Entre los avances más interesantes en la gestión sanitaria se cuentan las aplicaciones de inteligencia artificial. Pese a su apariencia de ciencia ficción, tecnologías como el aprendizaje automático de las máquinas (machine learning) o el uso de redes neuronales profundas son ya una realidad y sus beneficios resultan tangibles. Hoy analizamos contigo las ventajas que representa el deep learning en sanidad y su vinculación directa con las IA. Sigue leyendo para enterarte de todo.
El deep learning, una de las variaciones en las que hablamos de aprendizaje automático, requiere una menor intervención humana en la fase de enseñanza que otros modelos de inteligencia artificial. En este caso, los expertos se convierten en maestros de la inteligencia artificial en una primera etapa. En ella suministran a las máquinas el conocimiento necesario para que estas puedan aprender mediante algoritmos. Su funcionamiento es, a grandes rasgos, similar al de la red neuronal biológica de un humano. Cada una de estas neuronas artificiales procesa una mínima parte de la información, transmitiéndola a otros grupos de neuronas. De este modo, cada nodo resuelve una sección minúscula de la tarea, que se completará en grupo. En base a este primer momento educativo, las falsas neuronas comienzan su aprendizaje autónomo.
La tecnología actual nos permite generar redes neuronales artificiales que operan en diferentes niveles de profundidad para procesar información y detectar patrones, por ejemplo, que serían casi invisibles al ojo humano o requerirían una serie de recursos que, hoy por hoy, son inviables.
Ahora que ya sabes qué es el deeep learning, te explicamos cuáles son las ventajas de aplicarlos al sector sanitario.
Motivos para aplicar el deep learning en sanidad.
Pese a las reticencias históricas de profesionales y público general, las nuevas tecnologías han entrado en el mundo sanitario con la voluntad de quedarse y mejorar la vida de pacientes y especialistas médicos. Por este motivo, son cada vez más las voces que se suman para la inclusión de estos desarrollos en nuestro sistema sanitario. Los beneficios de las inteligencias artificiales aplicados a la gestión hospitalaria son, a priori, los siguientes:
- Facilitar la evaluación de muestras en tiempo real. El aprendizaje automatizado y no supervisado dota de mayor flexibilidad a la inteligencia artificial y le permite detectar patrones que se escaparían a la capacidad humana de procesamiento de datos. Así, un ordenador o máquina puede reconocer un cuadro clínico y vincularlo a un histórico de manera automática.
- Reducir esperas y trabas en punto de atención al paciente. La combinación de inteligencias artificiales con otros métodos tradicionales de recogida de datos como formularios ponen al paciente en el centro de los primeros momentos de atención médica. Al automatizar el proceso, al menos en parte, se pueden registrar datos clave pertenecientes al historial clínico y codificarlos de manera homogénea según los criterios del centro.
- Puesta en marcha de análisis predictivo para la toma de decisiones vinculadas al tratamiento o gestión de un caso clínico. Como ya avanzábamos en anteriores entradas, el diagnóstico eficaz y rápido facilita la aplicación de tratamientos con un mayor índice de efectividad.
Sin embargo, pese a los beneficios claros de la aplicación del deep learning en sanidad, la labor de los profesionales siempre seguirá siendo indispensable y las máquinas se convierten en sus aliadas. A continuación te detallamos algunos ejemplos reales en los que la combinación de expertos informáticos, médicos y analistas con sistemas de aprendizaje automático ya están obteniendo resultados que mejoran la calidad de vida de las personas.
Avances actuales en machine learning en el ámbito sanitario.
En la actualidad, tal como nos explican desde TicBeat el machine learning, tecnología vinculada directamente al deep learning, ya es un activo clave en la gestión sanitaria. Aquí te dejamos cinco de los casos que mencionan como destacados en este ámbito.
- Detectar infartos en llamadas de voz. En Holanda Corti puede descodificar por tu tono de voz y otras señales no verbales si estás sufriendo un infarto de miocardio solo con una conversación telefónica.
- Localizar cáncer de próstata en menos de 10 minutos en Rusia, un país con un elevado índice de prevalencia en varones mayores de 60 años. Para ello RadIO realiza una prueba inmunocromatográfica que contabiliza de forma visual el número del antígeno prostático específico (PSA) en el suero sanguíneo.
- Monitorizar el estado de pacientes intubados y facilitar su tratamiento a la vez que reducen riesgos asociados. Una start-up israelí ofrece tubos dotados de sensores inteligentes que monitorizan todas las variables críticas en esta situación para los pacientes hospitalizados.
- Análisis psicológicos mediante Inteligencia Artificial que detectan en un 80% las posibilidades de trastornos mentales psicóticos. El algoritmo de Psych-E t iene un índice de aciertos del 80%.
- Reconocer 10 de los 14 marcadores más habituales de un cuadro de neumonía en una simple radiografía de tórax. CheXnet ha demostrado ya ser más efectivo que un radiólogo humano.
Estos son solo algunos de los proyectos más recientes que incluyen el machine learning, la inteligencia artificial o el deep learning en sanidad, pero existen muchos otros en ciernes, ya que se trata de un ámbito en constante desarrollo. ¿Conoces algún ejemplo relevante? Déjanos un comentario para que podamos ampliar nuestra lista.
