Valencia acogió el pasado 30 de marzo el encuentro Meetmobile, centrado en la difusión de las tecnologías móviles en el sector salud. Y entre las innovaciones que se abordaron en esta cita destacó el denominado Machine Learning, concepto ligado a la inteligencia artificial que define la capacidad de las máquinas para aprender y generar conclusiones tras la captación regular de datos. Aplicada al ámbito sanitario, esta línea de trabajo se presenta como muy útil para predecir situaciones clínicas a partir de la monitorización de pacientes.
El almacenamiento de datos en el sector salud es ya una realidad, por lo que el reto es, según los expertos, convertir esta información en inteligencia. En este sentido, el ‘Machine Learning’ supone un paso adelante, pues puede contribuir a generalizar comportamientos a partir de información estructurada en forma de modelos. Así, a través de aplicaciones, esta tecnología es capaz de ayudar a los profesionales médicos a, mediante algoritmos, diagnosticar enfermedades basándose en datos recogidos.
Esta nueva forma de procesar los datos se enmarca en el paraguas de la analítica predictiva, que ha de permitir abordar uno de los grandes objetivos de la atención sanitaria: la personalización en la atención al paciente. Una de las primeras aplicaciones prácticas del Machine Learning, como mínimo publicitada, se ha realizado en Pensilvania (Estados Unidos). Allí, un equipo de la Universidad Carnegie Mellon ha conseguido gracias a la programación de una serie de algoritmos detectar qué personas de un grupo de 34 padecían autismo. Lo lograron tras el análisis de los resultados de sendas pruebas de resonancia magnética que permitieron observar la reacción cerebral de los participantes al escuchar una serie de palabras.
Biomarcadores cancerígenos
El uso del Machine Learning también genera notables esperanzas para la detección de determinados biomarcadores cancerígenos, que podría posibilitar la predicción de tumores mucho antes de que éstos aparezcan.
Esta detección temprana de biomarcadores también podría ayudar en el diagnóstico precoz de trastornos mentales. Por ejemplo, de la depresión, que es en la actualidad una las principales causas de discapacidad en los denominados ‘países desarrollados’ y cuya aparición podría estar relacionada con determinados factores. La posibilidad de predecir las características de la depresión de una persona no sólo facilitaría su diagnóstico, también el tratamiento.
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