La inteligencia artificial va a transformar el mundo tal y como lo hacemos en un futuro inmediato. De hecho, ya lo está haciendo en muchos sectores, pero en los próximos años la revolución será aún mayor. Afectará a todos los ámbitos de nuestra vida, incluida la salud.
Los médicos no serán los únicos que diagnosticarán las enfermedades, sino que también las máquinas detectarán las patologías que padece una persona o que puede padecer en el futuro mediante técnicas como los algoritmos de deep learning (aprendizaje profundo), que permiten utilizar técnicas de aprendizaje automático mediante la realización de abstracciones a partir de diferentes datos. También se utilizan otros métodos como los modelos probabilistas para la toma de decisiones o las redes bayesianas, que dan lugar a la creación de modelos mediante un conjunto de variables y las relaciones de dependencia entre ellas.
Y su eficacia cada vez está más demostrada. Un interesante artículo que ha recogido la prestigiosa publicación The Lancet Digital Health –fruto del trabajo de un vasto equipo de investigadores de la Fundación de Hospitales de la Universidad de Birmingham en el Reino Unido– recoge la primera revisión sistemática que compara los resultados de diagnóstico de las máquinas de inteligencia artificial con los realizados por profesionales médicos para todas las enfermedades.
Se examinaron informes desde el año 2012 hasta 2019, comparando la efectividad diagnóstica de los algoritmos de aprendizaje profundo con la de los profesionales de la salud cuando habían realizado un diagnóstico basado en imágenes médicas. En el trabajo se revisó la calidad de los informes en dichos estudios, su valor clínico y el diseño de los estudios. Se evaluaron factores como la sensibilidad, entendida como la probabilidad de que una herramienta de diagnóstico obtenga un resultado positivo en las personas que tienen la enfermedad y la especificidad, referida a la precisión de la prueba de diagnóstico.
Los expertos revisaron más de 20.500 artículos y seleccionaron 14 de alta calidad en los que se podían comparar ambos desempeños. Y lo cierto es que concluyeron que el aprendizaje profundo mediante IA (inteligencia artifical en sus siglas en inglés) podría detectar enfermedades como una patología ocular o un cáncer con la misma precisión que los profesionales de la salud. De hecho, el análisis demostró que la IA puede diagnosticar correctamente la enfermedad en el 87% de los casos, mientras que la detección por profesionales de la salud arrojó una tasa de precisión del 86%. La especificidad para los algoritmos de aprendizaje profundo fue del 93%, en comparación con los humanos en el 91%.
Eso sí, los investigadores reconocen que para hacer el estudio se han encontrado muchas limitaciones, como que la mayoría de los estudios examinan la precisión diagnóstica de la IA y de los profesionales de la salud en un entorno aislado, es decir, proporcionando la misma información y privando a los médicos de información clínica adicional que generalmente es lo que suelen pedir a la hora de hacer un diagnóstico en concreto.
Este tipo de estudio pone sobre la mesa la importancia de esta herramienta en el futuro de la medicina. Por ejemplo, en el diagnóstico del cáncer. Recientemente un equipo de expertos de diferentes universidades americanas e indias, se dedicaron a entrenar un algoritmo para diferenciar entre lesiones malignas y benignas en las exploraciones mamarias de los posibles casos de cáncer.
Obtuvieron una tasa de precisión del 80%, una cifra que todavía es baja pero que aumentará a medida que se ahonde en la investigación. Lo mismo ocurre con el cáncer de pulmón, donde se ha logrado una tasa de detección altísima mediante la IA. De hecho, estas técnicas están utilizándose con eficacia en imágenes en radiología, patología y dermatología, con una velocidad de diagnóstico superior a los profesionales médicos. Y en la Universidad de Nottingham de Reino Unido, se ha creado un sistema de inteligencia artificial que predice qué pacientes acabarán padeciendo un ataque al corazón o una embolia en los próximos diez años.