Todo lo que la inteligencia artificial puede hacer por tu salud

¿Te preocupa ese dolor? ¿Dudas de tu medicación? Quizá no necesitas correr al médico. Para ayudar a los pacientes y descongestionar consultas saturadas, llegan las aplicaciones médicas equipadas con algoritmos de IA, capaces de aprender de la información que se les suministra y tomar decisiones.

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En el planeta hay 4.000 millones de personas –más de la mitad de la población– sin acceso a servicios básicos de salud. Además, los sistemas sanitarios están saturados. Tanto que a nivel global harían falta alrededor de siete millones de médicos para abastecer la demanda. Esta escasez hace que, en las grandes ciudades, los hospitales estén colapsados y las esperas para una cita médica sean de semanas... o meses.


En el ámbito rural, las cosas están peor. Muchas personas no tienen acceso a la atención sanitaria o deben desplazarse muchos kilómetros para recibirla. Sin ir más lejos, según datos de la Federación Española de Municipios, de los 8.125 municipios existentes en nuestro país, 7.376 no superan los 10.000 habitantes.

Por no hablar de los países en vías de desarrollo, donde la situación es muy precaria y los profesionales apenas tienen formación ni recursos. Ante este panorama, la tecnología está ofreciendo soluciones, como los asistentes virtuales o chatbots, para que cualquiera pueda disfrutar de asistencia médica, esté donde esté. Según las previsiones de la empresa de estudios de mercado Juniper Research, en 2023 se alcanzarán los 2.800 millones de interacciones con asistentes virtuales por temas sanitarios. Esta se convertirá en

la principal vía de comunicación y conexión entre los ciudadanos y los proveedores de salud. La consultora augura, con ello, un ahorro global de 3.700 millones de dólares para 2023. ¿Qué padezco, dr. app? En nuestro país, un puñado de aplicaciones móviles tratan de solucionar el problema y permiten facilitar el diagnóstico con inteligencia artificial (IA) para ahorrar visitas médicas o encauzar a los pacientes a los especialistas que correspondan.

Una de ellas es Ada, una especie de Siri o Cortana de la salud. Integra miles de síntomas y es capaz de detectar desde un resfriado común hasta enfermedades raras. Además, responde a preguntas personalizadas y simples y ofrece información a sus usuarios de manera inmediata. Más de un centenar de médicos y científicos han participado en su desarrollo para dotarla de sus saberes y experiencia.

Asimismo, este asistente para iOS y Android puede aprender sobre la marcha en base a la información personal, medicamentos, tratamientos, alergias o antecedentes médicos que se le proporcionen. Es decir, cuanto más la uses, más sabrá sobre ti y más certera será en sus consejos sobre tu salud.

 

Ada tiene alianzas con oenegés locales, organizaciones de salud globales y Gobiernos de países en vías de desarrollo, con el fin de mejorar los servicios de atención primaria para aquellos que más lo necesitan. En regiones como África, donde se produce un alto índice de morbilidad infantil y juvenil, la app ayuda a identificar problemas de salud, detecta enfermedades de forma temprana, provee información para la toma de decisiones médicas y crea conciencia sobre hábitos saludables.

Elma Care es otra solución de salud con una potente tecnología de inteligencia artificial a sus espaldas que permite evitar las consultas presenciales. En este caso, es un proyecto español, auspiciado por la factoría de empresas emergentes Antai Venture Builder, que ha ayudado a impulsar conocidas startups como Wallapop y Glovo. En su primer uso, la herramienta pide al usuario que introduzca sus datos médicos esenciales. Además, le hace preguntas sobre sus dolencias. Con toda esta información, realiza un prediagnóstico y sugiere concertar una consulta médica mediante chat, llamada o videollamada, de manera instantánea y sin necesidad de esperas. Elma Care cuenta con su propio equipo de médicos colegiados de Medicina de Familia y especialistas que, en unos minutos, realizan un informe médico y pautan un tratamiento.


También desarrollada en España, la app Mediktor hace las veces de filtro para el sistema sanitario y permite una gestión más fluida del flujo de consultas. Se sirve de la IA para efectuar un diagnóstico previo, analizar los síntomas y evaluar el estado de salud del usuario. Lanza algunas preguntas a los pacientes y, a partir de ahí, elabora un listado de posibles prediagnósticos. Además, proporciona recomendaciones de los pasos a seguir para cada caso. Sus creadores aseguran que presenta un nivel de acierto superior al 90 %. La compañía fue reconocida como la mejor start-up de la edición 2017 de South Summit, uno de los eventos para emprendedores más importantes de nuestro país.

 

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El desafío de la edad


En España, la esperanza de vida es de 85 años, con la segunda pirámide de población más envejecida del mundo, solo por detrás de Japón. Según el Instituto Nacional de Estadística, en la primera mitad de 2018, hubo 179.794 nacimientos –un 5,8 % menos que el año anterior y la cifra más baja desde 1941–. En el mismo intervalo, se produjeron 226.384 muertes, un 2,1 % más que en el primer semestre de 2017. Así las cosas, las enfermedades asociadas a la edad y la soledad a la que se enfrentan muchos mayores supone otro reto para el mundo de la salud, y un campo abierto a la IA.


Al rescate se ha lanzado Bismart, una empresa catalana especializada en el análisis de datos para luchar contra la exclusión social y plantar cara al envejecimiento de la población. Microsoft la ha reconocido por tener una de las cinco mejores soluciones del mundo para servicios sociales y sanidad: Smart Social Home Care for Aging Population.


La herramienta agrega datos sobre salud, población, actividad económica, uso de suministros básicos, gestión de residuos y otros aspectos, y se sirve de toda esa información para que sus algoritmos matemáticos identifiquen y predigan aquellos grupos y áreas concretas especialmente vulnerables. La idea es empoderar a los servicios sociales para que realicen una aproximación preventiva de posibles problemas serios.


Otro de los productos de Bismart enfocado en la tercera edad es Medic Mirror, un espejo doméstico que puede ofrecer diagnósticos rápidos tras realizar una batería de preguntas, que se pueden responder de forma táctil o mediante la voz. Además, a través de una cámara incorporada y con tecnología de reconocimiento facial, identifica la edad, el sexo y el estado emocional del paciente.


Para completar, este espejito inteligente cuenta con diversos dispositivos y es capaz de medir el índice de masa corporal, la presión sanguínea o los niveles de glucosa. Si los valores o la situación que detecta son preocupantes, incluso, puede llamar a emergencias.

 

Un apoyo a los hospitales

Si existe saturación de pacientes, ¿imaginas el maremágnum de información que invade los hospitales? Para echarles una mano, el software ASHO-Coode, creado por una empresa barcelonesa, pretende facilitar la labor a los profesionales asistenciales y personal médico de urgencias, consultas externas, hospital de día y listas de espera. Incluye una base de datos de más de un millón de términos clínicos y usa la técnica de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar el significado de las descripciones de entrada. Así, puede hacer búsquedas basadas en conceptos relacionados y comprende el lenguaje real de los médicos, ya que tiene en cuenta sinónimos, acrónimos, errores ortográficos, negaciones, palabras compuestas y hasta variaciones ortográficas.

De los mismos desarrolladores, ASHO- Index es un programa de ayuda a la codificación hospitalaria, dirigido al médico documentalista. Su objetivo es registrar de manera semiautomática los informes clínicos. Sin embargo, la idea no es solo usar la IA para agilizar la gestión de los datosdurante la estancia en los centros, sino también optimizar los tiempos.


Con el objetivo de minimizar la cifra de reingresos, Bismart ha desarrollado Hospital Readmission Prevention, una solución de aprendizaje automático que correlaciona información estadística de diversas variables, como el médico, el servicio, el diagnóstico, la hora del día, el rango de edad y el lugar de origen. El software identifica los segmentos de la población en riesgo y las situaciones que se producen cuando los pacientes se readmiten, para mejorar su calidad de vida y ahorrar costes.


Mientras tanto, gracias al rápido avance de la tecnología, las investigaciones científicas se multiplican a diario. Según las previsiones, la cantidad de información dentro de la literatura médica se duplicará cada tres años. Si un doctor quiere estar al día, debería pasar las veinticuatro horas del día leyendo y asimilando las novedades, algo materialmente imposible. Aquí es donde entra en juego la IA por su capacidad para actualizarse, procesar los datos y encontrar aquellos relevantes para cada caso.


El investigador español José Luis Salmerón, de la Universidad Pablo de Olavide (Sevilla), está colaborando con otros de Canadá, Estados Unidos e Irán en el proyecto INTELLIGENTCARE, para aplicar distintos sistemas de inteligencia artificial a la atención primaria. Estas herramientas, aún en desarrollo, servirían como filtro, al determinar la dolencia de cada paciente y su gravedad.

 

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Adelantarse al alzhéimer

Por otra parte, las distintas especializaciones también se están beneficiando de las innovaciones que nos ofrecen los algoritmos. En España, nacen interesantes propuestas, como Atemtum, un chatbot que permite realizar la monitorización y el seguimiento remoto de pacientes diagnosticados con enfermedad inflamatoria intestinal (EII). El sistema, que fue ganador en el III Hackathon Nacional de Salud, se apoya en un servicio de mensajería instantánea que incluye preguntas dirigidas por un médico para realizar el control posoperatorio de personas afectadas con EII. Efectúa el triaje de manera automática y da la posibilidad de adelantar las consultas si detecta un empeoramiento.


En el campo neurológico, el Centro de Investigación Biomédica de la Rioja (CIBIR), a través de su Unidad de Biomarcadores y Señalización Molecular, ha iniciado un proyecto para el diagnóstico precoz del alzhéimer a través de técnicas de inteligencia artificial. La idea es utilizar imágenes de fondo de ojo para identificar marcadores asociados a la enfermedad en la retina. Diversos estudios han demostrado que los acúmulos de proteína beta-amiloide –marcador clave–, además de aparecer en el cerebro en las fases tempranas del mal, también están presentes en la retina. Gracias a una serie de algoritmos basados en tecnologías de aprendizaje automático, se puede realizar una clasificación de las imágenes dependiendo de la presencia o ausencia de depósitos del péptido amiloide. Así, es posible adelantarse al desarrollo de la enfermedad.

Cuando una dolencia ya está muy avanzada, la IA también puede ayudar. Por ejemplo, Innobrain es un proyecto auspiciado por el Instituto Guttmann con el fin de mejorar y acelerar la recuperación de pacientes que han sufrido daño cerebral adquirido. También ayuda a la estimulación cognitiva en casos de esquizofrenia, demencia y trastorno bipolar. El sistema personaliza y adapta los ejercicios automáticamente en función del perfil cognitivo de cada paciente.

Un diagnóstico más certero

En el campo de la anatomía patológica, los miles de biopsias que llegan al laboratorio se digitalizan y se convierten en datos. Y no solo eso; posteriormente, se pueden comparar con otros cientos de casos similares para encontrar patrones comunes gracias a la IA. El servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz junto con el Rey Juan Carlos, el Infanta Elena y el Hospital General de Villalba, en Madrid, están recopilando 200.000 muestras al año e, incluso, recogen biopsias en las intervenciones quirúrgicas. El objetivo es automatizar en parte el proceso diagnóstico para ganar en agilidad, precisión y eficacia. Además, la llegada de esta tecnología permite paliar la carencia de profesionales en este ámbito en particular. Por su parte, la compañía Ibermática, junto con la Universidad del País Vasco y el centro de investigación Tecnalia, han creado una herramienta para el diagnóstico precoz del melanoma cutáneo y el carcinoma basocelular. La clave es la tecnología OCT –tomografía por coherencia óptica–, es decir, la toma de fotos de resolución microscópica para evaluar la evolución de las manchas de la piel y ponerla en relación con un banco de imágenes de otros casos. Así, pueden identificarse los tumores en las fases tempranas de su desarrollo y evitarse falsos positivos.


Otra propuesta es Digital Mammography DREAM Challenge, un proyecto mundial en el que participan el Instituto de Física Corpuscular (CSIC- Universitat de València) y la Universidad Politécnica de Valencia, junto con compañías como IBM y Amazon. El sistema usa IA para ayudar a detectar el cáncer de mama de manera precoz a través de la interpretación de mamografías. Hasta la fecha, los radiólogos localizaban aquellas zonas potencialmente sospechosas, pero las redes neuronales y los algoritmos predictivos ayudan a disminuir las falsas alarmas. De esa forma, evita que las mujeres se tengan que someter a pruebas más lesivas. La tecnología contaría con una eficacia cercana al 90 % en sus diagnósticos.

Sin embargo, los sistemas de IA no son infalibles. En sus sugerencias de tratamientos se basan solo en datos, historiales y posibilidades. Por lo general, no tienen en cuenta los aspectos humano y social de las personas ni otros factores. IBM lleva años ofreciendo su superordenador Watson para la investigación y el tratamiento del cáncer, en alianza con diferentes centros públicos y privados.

 

Luces y sombras

Watson es capaz de ofrecer su guía a los médicos para cada caso en particular en menos de un minuto. Pero también puede cometer errores fatales. A finales de 2017, el Hospital Nacional de Dinamarca, en Copenhague, decidió suspender el uso de Watson en el área de oncología de forma fulminante. La razón es que la tecnología de IBM había prescrito la toma de medicamentos que podían conllevar un riesgo de muerte para los pacientes con cáncer. Teniendo en cuenta noticias como esta, tal vez, la inteligencia artificial no debería ser la responsable de decisiones finales en el campo de la salud. Tampoco puede sustituir el consejo médico profesional, su diagnóstico o tratamiento. Por último, existe la cuestión de la privacidad, teniendo en cuenta la cantidad de datos que se comparten para que estos sistemas aprendan y hagan sus valoraciones. ¿Y si nuestros datos médicos son vendidos a terceros que los usen para publicidad? ¿Y si algún delincuente se apropia de ellos?