La Inteligencia artificial y la medicina

La historia de la inteligencia artificial comienza en 1950 con Alan Turing (famoso en su momento por descifrar el código ENIGMA de los nazis durante la Segunda Guerra Mundial) quien, en la obra Computing Machinery and Intelligence , se propone responder a la pregunta "¿ pueden las máquinas pensar? ”e introduce la prueba de Turing para determinar si una computadora puede demostrar la misma inteligencia que un humano. Continúa con John McCarthy (1927-2011), quien acuñó el término " inteligencia artificial " (en una conferencia de 1956 en Dartmouth College ), y con Allen Newell ,JC Shaw y Herbert Simon , quienes ese mismo año crearon The Logic Theorist , el primer programa de software de inteligencia artificial jamás ejecutado. La investigación sobre redes neuronales e inteligencia artificial conquistó el espacio público y científico después de 2012 , cuando los algoritmos de aprendizaje profundo superaron impedimentos técnicos anteriores (2).

¿ Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es " un término aplicado a una máquina o software y se refiere a su capacidad para simular el comportamiento humano inteligente, cálculos instantáneos, resolución de problemas y evaluación de nuevos datos basados ​​en datos previamente evaluados" (3). La Enciclopedia Británica considera que la inteligencia artificial (IA) es " la capacidad de una computadora digital o de un robot controlado por computadora para realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes". El término se aplica frecuentemente al proyecto de desarrollar sistemas dotados de procesos intelectuales característicos de los humanos, como la capacidad de razonar, descubrir significado, generalizar o aprender de experiencias pasadas" (4). En elEn Oxford Languages ​​encontramos la IA como “ la teoría y desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento del habla, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas” (5). Ed Burns y cols. Considera que la inteligencia artificial es " la simulación de procesos de inteligencia humana mediante máquinas , especialmente sistemas informáticos". Las aplicaciones específicas de la IA incluyen sistemas expertos, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de voz y visión artificial” (6). Finalmente, recordamos la posición de una gran corporación ( IBM ), que prefiere la definición de John McCarthy de 2004 "La IA esla ciencia y la ingeniería para fabricar máquinas inteligentes , especialmente programas informáticos inteligentes. Está relacionado con la tarea similar de utilizar computadoras para comprender la inteligencia humana, pero la IA no necesita limitarse a métodos que sean biológicamente observables” (7).

Resumiendo, podemos decir que la inteligencia artificial es la capacidad de las máquinas para realizar tareas , que suelen estar asociadas a la inteligencia humana y que se expresa mediante el uso de ordenadores y máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana. Aunque los diferentes subcampos de la investigación de la IA se centran en objetivos específicos y el uso de herramientas específicas, los objetivos comunes incluyen el razonamiento, la representación del conocimiento, la planificación, el aprendizaje, el procesamiento del lenguaje natural, la percepción y el apoyo a la robótica.

La inteligencia artificial (IA) ha ganado prominencia pública hoy en día a través de la amplia gama de campos donde existen sus aplicaciones. Básicamente, a veces sin darnos cuenta, toda nuestra vida está influenciada por la IA. Lo encontramos en comercio electrónico, administración, educación, estilo de vida, industria, agricultura, juegos, redes sociales, finanzas, astronomía, gestión del tráfico, militar, etc. (8, 9, 10, 11, 12, 13, 14).

En medicina, la inteligencia artificial ha revolucionado las tecnologías médicas y tiene multitud de aplicaciones en especialidades que requieren procesar una gran cantidad de datos (15). Se ha utilizado para producir una gama de herramientas que pueden permitir a los profesionales sanitarios proporcionar a los pacientes y a la sociedad una mejor calidad de atención sanitaria realizando un diagnóstico precoz , reduciendo las complicaciones , optimizando el tratamiento (ofreciendo opciones menos invasivas y más económicas) y reduciendo la duración de la estancia hospitalaria. permanecer(dieciséis). Las herramientas con IA incorporada se han vuelto más pequeñas y móviles, lo que ha llevado a su difusión (17). Han aparecido numerosas aplicaciones, en todas las especialidades médicas. A modo de ejemplo se pueden mencionar los siguientes:

• cardiología : para la detección temprana de fibrilación auricular ( AliveCor aprobado por la FDA en 2014 o Kardia ) (18);
• neumología , donde puede servir como herramienta de apoyo a la toma de decisiones en el caso de interpretar los resultados de las pruebas de función pulmonar (19);
• endocrinología – para el control continuo del azúcar en sangre en pacientes con diabetes (20, 21);
• nefrología – para predecir la disminución de la tasa de filtración glomerular en pacientes con poliquistosis renal (22) y para establecer el riesgo de nefropatía progresiva por IgA (23);
• gastroenterología: para procesar imágenes de endoscopia y ultrasonido para diagnosticar enfermedad por reflujo gastroesofágico, gastritis atrófica, metástasis en cáncer colorrectal y carcinoma de células escamosas de esófago (24, 25, 26, 27, 28, 29).

Las áreas más exploradas fueron el diagnóstico histopatológico del cáncer y las imágenes médicas asistidas por IA . Investigadores de Google AI Health . creó un algoritmo en 2018 , LYNA (Lymph Node Assistant), que analizó muestras de tejido teñidas en preparaciones histológicas para identificar tumores de cáncer de mama metastásicos en los ganglios linfáticos y clasificó correctamente una muestra en el 99% de los casos, reduciendo a la mitad el tiempo promedio de examen (30 ). Un algoritmo basado en IA, Paige.ai, es capaz de diagnosticar el cáncer histopatológico con alta precisión (31). El algoritmo de IA llamado DLAD (Deep Learning based Automatic Detección), creado en 2018 por investigadores en Seúl para analizar radiografías de tórax, detectó un crecimiento celular anormal y superó el rendimiento. de 17 de 18 médicos (30). Sin embargo , un metaanálisis que comparó el desempeño del software y de los radiólogos en el campo del diagnóstico señaló que el 99% de los estudios publicados no tenían un diseño confiable y sus resultados no podían validarse. Estos hallazgos apoyan la necesidadAmplia validación de tecnologías basadas en IA a través de rigurosos ensayos clínicos (32).

Las tecnologías médicas basadas en inteligencia artificial han sido recibidas con entusiasmo por la población en general , el entorno empresarial y, en parte, el mundo médico .

La población se engaña con la falsa idea de que la IA no comete errores (o comete menos errores que los humanos) y que la IA permitirá un modelo de medicina 4P (predictiva, preventiva, personalizada y participativa) y, por tanto, la autonomía del paciente se expresará de maneras que de otro modo no serían posibles (33).

El entorno empresarial se ha dado cuenta de que están surgiendo un nuevo mercado y nuevas oportunidades. Los grandes gigantes tecnológicos que tradicionalmente no están asociados con la salud (Google, IBM y Microsoft) han recurrido a la IA médica y dominan el mercado (34). Un Informe de 2020 estima que el mercado de la IA para la salud se multiplicará por diez entre 2020 y 2026 , alcanzando los 45.200 millones de dólares en 2026 (35).

El mundo médico ha esperado que la tecnología de IA permita a los trabajadores de la salud centrarse en los problemas reales de los pacientes y dejar en manos de máquinas inteligentes todas las actividades que pueden realizar los sistemas informáticos (16), especialmente porque la inteligencia artificial tiene la capacidad de acceder a grandes cantidades. de datos digitales que puede procesar mucho más rápida y eficientemente que cualquier ser humano.

La realidad muestra que tanto la población como los médicos tenían y tienen expectativas prácticamente imposibles de alcanzar. La inteligencia artificial , al simular la inteligencia humana, tiene limitaciones insuperables en su intento de sustituir al médico humano . El acto médico tiene no sólo un sustento técnico -científico , sino también una fuerte carga ético - psicológica . En medicina hablamos de compasión, empatía, inteligencia afectiva .– elementos que no pueden incluirse en un algoritmo. Además, la IA ya ha creado nuevos problemas que preocupan a muchos profesionales. Estas afirmaciones se argumentarán en una publicación futura.

Fuente: Astarastoaie