Por: Daniel Cuéllar, vicepresidente de Latinoamérica para MSI (Mobile Services & IoT)
La combinación del big data y la Inteligencia Artificial (IA) es poderosa y está demostrando ser un factor de cambio para muchas industrias. Sin embargo, ha tenido un impacto relativamente pequeño en el sector de la salud, donde los datos en cuestión son particularmente confidenciales y existen controles estrictos sobre su uso.
Suponiendo que existen controles y medidas de seguridad adecuadas, aquí hay una gran oportunidad: un artículo reciente de Fortune estima que alrededor del 30% de la producción de datos del mundo está relacionada con la salud. Esto incluye desde pruebas de laboratorio, imágenes médicas, perfiles genéticos, biopsias líquidas y electrocardiogramas hasta datos de reclamaciones de seguros, ensayos clínicos, prescripciones e investigación académica. Esta información se ha recopilado durante años, pero es solo ahora que existe la tecnología para hacer un buen uso de ella.
Esto se ha observado en los niveles más altos; por ejemplo, en un discurso reciente, la primera ministra del Reino Unido, Theresa May, exhortó al Servicio Nacional de Salud y a las compañías de tecnología a utilizar la IA como una «nueva arma» en la investigación, y dice que quiere ver algoritmos informáticos revisando los registros médicos de los pacientes, los datos genéticos y hábitos de estilo de vida para detectar el cáncer antes y permitir que sea tratado.
Esa es una ambición para el futuro, pero ya hay ejemplos de big data e IA que trabajan juntos para incrementar la eficiencia y, lo que es más importante, mejorar los resultados en la atención médica.
El valor de los datos
Un uso práctico de los datos de salud es simplificar el proceso de desarrollo de nuevos medicamentos y llevarlos al mercado, y la empresa de biotecnología con sede en California, Amgen, está aprovechando al máximo esta oportunidad.
Una de las bases de datos de salud más valiosas del mundo se originó en Islandia, cuyo aislamiento geográfico lo convierte en un tema fértil para la investigación genética. En la década de 1990, el gobierno supervisó la recopilación de las secuencias genéticas de 160,000 ciudadanos islandeses, junto con sus registros médicos y genealógicos.
En 2012, Amgen compró la compañía que estaba a cargo de almacenar y analizar esos datos, y la compra ha transformado su proceso de investigación y desarrollo. Anteriormente, solo el 15% de las moléculas candidatas de Amgen se habían validado frente a dianas genéticas específicas. Después de la compra, Amgen comenzó a evaluar todos sus candidatos farmacológicos en comparación con la base de datos islandesa y hoy en día, tres cuartas partes de su canalización se basa en información genética obtenida en gran parte de esa base de datos.
Beneficios individuales
A nivel individual, los teléfonos inteligentes y otros dispositivos conectados están cambiando la relación entre los pacientes y sus datos de salud, y les permiten mejorar su salud personal en el proceso. Por ejemplo, Apple está trabajando con la Universidad de Stanford en California en un estudio en curso para explorar si los dispositivos portátiles pueden detectar enfermedades cardíacas graves al identificar ritmos cardíacos irregulares.
De manera similar, las plataformas digitales de prevención y tratamiento de la diabetes, como Virta y Omada Health, conectan a los usuarios con comunidades de apoyo y asesores de salud que pueden monitorear de forma remota factores como el peso, el azúcar en la sangre, la dieta y la ingesta de medicamentos.
Otro ejemplo es el sensor ingerible creado por Proteus Digital Health, que ayuda a los pacientes (y si lo desean, a sus médicos y miembros de la familia) a realizar un seguimiento de si están tomando sus medicamentos o no. Esto no es sólo un truco; Alentar a las personas a tomar los medicamentos en el momento adecuado no solo les ayuda a recuperarse, sino que también significa un ahorro en medicamentos caros.
Recuperación de enfermedades del corazón
Los médicos analizaron los datos de salud de más de 40.000 pacientes. Usando una técnica estadística de aprendizaje automático (una forma de IA), comenzaron a predecir la condición de los pacientes un año después del ataque cardíaco. También utilizaron el análisis de grupo para clasificar a los pacientes en cuatro categorías distintas según sus respuestas a los tratamientos más comunes.
Posteriormente, los investigadores utilizaron sus hallazgos para desarrollar una herramienta predictiva en línea que puede integrarse con los registros electrónicos de salud en los sistemas de salud. A largo plazo, su objetivo es utilizar el análisis para brindar atención personalizada a las víctimas de ataques cardíacos.
Análisis ocular
La tecnología de IA también se puede aplicar a los datos a nivel individual. Por ejemplo, en abril, la Administración de Drogas y Alimentos de EE. UU. Autorizó la comercialización del primer dispositivo médico para utilizar la IA para detectar enfermedades oculares.
La enfermedad en cuestión es la retinopatía diabética, que ocurre cuando los altos niveles de azúcar en la sangre causan daños en los vasos sanguíneos de la retina. Es la principal causa de discapacidad visual y ceguera entre los adultos.
El dispositivo, IDx-DR, es un programa de software que utiliza un algoritmo de IA para analizar las imágenes del ojo tomadas con una cámara retiniana. Un médico carga las imágenes digitales de las retinas del paciente a un servidor en la nube, y el software devuelve un resultado positivo o negativo. Si es positivo, se recomienda a los pacientes que vean a un especialista en atención ocular para una evaluación adicional y un posible tratamiento.
IDx-DR es el primer dispositivo autorizado para la comercialización que proporciona una decisión de selección sin la necesidad de que un médico interprete la imagen o los resultados también. Esto significa que los proveedores de atención médica que normalmente no participan en el cuidado de los ojos pueden usarlo.
El futuro de la salud
Es tentador concluir que, a medida que los conjuntos de datos crecen, las computadoras se vuelven más rápidas y los algoritmos se vuelven más inteligentes, la IA eventualmente eliminará la necesidad de médicos humanos por completo. Al igual que con la mayoría de las predicciones del futuro tecnológico, es poco probable que esto ocurra: el juicio y la habilidad humanos siempre estarán en el centro de la atención médica. Sin embargo, la IA está destinada a desempeñar un papel cada vez más importante para maximizar la eficiencia y la eficacia de esa atención.
Adaptación de artículo original: https://www.gemalto.com/review/Pages/How-big-data-and-AI-are-transforming-healthcare.aspx