La inteligencia artificial en el sector de la sanidad: ¿cómo puede ayudar a los ensayos clínicos?

de Mark Aiello con April Crehan

Las industrias de todo el mundo ensalzan la inteligencia artificial (IA) como la solución para cualquier problema. Nuestra tecnología es cada vez más inteligente y, en algunos casos, los beneficios son obvios. Podemos desplazarnos más rápido, ya que contamos con aplicaciones que nos sugieren rutas en función del tráfico. Nuestras neveras saben cuándo se nos ha acabado la leche y cómo pedirla. Unas redes eléctricas flexibles responden a las necesidades e integran la energía renovable.

En el sector de la sanidad, la promesa de la inteligencia artificial es también impresionante. Sin embargo, a diferencia de lo que supone pedir otra caja de huevos, su aplicación está limitada por complejas regulaciones y por el impacto permanente que pueden tener las decisiones sanitarias.

Pero antes de hablar sobre inteligencia artificial en el contexto del sector de la sanidad, hay que definir lo que queremos decir cuando hablamos de inteligencia artificial.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es todo un conjunto de campos que describen el desarrollo de modelos informáticos capaces de realizar tareas típicamente humanas; por ejemplo, el reconocimiento de patrones y la resolución de problemas. La inteligencia artificial puede ser débil o fuerte. Si es débil, el sistema funciona sin entender necesariamente cómo funciona la inteligencia humana. La inteligencia artificial fuerte piensa como un ser humano.

Asimismo, la inteligencia artificial puede ser general o específica, como las áreas de conocimiento que pretende hacer más accesibles. Las actuales aplicaciones de inteligencia artificial, así como las que puedan surgir en un futuro próximo, son aplicaciones específicas porque se las ha entrenado en un campo concreto para realizar tareas definidas. Estos sistemas, a diferencia de la inteligencia humana integral, están diseñados para determinadas funciones y, hasta el momento, tienen una funcionalidad limitada.

Aprendizaje automático y aprendizaje profundo

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. Los sistemas de aprendizaje automático evolucionan por sí solos cuando acceden a nuevos datos. Por consiguiente, al acceder a información nueva, la máquina «aprende». Normalmente, los programadores estimulan esta capacidad de mejora a través de un objetivo de error mínimo. Esto permite que el sistema comprenda qué esfuerzos resultan exitosos y aumente la probabilidad de usar procesos similares en el futuro.

Dentro del aprendizaje automático se engloba el aprendizaje profundo, que es el desarrollo más interesante de la IA. El aprendizaje profundo se caracteriza por múltiples niveles de reconocimiento de características que permiten a esos sistemas ver el bosque y también los árboles individuales que lo forman. Las personas y los sistemas de aprendizaje profundo funcionan de manera parecida a la hora de procesar imágenes. Al igual que podemos centrar nuestra atención en objetos lejanos, también los sistemas de aprendizaje profundo observan características cada vez más complejas. Por ejemplo, los píxeles en una dirección determinada se convierten en una línea y las líneas en una dirección determinada se convierten en un cuadrado.

Normalmente, cuando hablamos de inteligencia artificial en el sector de la sanidad, nos referimos al aprendizaje profundo, el tipo de inteligencia más útil y misterioso para creadores y usuarios por igual. Las aplicaciones y regulaciones que rigen el uso de la inteligencia artificial en este sector pueden ser igual de misteriosas.

Aplicaciones de la inteligencia artificial en el sector de la sanidad

Algunas de las aplicaciones más interesantes de la inteligencia artificial que ya se aplican en el sector de la sanidad son:

• un sistema de monitorización de glucosa constante que puede predecir oscilaciones en el nivel de azúcar en sangre,


• una aplicación de análisis facial que sugiere posibles trastornos genéticos a aquellos médicos que tratan de diagnosticar a pacientes con rasgos poco comunes,


• un programa informático que puede realizar búsquedas en bases de datos para encontrar pequeñas moléculas con probabilidad de unirse a las proteínas objetivo.

Los representantes del sector biomédico, desde organizaciones de investigación por contrato (CRO) hasta entidades gubernamentales, pasando por el público en general, se centran en desmitificar el papel de la inteligencia artificial en el sector de la sanidad. Por ahora, es una ardua batalla. De hecho, las preguntas que he planteado a nuestros expertos a veces han generado aún más preguntas, como:

• ¿Cómo encontrar un equilibrio entre el uso y la comunicación de datos personales para acelerar la innovación y las políticas de privacidad que la ética y las leyes exigen?


• ¿Qué regulaciones rigen el uso de la inteligencia artificial en el sector de la sanidad? ¿En qué áreas necesitamos más información?


• ¿En qué ámbitos del sector de la sanidad supone ya un apoyo la inteligencia artificial? ¿Cuáles son las prometedoras aplicaciones emergentes?


• La transparencia es el término de moda en el mundo de la investigación clínica. ¿Cómo se traslada dicho afán de transparencia y formación a los usos de la inteligencia artificial en el sector de la sanidad?


• ¿Será necesario un cambio de cultura para que las organizaciones de investigación por contrato adopten la inteligencia artificial? ¿Cómo podemos adaptarnos sin condenar involuntariamente a la obsolescencia a determinados grupos?

En las próximas semanas, profundizaré en estos temas mientras nos vamos adaptando a este entorno del sector biomédico que evoluciona tan rápido.

Si le interesa participar en estas charlas, con independencia de si puede asistir o no, no dude en compartir sus ideas. Deje un comentario a continuación.

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