{"id":18120,"date":"2019-09-03T08:55:19","date_gmt":"2019-09-03T14:55:19","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=18120"},"modified":"2019-09-03T08:55:32","modified_gmt":"2019-09-03T14:55:32","slug":"la-inteligencia-artificial-aprende-a-diagnosticar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-inteligencia-artificial-aprende-a-diagnosticar\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial aprende a diagnosticar"},"content":{"rendered":"<p>En un futuro m\u00e1s o menos lejano, la\u00a0<strong>inteligencia artificial<\/strong>\u00a0podr\u00eda revolucionar el proceso de diagn\u00f3stico de enfermedades.\u00a0<strong>Los algoritmos<\/strong>\u00a0de aprendizaje autom\u00e1tico ya est\u00e1n demostrando su val\u00eda en entornos experimentales en el an\u00e1lisis de datos y, sobre todo, en la detecci\u00f3n de enfermedades incluso antes de que empiecen a manifestarse los primeros s\u00edntomas cl\u00ednicos. Su secreto es, ni m\u00e1s ni menos, que seguir\u00a0el proceso de aprendizaje\u00a0que seguir\u00eda cualquier especialista m\u00e9dico pero\u00a0<strong>con la precisi\u00f3n<\/strong>\u00a0que tan solo una m\u00e1quina podr\u00eda conseguir. Todo apunta a que estas herramientas tecnol\u00f3gicas tendr\u00edan el potencial necesario para\u00a0<strong>integrarse en las consultas<\/strong>\u00a0para colaborar con los expertos para salvar vidas.<!--more--><\/p>\n<p>La premisa es simple. La inteligencia artificial permite\u00a0<strong>analizar con minucioso rigor<\/strong>\u00a0grandes cantidades de informaci\u00f3n para detectar los primeros indicios de una afecci\u00f3n, destacar los datos relevantes para el diagn\u00f3stico y descartar aquellos enga\u00f1osos. Para ello, la clave del \u00e9xito de estos algoritmos est\u00e1 en el &#8216;big data&#8217;. &#8220;Estas herramientas aprenden en base a los<strong>\u00a0datos de miles de pacientes\u00a0<\/strong>para ofrecer un diagn\u00f3stico. Por lo tanto, cuantos m\u00e1s datos tenga la m\u00e1quina, m\u00e1s eficaz ser\u00e1 el algoritmo y mejores resultados obtendr\u00e1&#8221;, explica\u00a0<strong>M. Gonzalo Claros<\/strong>, catedr\u00e1tico de bioqu\u00edmica y biolog\u00eda molecular en la Universidad de M\u00e1laga. &#8220;El campo donde est\u00e1 dando los mejores resultados es en el\u00a0<strong>an\u00e1lisis de radiograf\u00edas<\/strong>, descubriendo enfermedades que al radi\u00f3logo se le pasar\u00edan, o descartando manchas que el radi\u00f3logo podr\u00eda tomar como importantes&#8221;, ejemplifica el experto en el campo de la bioinform\u00e1tica aplicada a la gen\u00f3mica.<\/p>\n<p>El objetivo, lejos de ser sustituir los m\u00e9dicos por unos algoritmos especializados, pasa por incorporar las &#8216;m\u00e1quinas de diagn\u00f3stico&#8217; como un nuevo\u00a0<strong>recurso en las consultas<\/strong>. Es decir, poner en manos de los especialistas un medio con el que realizar una mejor evaluaci\u00f3n. &#8220;Un\u00a0<strong>diagn\u00f3stico automatizado<\/strong>\u00a0tambi\u00e9n evitar\u00eda ciertas &#8216;limitaciones&#8217;\u00a0a las que podr\u00eda estar sometido un especialista, como es el caso del agotamiento o el estr\u00e9s; con lo que se podr\u00edan\u00a0<strong>evitar ciertos errores humanos<\/strong>\u00a0en el proceso de diagn\u00f3stico&#8221;, comenta\u00a0<strong>Raquel Ventura Miravet<\/strong>, experta en el desarrollo de proyectos de Investigaci\u00f3n y Desarrollo (I+D) en inteligencia artificial, machine learning y big data. &#8220;Actualmente, la inteligencia artificial se usa como\u00a0<strong>herramienta de soporte<\/strong>\u00a0a la decisi\u00f3n por los especialistas, dando una segunda opini\u00f3n y proporcionando un mayor conocimiento para la toma de decisiones&#8221;, comenta Ventura,\u00a0quien tambi\u00e9n recuerda que un mismo algoritmo podr\u00eda integrar el conocimiento de diferentes disciplinas y especialidades.<\/p>\n<h5>Algunas aplicaciones<\/h5>\n<p>Aun es pronto para hablar de la aplicaci\u00f3n directa de esta tecnolog\u00eda en el d\u00eda a d\u00eda de los diagn\u00f3sticos. Por ahora, los estudios muestran\u00a0<strong>brotes de esperanza<\/strong>. Algunos estudios sugieren que, por ejemplo, el uso de algoritmos ha permitido\u00a0acelerar el diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer, ayudando a excluir hasta el 75% de las muestras no relevantes. Tambi\u00e9n ha mostrado buenos resultados en el procesamiento de\u00a0<strong>radiograf\u00edas, mamograf\u00edas y esc\u00e1neres cerebrales<\/strong>, entre otras pruebas m\u00e9dicas. Esto contribuir\u00eda a detectar de forma precoz las difusas se\u00f1ales que sirven de antesala para patolog\u00edas como el Alzh\u00e9imer. En el caso de esta enfermedad neurodegenerativa, por ejemplo, se estima que el uso de algoritmos podr\u00eda\u00a0predecir su aparici\u00f3n unos seis a\u00f1os antes\u00a0de que aparezcan los primeros s\u00edntomas visibles y as\u00ed ganar tiempo para empezar los tratamientos para el paciente.<\/p>\n<p>En\u00a0<strong>Pubmed<\/strong>, uno de los mayores repositorios del mundo de investigaciones cient\u00edficas sobre medicina, los trabajos sobre\u00a0inteligencia artificial aplicada a la salud\u00a0alcanzan los 91.962 resultados; una cifra que ha ido creciendo exponencialmente en los \u00faltimos a\u00f1os. Solo en el 2018 se publicaron 7.723 estudios sobre la cuesti\u00f3n, una cifra que resulta esperanzadora para la implementaci\u00f3n de estos algoritmos en las consultas. Promesas a parte, todo apunta a que los expertos ya se empiezan a contagiar del entusiasmo por el uso de inteligencia artificial para el diagn\u00f3stico. Un\u00a0estudio publicado en &#8216;Digital Medicine&#8217;\u00a0apunta a que\u00a0<strong>m\u00e1s del 75% de los profesionales<\/strong>\u00a0sanitarios se muestran tanto interesados por los algoritmos de diagn\u00f3stico. Y m\u00e1s de un 80% de estos prev\u00e9 que estas herramientas tecnol\u00f3gicas llegaran a las consultas durante la pr\u00f3xima d\u00e9cada.<\/p>\n<p><strong>Fuente:<\/strong><\/p>\n<p><em>Valentina Raffio, V. R. (2019, 3 septiembre). La inteligencia artificial aprende a diagnosticar. Recuperado 3 septiembre, 2019, de https:\/\/www.elperiodico.com\/es\/ciencia\/20190902\/la-inteligencia-artificial-aprende-a-diagnosticar-7613151<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En un futuro m\u00e1s o menos lejano, la\u00a0inteligencia artificial\u00a0podr\u00eda revolucionar el proceso de diagn\u00f3stico de enfermedades.\u00a0Los algoritmos\u00a0de aprendizaje autom\u00e1tico ya est\u00e1n demostrando su val\u00eda en entornos experimentales en el an\u00e1lisis de datos y, sobre todo, en la detecci\u00f3n de enfermedades incluso antes de que empiecen a manifestarse los primeros s\u00edntomas cl\u00ednicos. 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