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La inteligencia artificial (IA) está progresando rápidamente y tiene el potencial de reducir la mortalidad, la morbilidad y los costos de atención médica al mejorar la precisión del diagnóstico y la eficiencia de la detección. Múltiples estudios recientes han demostrado la capacidad de los algoritmos de IA para igualar, si no superar, a los médicos en el diagnóstico de varias enfermedades. Queda claro que la inteligencia artificial jugará un papel importante en la medicina del futuro, y los casos de uso pueden presentarse de diferentes formas: desde el uso de la IA como herramienta de diagnóstico hasta la optimización de la gestión interna y la logística de un hospital.
Marc Combalia, ingeniero de telecomunicaciones y experto en la aplicación de la inteligencia artificial en el sector salud, formará parte el próximo sábado 21 de noviembre de la sesión llamada ‘Charla con jóvenes expertos en: imagen’ de 9 a 10 de la mañana que se ofrecerá en el I Congreso AEDV Virtual Otoño 2020.
¿Qué hace un ingeniero en un congreso de dermatología?
El interés es mutuo. Hay un gran interés desde la dermatología en la inteligencia artificial y a mí me interesa mucho poder aplicar estos conocimientos al Health Care porque creo que pueden provocar cambios directos en las vidas de las personas. Supongo que tener a tres médicos habrá influenciado, pero en realidad lo que me interesa es poder aplicar esta tecnología en un sector donde tenga un impacto positivo y relevante en la población. Ahora trabajo en el Hospital Clínic de Barcelona en el grupo de investigación en melanoma.
¿Qué problemas médicos se pueden solucionar con inteligencia artificial?
En nuestro grupo de investigación en el Hospital Clínic, estamos desarrollando métodos para el diagnóstico y pronóstico de pacientes con cáncer de piel a partir de la medicina de precisión, pero se puede aplicar a cualquier tipo de problemas que impliquen un proceso de toma de decisiones.
¿Cuáles son las limitaciones de la inteligencia artificial actualmente?
Se pueden identificar 3 problemas asociados al uso de algoritmos de inteligencia artificial:
Primero se debe producir una base de datos representativa de las enfermedades que queramos diagnosticar. Si no hay datos, no se pueden entrenar sistemas, por eso la inteligencia artificial es más difícil de usar en enfermedades raras.
Segundo, hace falta un marco regulatorio y ético. Diagnosticar pacientes a partir de técnicas de inteligencia artificial no es algo que se deba de tomar a la ligera, se requieren estudios clínicos para validar los algoritmos, igual que cualquier otra herramienta de diagnóstico. No solo eso, sino que también necesitamos estudios clínicos para comprobar cómo funcionan las herramientas de IA en un entorno real y cómo cambian la práctica clínica. Hay ahora que entender cómo aplicarlos y cómo interactúan los médicos con ellos en el mundo real.
Por último, otra limitación es la interpretabilidad de los algoritmos. Ahora la IA ofrece respuestas en torno a diagnósticos, pero muchas veces no es capaz de explicar las razones de esa decisión, de ese diagnóstico. Es necesario proporcionar interpretabilidad a las predicciones, para que el médico sea quien decida cuándo y cómo usar esta nueva herramienta de diagnóstico.
Si los algoritmos solo sirven para las enfermedades comunes, ¿no sería un fracaso para la IA no poder hacer nada en enfermedades raras?
Ahora están en investigación otro tipo de algoritmos, que son capaces de conocer lo inusual. Entrenan en lo normal para reconocer lo que no es normal. Pero están en una fase más precoz.
¿Es la Dermatología una especialidad propicia para aplicar en ella la IA?
Los algoritmos o la IA es más fácil de aplicar cuanto más estandarizados están los datos. Esto ocurre en Radiología, que fue una de las primeras especialidades donde se protocolizaron los datos y las imágenes.
En Dermatología, se está aplicando mucho para el diagnóstico por imagen, por fotografías, porque se pueden producir bases de datos de forma bastante sencilla.
Pero ahora también se está trabajando sobre otro tipo de datos: genéticos, fenotipos, análisis de sangre…
¿Se puede aplicar la IA en un hospital cuando las bases de datos corresponden a otros hospitales?
Los doctores Malvehy y Yélamos y yo estamos trabajando en el International Skin Imaging Collaboration (ISIC) para conocer si los algoritmos se pueden generalizar más allá de los datos con los que se han entrenado. Para ello estamos utilizando datos de Barcelona, de varios hospitales de Australia, de Nueva York, de Atenas y de Viena. Y lo que parece es que, si las imágenes se han recopilado con suficiente calidad, los algoritmos sí se pueden generalizar. Si se capturan imágenes de la misma forma, lo más probable es que funcionen en cualquier hospital.
Por tanto, protocolizar cómo tomar esas imágenes sería importante, ¿no es así?
Sí. El doctor Yélamos y el doctor Malvehy estás involucrados en un proyecto del ISIC para estandarizar el proceso de captura de datos en Dermatología. Sin embargo, los nuevos algoritmos de IA, llamados Deep Learning, pueden trabajar con tipos de datos muy diversos.
Por tanto, ¿lo que queda por venir es mucho mejor?
Sin duda lo que se está viendo dentro del sector es que va a haber un cambio evidente. La pregunta no es si vamos a usar la IA sino cuándo y cómo en especialidades como la Dermatología y en muchas otras. Cada vez más, en lugar de inteligencia artificial se habla ya de inteligencia aumentada, entendiendo el concepto como una interacción directa entre médicos y algoritmos.
Si quieres conocer más detalles sobre este tema, no te olvides que el sábado sábado 21 de noviembre participará Mar Combalia en la sesión llamada ‘Charla con jóvenes expertos en: imagen’´, que coordina el Dr. Guillermo Romero entre las 9 y las 10 de la mañana que ofrecerá en el I Congreso AEDV Virtual Otoño 2020. Todavía puedes inscribirte.
