Aplicaciones de la inteligencia artificial en la medicina

Con los avances de la IA, esta se ha empezado a implementar en muchas áreas diferentes. Una de esas áreas es medicina, donde la IA tiene muchas ventanas de oportunidad que podría aprovechar para facilitar el trabajo a las personas que trabajan en el sector médico y mejorar la vida de todos.

Hay varias maneras de aplicar IA en medicina, empezando por aumentar las capacidades de herramientas con IA, se obtienen buscadores bibliográficos capaces de encontrar fácilmente información no estructurada para los médicos, que de otra manera tomaría horas de investigación. Además de buscar referencias, es posible buscar historiales de pacientes relevantes. Siguiendo con los buscadores, cualquier usuario podría encontrar información médica relevante para mantenerse informados, sin sustituir la visita al médico. [1]

Fuera del uso de herramientas, aquí hay algunas otras aplicaciones [2]:

·       Toma de decisiones: Con IA se pueden procesar los datos y hacer selección de los más relevantes, además de presentarlos de una mejor manera para facilitar las decisiones.

·       Análisis de imágenes clínicas: Gracias a las redes neuronales, el análisis de imágenes es más sencillo que antes, siendo estas capaces incluso de detectar detalles que escaparían la vista humana.

·       Bioinformática: Debido a las grandes cantidades de datos recopilados en análisis molecular, como en el ADN, la IA los puede procesar y encontrar relaciones entre ellos más eficientemente.

Tomando en cuenta la gran cantidad de datos ya guardados en registros médicos, ya se ha empezado a investigar y aplicar su uso. Dicho esto, aunque la IA pueda afectar positivamente el área de medicina, aún existen algunas limitantes.

Uno de los principales retos para la IA, es la regulación y aceptación legal en la medicina, pues hay muchas implicaciones a tomar en cuenta para determinar qué algoritmos son seguros para tratar con la salud de las personas. Otro problema grande es la transparencia, pues hay muchos casos en que los algoritmos trabajan como “cajas negras” (un algoritmo donde es difícil o imposible saber cómo se llega al resultado final); que no inspira mucha confianza a los pacientes cuyas vidas serán afectadas por ellos. [3]

 

Lic. Daniela Rodríguez Galindo

 

Fuentes

[1] IBM. (s.f.). Inteligencia artificial en la medicina. Obtenido de IBM: https://www.ibm.com/mx-es/watson-health/learn/artificial-intelligence-medicine

[2] Gomis, R. (5 de Septiembre de 2019). ¿Están interesados ​​los médicos en aplicar la inteligencia artificial? ¿Es útil? Obtenido de Universitat Oberta de Catalunya: https://cienciasdelasalud.blogs.uoc.edu/inteligencia-artificial-en-medicina/

[3] Greenfield, D. (19 de Junio de 2019). Artificial Intelligence in Medicine: Applications, implications, and limitations. Obtenido de Science in the News, Harvard University: https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2019/artificial-intelligence-in-medicine-applications-implications-and-limitations/