La Inteligencia Artificial y sus aplicaciones más disruptivas en la actualidad (parte 11)
“La verdad os hará libres; la mentira os hará creyentes”: Pepe Rodríguez (filósofo, psicólogo y escritor español)
🖋 David Moisés Terán Pérez *
Buenos días estimadas(os) lectoras(es) de esta columna invitada. Como ya es nuestra costumbre semanal, deseo que tengan un grandioso, feliz, productivo, inigualable, próspero y extraordinario martes. En esta ocasión, continuaremos desarrollando contenido para la saga que se inició hace ya diez semanas (poco más de dos meses) con un tema bastante interesante, así como perentorio por conocer, dominar, aprender, aplicar, replicar e igualmente sumamente actualizado: “La Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la medicina y a las ciencias de la salud”. Comenzamos.
La inteligencia artificial (IA), ha emergido como una herramienta revolucionaria en el campo de la medicina y de las ciencias de la salud, ofreciendo soluciones innovadoras para una variedad de desafíos médicos y clínicos. Entre las diversas plataformas de IA disponibles, SoraAI™ se destaca como una herramienta versátil y poderosa, que ofrece capacidades avanzadas de análisis de datos, diagnóstico y predicción en el ámbito de la salud. En este artículo, se explicará cómo SoraAI™ está transformando la práctica médica y científica, proporcionando ejemplos de aplicación.
SoraAI™ utiliza algoritmos de aprendizaje automático (AA), y técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), para analizar grandes volúmenes de datos médicos, incluidos registros de pacientes, imágenes médicas, datos genómicos y publicaciones científicas. Esta capacidad de análisis de datos a gran escala permite a los profesionales de la salud identificar patrones, tendencias y correlaciones que pueden pasar inadvertidos para el ojo humano, lo que lleva a diagnósticos sumamente precisos, y a tratamientos más efectivos (Poplin, et. al., 2018).
Las principales aplicaciones de SoraAI™ en la medicina y en las ciencias de la salud son (Ayers, et. al., 2023):
- Diagnóstico por imágenes: En este sentido, SoraAI™ puede utilizarse para analizar imágenes médicas como radiografías, tomografías computarizadas (TC) y resonancias magnéticas (RM), para detectar anomalías y patrones asociados con enfermedades como el cáncer, las enfermedades cardíacas, y los trastornos músculo-esqueléticos. Esto puede ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más precisos y tempranos; y, por ende, a poder ofrecer tratamientos oportunos y viables.
- Predicción y prevención de enfermedades: En esta aplicación, SoraAI™ puede analizar datos clínicos y biométricos de pacientes, para predecir el riesgo de desarrollar enfermedades como la diabetes —tipo 1, o tipo 2—, como las enfermedades cardiovasculares, y el temible cáncer. Esto permite una intervención temprana, y la implementación de medidas preventivas para reducir el riesgo de complicaciones.
- Medicina de precisión: En esta área, SoraAI™ puede analizar datos genómicos y clínicos para identificar bio-marcadores específicos, y predecir la respuesta individualizada a diferentes tratamientos farmacológicos. Esto puede facilitar la medicina de precisión, donde los tratamientos se adaptan a las características genéticas y clínicas de cada paciente.
- Optimización de la gestión hospitalaria: En esta opción de uso, SoraAI™ puede analizar grandes conjuntos de datos hospitalarios para identificar los patrones y las tendencias en la utilización de sus recursos, la eficiencia operativa, y la calidad de la atención. Esto puede ayudar a los administradores hospitalarios a tomar decisiones informadas, para mejorar la eficiencia y la calidad de la atención a sus pacientes.
- Asistencia médica virtual: Ahora, SoraAI™ puede utilizarse en los modernos sistemas de asistencia médica virtual, para ofrecer diagnósticos y recomendaciones de tratamiento basados en síntomas y en datos de salud del paciente. Esto puede mejorar el acceso a la atención médica en áreas remotas y/o sub-atendidas, y reducir la carga sobre los profesionales de la salud.
- Análisis de datos clínicos: Aquí, SoraAI™ puede analizar datos clínicos de pacientes, como son: Las historias clínicas electrónicas y los resultados de pruebas de laboratorio, para identificar patrones y tendencias que puedan ser relevantes para el diagnóstico y el tratamiento. Esto puede ayudar a los médicos a tomar decisiones más informadas y personalizadas para cada paciente.
Estas son solamente algunas de las posibles aplicaciones de SoraAI™ en medicina y ciencias de la salud. Con el continuo avance en la tecnología y la investigación, es probable que surjan nuevas y emocionantes aplicaciones en el futuro para mejorar aún más la atención médica y el bienestar de los pacientes (Fogel & Kvedar, 2018).
Ejemplos de uso de SoraAI™ en medicina y en ciencias de la salud:
- Un ejemplo notable de aplicación de SoraAI™ en Medicina, es su uso en el diagnóstico por imágenes. Los sistemas de SoraAI™, pueden analizar imágenes médicas, como radiografías, tomografías computarizadas (TC), y resonancias magnéticas (RM), para detectar anomalías y patrones asociados con enfermedades específicas. Por ejemplo, un estudio publicado en la revista “Nature Medicine”, demostró que un algoritmo de inteligencia artififical (IA) desarrollado por investigadores de Google Health™ y de la Universidad de Northwestern, fue capaz de identificar con precisión el cáncer de mama en mamografías o mastografías, con una sensibilidad comparable a la de los radiólogos especializados.
- Además del diagnóstico por imágenes, SoraAI™ se ha utilizado con éxito, en la predicción y en la prevención de enfermedades. Por ejemplo, un estudio publicado en “The Lancet Digital Health”, utilizó un modelo de inteligencia artificial (IA), para predecir el riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares en pacientes con diabetes tipo 2. El modelo analizó datos clínicos, biométricos y de laboratorio de miles de pacientes, para identificar factores de riesgo, y desarrollar un algoritmo de predicción preciso. Esto permitió a los médicos intervenir tempranamente y ofrecer acciones preventivas, para reducir el riesgo de complicaciones cardiovasculares (Gulshan, et al., 2016).
- Otro ejemplo de aplicación de SoraAI™ en medicina es su uso en la personalización de tratamientos y de terapias. Los algoritmos de aprendizaje automático (AA), pueden analizar datos genómicos y clínicos de pacientes, para identificar bio-marcadores específicos, y predecir la respuesta individualizada a diferentes tratamientos. Por ejemplo, un estudio publicado en “Nature Genetics”, utilizó un enfoque de la inteligencia artificial (IA), para identificar subtipos moleculares de cáncer de mama, y predecir la respuesta de los pacientes a diferentes terapias farmacológicas. Esto permitió una medicina de precisión más efectiva, donde los tratamientos se adaptan a las características genéticas y clínicas de cada paciente.
Estimados(as) lectores(as), hasta aquí, con esta entrega, que desarrolla algunas de las aplicaciones más relevante e importantes que SoraAI™ tiene en la medicina y en las ciencias de la salud. Por razones de espacio, no es posible profundizar más en dichas aplicaciones; empero, usted amigo(a) lector(a), podrá consultar más posibilidades a este respecto para descubrir que la inteligencia artificial (IA) es una herramienta sumamente importante para apoyar las ciencias de la salud en la actualidad; considerando que en lo futuro, dicha inteligencia artificial (IA) tendrá una mayor presencia en esta área del conocimiento. Muchas gracias. La próxima semana, cerraremos esta saga. Nuevamente, saludos cordiales desde la meta-hermosa Bahía de Banderas (Puerto Vallarta y la Riviera Nayarit). (Continuará…)
Referencias:
Ayers, J. W.; Poliak, A.; Dredze M. et. al., (2023). Comparing physician and artificial intelligence chatbot responses to patient questions posted to a public social media forum. JAMA International Medicine, 183(6), p.p. 589–596. Recuperado de: https://doi.org:10.1001/jamainternmed.2023.1838
Fogel, A. L. & Kvedar, J. C. (2018). Artificial intelligence powers digital medicine. NPJ Digital Medicine, (1)5. Recuperado de: https://doi.org/10.1038/s41746-017-0012-2 (Consultado en Mayo del 2024).
Gulshan V. et al., (2016). Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs. JAMA. 316(22), p.p. 2402–2410. Recuperado de: https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2588763/ (Consultado en Mayo del 2024).
Poplin, R.; Varadarajan, A. V.; Blumer, K. et al., (2018). Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning. Nature Biomedical Engineering, (2), p.p. 158–164. Recuperado de: https://doi.org/10.1038/s41551-018-0195-0 (Consultado en Mayo del 2024).
