Así actúa la IA para predecir brotes de enfermedades: "Esto implica poder detectar patologías en fases tempranas"

Desde el cáncer hasta enfermedades estacionales como la gripe o la COVID-19, los algoritmos de inteligencia artificial de cada vez ganan más importancia a la hora de ser un asistente para el personal sanitario para que se diagnostiquen enfermedades. En este escenario se parte de la base de que la IA no diagnostica por sí misma, sino que es el personal médico quién se encargan de dicha labor. ¿Qué papel desempeña, entonces?

El primer paso es enseñar a la IA

Alfonso Martínez, quién es director general de Incepto Medical —empresa dedicada al diagnóstico por imagen mediante IA—explica que la base para que un algoritmo detecte enfermedades o dolencias “requiere de grandes volúmenes de datos médicos bien etiquetados que alimentan algoritmos avanzados. El proceso incluye la “enseñanza” mediante ejemplos de imágenes o registros de pacientes sanos y enfermos, permitiendo que la IA aprenda a diferenciar patrones sutiles asociados a cada patología”.

Además de la calidad y la precisión de detectar mediante imagen, la IA también “agiliza los flujos de trabajo, lo cual se traduce en la posibilidad de detectar patologías en fases tempranas que pueden pasar desapercibidas en el análisis convencional”, ilustra el experto. 

De la base a la detección. ¿En qué enfermedades y circunstancias funcionan los nuevos modelos de detección? En este terreno, el equipo de IA de ASHO, empresa de codificación sanitaria catalana, explica el papel que tienen los datos.

Después, la información y los datos ayudan a conformar patrones

Una de las esencias del funcionamiento de la inteligencia artificial es la predicción en base a patrones. La IA predictiva —precursora de la generativa— tiene como misión la previsión y la prevención de eventos. Si se aplica esta premisa a las enfermedades, se obtiene el siguiente resultado:

“La IA ayuda a identificar patrones anómalos en la población antes de que se conviertan en crisis sanitarias detectando patrones que el ojo humano no es capaz de ver. No solo hablamos de grandes pandemias como la COVID-19. También de brotes de gripe estacional, enfermedades gastrointestinales, resistencias bacterianas en hospitales o problemas crónicos que aumentan en determinadas zonas”, explica el grupo de expertos. 

Sin embargo, aunque se pueden llevar a cabo estos tipos de análisis, existe un paso previo: la catalogación de toda la información que se requiere para su estudio. En este sentido, el grupo de expertos ilustra que “sin codificación clínica, los datos médicos quedarían como texto libre, muy difícil de analizar a gran escala. La codificación estandariza el lenguaje clínico y convierte diagnósticos en datos estructurados que la IA puede procesar, comparar y relacionar entre hospitales y regiones. Es la base sobre la que los algoritmos aprenden a detectar anomalías o brotes”.

Las enfermedades son la cúspide del sistema de detección automatizada

Una vez ya conocemos cómo funcionan las bases de cómo la IA ayuda a la detección, ¿cuáles son las patología en las que ya se está probando? Además de las enfermedades estacionales, Alfonso Martínez explica que “actualmente la IA se está utilizando para detectar cáncer de pulmón, cáncer de mama, cáncer de próstata, fracturas de tórax, productividad en resonancia magnética y PET, edad de los huesos, mediciones, resonancia magnética de rodilla y aneurisma de aorta”.

Sin embargo, lo que ahora mismo ya se pone en práctica, en su día tuvo un origen: “radiografías, tomografías, resonancias magnéticas, mamografías y fracturas. La IA ha demostrado con creces su eficacia en el diagnóstico por imagen, no solo facilitando la detección de fracturas con gran sensibilidad y precisión, sino que esto ha permitido ampliar el campo de detecciones y prevenciones”, concluye Martínez.