importantes a medida que los investigadores luchaban con desafiantes problemas biomédicos.

De hecho, en 1978, la revista líder en el campo (Inteligencia Artificial, Elsevier, Amsterdam) había dedicado un número especial exclusivamente a los artículos de investigación de AIM.

Durante la siguiente década, la comunidad siguió creciendo y, con la formación de la Asociación Estadounidense de Inteligencia Artificial en 1980, se creó un subgrupo especial sobre aplicaciones médicas (AAAI-M).

Nuevos avances

La inteligencia artificial programada para tener «imaginación» podría ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades, sugiere una nueva investigación.

Esta tecnología puede ayudar a los médicos a dar un diagnóstico más seguro sobre posibles enfermedades. Un estudio encontró que la IA entrenada para poder usar el razonamiento causal puede ser tan precisa como la mente del cerrajero al abrir una cerradura.

Los investigadores de la firma de tecnología sanitaria Babylon utilizaron un enfoque conocido como aprendizaje automático causal, en el que a la inteligencia artificial se le da «imaginación» para considerar qué síntomas podría ver si el paciente tuviera una enfermedad diferente a la que estaba considerando.

El Dr. Jonathan Richens, autor principal del estudio y científico de Babylon, dijo: “Tomamos una IA con un algoritmo poderoso y le dimos la capacidad de imaginar realidades alternativas y considerar ‘¿Este síntoma estaría presente si fuera una enfermedad diferente? ‘

La investigación, publicada en Nature Communications, estudió más de 1,600 casos médicos escritos reales creados por médicos de cabecera de Babylon, con ejemplos típicos y atípicos de síntomas.

A otro grupo de médicos de cabecera, así como a un algoritmo de IA más antiguo y a la nueva IA de aprendizaje automático causal, se les pidió que nombraran las enfermedades que consideraban más probables para cada uno de los casos.

Según el estudio, la nueva IA se desempeñó mejor, nombrando la enfermedad correcta en sus respuestas en un promedio del 77% de las veces, en comparación con la IA más antigua (72,5%) y los médicos humanos (71,4%).

El Dr. Saurabh Johri, científico jefe de Babylon, dijo que los resultados sugirieron que los médicos humanos y la IA podrían trabajar juntos en el futuro.

El algoritmo funcionó particularmente bien para enfermedades raras que son más comúnmente mal diagnosticadas y más a menudo graves. El cambio de usar correlaciones mejoró la precisión en alrededor del 30% de las condiciones raras y muy raras.

Babylon dijo que esperaba que la tecnología pudiera usarse en el futuro para ayudar a acelerar el diagnóstico, mejorar la precisión y liberar tiempo para los médicos.