Sin duda, 2023 pasará a la historia como “el año de la IA”. Todo comenzó con ChatGPT, pero todas las empresas importantes ahora están trabajando en alguna aplicación de inteligencia artificial en su campo. En el sector sanitario, sin embargo, este proceso se viene produciendo desde hace algunos años. Y es en la etapa en la que se puede utilizar para diagnosticar imágenes médicas o vídeos, buscando anomalías.
La IA puede ayudar en el diagnóstico por la imagen
Analizar imágenes médicas, como Rayos X, Resonancias magnéticas o Tomografías computarizadas, así como imágenes de ultrasonido o videos, es difícil. Por eso se necesita mucha formación para convertirse en un radiólogo competente, con la capacidad de detectar cambios en los tejidos humanos normales y hacer un diagnóstico correcto. Pero, como ocurre con muchos otros campos, la inteligencia artificial también ha llegado al sector médico. Se pueden hacer muchas cosas, como estamos viendo en esta trilogía de artículos, pero una de las más interesantes es la posibilidad de hacer diagnósticos en imagen médica.
Un modelo de IA debidamente entrenado, al que se le han mostrado cientos o miles de imágenes y videos médicos digitales, como los de las modernas máquinas de rayos X, o resonancias magnéticas, tomografías computarizadas o tomografías por emisión de positrones, puede detectar anomalías en los tejidos. A veces incluso esas pequeñas anomalías que un humano no notaría ni vería.
Alerta temprana con IA
Pero ¿por qué debería ser esto importante? ¿No es un radiólogo humano experimentado mejor que cualquier IA? Sí, lo es. Pero, y aquí hay un “pero”, si los cambios son pequeños, el ojo humano, por muy experimentado que sea, puede no notarlos o ignorarlos. Esto significa que el análisis de imágenes de la inteligencia artificial, que ha recibido miles de imágenes, podría realizar un diagnóstico o pronóstico más rápido y antes que el humano. Y esto, a su vez, puede ayudar a salvar vidas. El comienzo de un tumor u otra anomalía, detectado por un algoritmo de IA ante un radiólogo humano, puede provocar una mayor investigación por parte del profesional médico, como pruebas adicionales o análisis de sangre. Y esto podría ayudar a encontrar el inicio de una enfermedad que luego podría tratarse antes y con mayor tasa de éxito.
¿En qué más puede ayudar una IA médica?
En realidad, casi con todo. El punto clave aquí es el hecho de que un Algoritmo de IA debe entrenarse primero para que sea efectivo. Así como un médico ha sido capacitado en diferentes áreas, lo mismo se puede hacer con una IA. De hecho, una IA se puede entrenar de manera mucho más específica que cualquier humano, porque todos los modelos de IA se basan en dos cosas: el modelo en sí y los datos con los que se ha entrenado o se siguen entrenando con cada nuevo paciente. Esto permite un tipo de especialización difícil de conseguir como persona. No podemos manejar inmensas cantidades de datos tan fácilmente como lo hace una máquina. Pero la inteligencia artificial tiene muchas más aplicaciones que el simple diagnóstico por imágenes. Éstos son algunos de ellos:
- Análisis e interpretación de imágenes. Ése es del que hemos estado hablando y solo está aquí para completar la lista. Los algoritmos de IA pueden identificar y delinear anomalías, tumores o estructuras específicas en imágenes médicas, ayudando a los radiólogos en sus análisis a dar una “segunda opinión”.
- Análisis cuantitativo. La IA puede proporcionar mediciones precisas y datos cuantitativos a partir de imágenes médicas, lo que ayuda a evaluar la progresión de la enfermedad y la eficacia del tratamiento. Esto puede resultar muy útil, por ejemplo, en la investigación médica.
- Sistemas de alerta temprana. También hemos hablado de estos. La precisión de un sistema de visión artificial puede superar las capacidades humanas y detectar anomalías mucho más pequeñas que una persona, dando así la alarma e iniciando el tratamiento antes.
- Tratamientos a medida. La inteligencia artificial es capaz de diseñar planes de tratamiento personales basados en toda la información del paciente y las tasas de éxito de diferentes medicamentos en pacientes similares, teniendo en cuenta las variaciones individuales en anatomía y patología.
- Automatización. Las tareas rutinarias o repetitivas, como el preprocesamiento de imágenes y el control de calidad, se pueden automatizar, ahorrando tiempo a los profesionales sanitarios, que pueden realizar un trabajo de mayor valor.
- Optimización del flujo de trabajo. La IA puede mejorar la velocidad del análisis y la interpretación de imágenes, lo que permite tomar decisiones de diagnóstico y tratamiento más rápidas. Además, los algoritmos pueden mejorar la calidad de las imágenes médicas, facilitando a los profesionales sanitarios su interpretación y diagnóstico.
- Reducir la carga de trabajo. Al automatizar las tareas rutinarias (como se ve en el punto 5), la IA puede reducir la carga de trabajo de los profesionales sanitarios, permitiéndoles centrarse en casos más complejos y dedicar más tiempo a los pacientes.
- Sistemas de apoyo a la decisión. Muy cerca del tema de la “segunda opinión”, la IA puede servir como herramienta para radiólogos y cirujanos, brindando información adicional y ofreciendo recomendaciones basadas en su análisis de cientos de imágenes médicas similares.
- Formación y educación. Aunque veremos una versión de esto en la parte III de esta serie, la IA se puede utilizar en entornos educativos para simular y generar escenarios de imágenes médicas con fines de capacitación, lo que permite a los profesionales de la salud mejorar sus habilidades.
Conclusión
En resumen, la inteligencia artificial en imagen médica, como lo es nuestro Videomed, contribuye a diagnósticos más precisos, mejores tratamientos para los pacientes y una mayor eficiencia en los flujos de trabajo de atención médica. Un punto muy importante es que la IA no sustituirá a los profesionales médicos, sino que los complementará. Todavía estamos en los inicios y en los próximos años se irán descubriendo nuevos campos y usos.
En nuestro último artículo de esta serie de tres, veremos los registros quirúrgicos y cómo se pueden utilizar no sólo para formar médicos y enfermeras, sino también para otros fines gracias a la intervención de la IA. Ver primera parte aquí.