Inteligencia artificial y big data, dos herramientas que cambiaron la salud

Cada día se realizan en promedio 2400 publicaciones en revistas científicas de medicina, al año se ensayan clínicamente más de 300.000 productos, en 2013 había 153 exabytes de datos disponibles sobre pacientes que se generan en clínicas alrededor del mundo y se estima que el otro año la cantidad de datos subirá exponencialmente hasta los 2.314 exabytes. Este es el panorama al que se enfrenta un profesional en salud hoy en día, que necesitaría cientos de horas de su vida solo para actualizarse en las nuevas tendencias y metodologías que se encuentran disponibles. 

Expertos, como José Posada, científico de datos en la Escuela de Medicina de la universidad de Stanford, en California, argumentan que hay una revolución en marcha para aprovechar de la mejor manera esta inmensa cantidad de datos que se genera en el sector salud. Por medio de la asistencia de inteligencia artificial, se podría conocer cómo otros profesionales en salud han tratado un caso similar, cuál ha sido el prospecto de vida de pacientes en dichas circunstancias, qué tratamientos han probado ser efectivos, entre tantos otros rubros. 

Posada estuvo el 29 de agosto en el salón 13G2 de la Universidad del Norte, en el marco de Cátedra Global, para hablar sobre cómo los nuevos avances en tecnología están posibilitando una mejoría en las capacidades de doctores para tratar mejor a pacientes. El conferencista, egresado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica en 2007, citó ejemplos de las iniciativas que se están dando alrededor del mundo y las implementaciones prácticas que se les ha dado a estas nuevas tecnologías. 

Cabe aclarar que, lo que se conoce como inteligencia artificial, es más propiamente redes neuronales complejas, es decir algoritmos que procesan grandes cantidades de datos para ‘aprender’ cómo realizar una tarea específica. Por ejemplo: un sistema puede ser entrenado para que analice radiologías y encuentre señales de algún tipo de anormalidad. La forma de entrenarlo es mostrarle miles y miles de imágenes y darle unos parámetros básicos para que distinga.

Posteriormente, la máquina comenzará a priorizar y enfocarse en las características que la lleven al éxito, es decir, a reconocer correctamente las anormalidades. “El algoritmo es una buena receta, pero también tenemos que generar mejor evidencia que nos permita identificar factores de riesgo asociados”, afirmó Posada, sobre la implementación en el sector salud.  

El conferencista manifestó que en Stanford se realizó una de las primeras aplicaciones de este sistema con análisis de radiografías. Lo aplicaron con tomografías, diseñando un algoritmo que identificaba hemorragias cerebrales. La forma de implementarlo en el flujo de trabajo no fue suplantar el trabajo del radiólogo, sino que el sistema identificaba quienes se encontraban en una situación de riesgo inmediato y los pasaba hacia el principio para que la radiografía fuera revisada con prioridad por el especialista.

La Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) en Estados Unidos ha aprobado alrededor de 39 algoritmos para ser utilizados en medicina. No obstante, lo que hacen falta son más datos. Posada contó que existen iniciativas como Observational Health Data Sciences and Informatics (OHDS) que se encuentran recopilando datos e historias clínicas, sin información personal del paciente y tiene cientos de miembros en países como China, India, Estados Unidos y Australia. Así también Harvard y MIT desarrollaron Mimic III, una base de datos que recopila la información de más de 300.000 pacientes que han visitado emergencias en sus centros médicos. 

¿Y cómo estamos en Colombia?

De acuerdo con Posada, el futuro es prometedor para el país, puesto que ya se han tomado los primeros pasos. Desde 2013, por ley, se debe crear una historia clínica de cada persona atendida, información que guardan las empresas promotoras de salud del país. A pesar de que no todas estén en el mismo formato, existen software para extraer la información instantáneamente y procesarla. 

Según el conferencista ya tomamos el primer paso que es el cambio cultural, pues ya estamos generando empresas digitales que están en el radar mundial. Lo siguiente es emular lo que han hecho otros países y crear estrategias claras en torno a cómo queremos utilizar la inteligencia artificial y cuáles son las preguntas que queremos responder con los datos recopilados. 

Hernando Baquero, decano de la división de salud, señaló que comenzarán a analizar las posibilidades para implementar tecnologías en el Hospital Universidad del Norte. “Estamos atendiendo más de 50,000 personas de Urgencias, Consultas Externas, Cirugías Avanzadas, pacientes hospitalizados y eso es un gran volumen de información que manejado con estas nuevas herramientas, puede convertirse en formas muy fáciles de crear conocimiento y que nuestros estudiantes, a partir de este tipo de aplicaciones, descubran una nueva forma de ejercer”, dijo.