Inteligencia artificial: gran potencial en predicción de riesgo y respuesta al tratamiento

La Fundación Instituto Roche publica un nuevo ‘Informe Anticipando’ sobre Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Medicina Personalizada de Precisión

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Redacción
La inteligencia artificial ha experimentado grandes progresos en el campo de la salud durante los últimos años, constituyendo una herramienta clave para el desarrollo de la medicina personalizada de precisión. En concreto, facilita el abordaje de enfermedades de manera más precisa, la mejora de los procesos asistenciales, así como la seguridad y calidad de vida de los pacientes. La Fundación Instituto Roche ha publicado un nuevo Informe Anticipando, elaborado por el Observatorio de Tendencias en la Medicina del Futuro, sobre Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Medicina Personalizada de Precisión donde destaca el gran potencial de la inteligencia artificial en predicción de riesgo y respuesta al tratamiento.

El documento aborda ejemplos de la aplicación de la inteligencia artificial en la medicina personalizada de precisión en diferentes etapas del proceso asistencial: prevención y predicción de riesgos, detección temprana y diagnóstico de enfermedades, monitorización de enfermedades y la instauración del tratamiento y abordaje integral. Además, el informe destaca su potencial para la investigación en biomedicina, así como su aplicación en la investigación y el desarrollo de fármacos y en la formación a profesionales sanitarios e investigadores.

La aplicación de herramientas de inteligencia artificial en el ámbito de la salud tiene, y sobre todo tendrá, un importante impacto en la práctica médica asistencial, la investigación, la gestión y la educación médica; contribuyendo a configurar una medicina más precisa y personalizada que redundará en un importante beneficio para los pacientes y consiguiendo, al mismo tiempo, un sistema sanitario más eficiente y sostenible”, afirma Consuelo Martín de Dios, directora gerente de la Fundación Instituto Roche.

El informe aborda el potencial de la inteligencia artificial para la investigación en biomedicina, así como su aplicación en la investigación y el desarrollo de fármacos y en la formación a profesionales sanitarios e investigadores

La utilización de la inteligencia artificial en sanidad permitirá gestionar y analizar grandes cantidades de datos y fuentes de información de manera óptima y servirá de ayuda para automatizar y optimizar los procesos clínicos y organizativos, mejorar la capacidad de toma de decisiones y caracterizar de forma más precisa los estados de salud y enfermedad. Esta herramienta funcionará como un apoyo para los profesionales clínicos, “quienes seguirán teniendo la última palabra en la toma de decisiones”, recuerda el Dr. Víctor Maojo, coordinador del Informe Anticipando y catedrático de inteligencia artificial en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).

La capacidad de la inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de información y encontrar patrones complejos llevará previsiblemente a mejoras significativas en las distintas etapas del proceso asistencial. Así, en el ámbito de la salud predictiva y preventiva, puede utilizarse para anticipar determinadas situaciones de emergencia o crisis, así como para el desarrollo de modelos de predicción de riesgo de enfermedades más precisos. Esto permitirá, “por un lado, proponer acciones que contribuyan a reducir la carga de las enfermedades en los sistemas de salud y, por otro, la identificación de individuos más susceptibles de beneficiarse de estrategias para el abordaje o prevención de enfermedades en poblaciones”, explica.

La inteligencia artificial es una herramienta prometedora en el campo de la medicina, que permitirá caracterizar con precisión los estados de salud y enfermedad

El potencial de la inteligencia artificial para combinar e integrar datos procedentes de distintas fuentes y su aplicación a diferentes técnicas diagnósticas también permitirá mejorar la detección temprana de enfermedades y ofrecer diagnósticos más precisos. Para el Dr. Maojo, “es especialmente reseñable su desarrollo en el campo de la radiología, con el desarrollo de la radiómica, y la anatomía patológica, con los avances en patología digital”, permitiendo reducir la variabilidad en las interpretaciones de las imágenes y aumentando la precisión y rapidez en el diagnóstico.

Por otro lado, los algoritmos de inteligencia artificial junto a las nuevas tecnologías de recogida de datos ayudarán a poder realizar un seguimiento de los estados de salud y enfermedad de las personas. Además, los sistemas de inteligencia artificial pueden revolucionar la forma en que se investigan y desarrollan los nuevos medicamentos, optimizando y reduciendo los tiempos en la investigación farmacológica, acelerando los procesos de identificación y descubrimiento de nuevas moléculas, la identificación de nuevas dianas terapéuticas y el diseño de nuevos tratamientos.

Hoy ya es posible determinar la estructura 3D de cientos de miles de proteínas en poco tiempo cuando antes se necesitaban meses para estudiar una sola proteína”, apunta el especialista. La formación de los profesionales a nivel académico y en la práctica clínica es otro de los aspectos a los que puede contribuir la inteligencia artificial, ya que posibilita el desarrollo de nuevas técnicas de visualización 3D que, junto con técnicas de realidad aumentada, permiten realizar entre otras cosas, simulaciones quirúrgicas.

La inteligencia artificial puede contribuir a la formación de los profesionales tanto a nivel académico como en la práctica clínica

Retos para integrar la inteligencia artificial en medicina

Existen todavía muchos retos para conseguir la implementación de los sistemas de inteligencia artificial en el entorno sanitario. El Dr. Maojo señala que la medicina es, con diferencia, el área científica más difícil para la aplicación de la inteligencia artificial. “La incertidumbre y la variabilidad en la práctica clínica hacen que los sistemas que se construyen con el conocimiento y datos de un hospital, luego no sean aplicables con igual éxito en un hospital diferente. Por lo que son necesarias evaluaciones complejas, largas y caras que no siempre se realizan hoy en día”, explica.

El informe subraya que es necesario abordar los retos para conseguir su traslación a la práctica clínica. Entre ellos, la accesibilidad a datos de calidad, la falta, en ocasiones, de explicabilidad e interoperabilidad de la información generada por los sistemas de inteligencia artificial o la validación de los mismos. El desarrollo de un entorno regulatorio que vele por los derechos y seguridad de los pacientes o la incorporación de perfiles especializados en el uso de la inteligencia artificial en medicina son aspectos que deberán afrontarse en los próximos años.

La accesibilidad a datos de calidad, la falta de explicabilidad e interoperabilidad de la información, estandarizar la recogida y manejo de datos de salud o establecer una regulación específica, retos para la implementación de la IA en el sistema

El catedrático de inteligencia artificial remarca que el presupuesto hospitalario en investigación e innovación, en personal, proyectos e infraestructuras deberá incrementarse para avanzar en la incorporación de estas nuevas herramientas en la medicina del futuro y su integración en el sistema sanitario. Esto llevará a una mejora paulatina de la práctica clínica y de la competitividad de la industria nacional en este campo. Asimismo, la transformación tecnológica del sistema sanitario necesaria para la incorporación de la inteligencia artificial es imparable y deberá tener en cuenta no solo complejas cuestiones clínicas, sino también ciertos aspectos éticos y legales y, por tanto, se deberá establecer una regulación específica para el uso de la Inteligencia Artificial en el campo de la salud.

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