Inteligencia artificial en diagnósticos médicos

Inteligencia artificial en diagnósticos médicos

La inteligencia artificial ha sido un tema de gran debate durante los últimos años. Esto se debe principalmente a la incertidumbre del futuro sobre su desarrollo y alcance. A pesar de las dudas sobre su magnitud en el futuro, en la actualidad la inteligencia artificial ha sido una herramienta de ayuda en diversas áreas, entre ellas la medicina, y más específicamente en el tema de diagnósticos médicos. Ya que por medio de sistemas con IA se logrado que algunos procesos de diagnóstico sean más rápidos. Con base a esto se busca analizar el impacto que ha tenido la inteligencia artificial en el proceso diagnósticos médicos, en especial en el diagnóstico de retinopatía diabética y de cáncer de pulmón.

En India una de los países con mayor población, existen pocos especialistas para la gran cantidad de habitantes que tiene el país. Un ejemplo de esto es en el área de la salud visual donde solo hay 11 oftalmólogos por cada millón de habitantes de India, según el consejo internacional de oftalmología (2012). Esto genera que el diagnóstico de enfermedades de retina sea un proceso que requiera de mucho tiempo, dada la escasez de personal calificado. Sin embargo, con un nuevo sistema de inteligencia artificial usado en el hospital Aravind eyel en Madurai, en solo un par de segundos se obtienen los diagnósticos médicos de los exámenes de retina, lo que permite que se pueda identificar anticipadamente enfermedades como la retinopatía diabética, la cual puede llegar a generar ceguera si no es tratada. (Metz, 2019). El poder agilizar este proceso, se debe a que el sistema de AI analiza miles de scaners de retina con signos de ceguera de diabetes y en base a ellos aprende a identificar la condición. Este tipo de tecnología tiene un gran potencial, ya que como menciona el Dr. Abramoff, oftalmólogo especialista en retina, en una entrevista para un artículo de Technology networks “Autonomous AI has tremendous potential to lower healthcare costs, improve quality, and make it more accessible - where patients are, rather than where the specialist doctor is”. [La IA autónoma tiene un enorme potencial para reducir los costos de atención médica, mejorar la calidad y hacerla más accesible – a donde están los pacientes, en lugar de donde se encuentra el médico especialista].  (citado en Wilson, 2018). Lo que resalta que el usar IA en sistemas para el diagnóstico médico, no solo genera rapidez, también tiene beneficios económicos y de accesibilidad para las pacientes.

En China, se presenta otro ejemplo del uso de la inteligencia artificial para el diagnóstico médico. China es uno de los países con mayor tasa de cáncer de pulmón en el mundo según el Instituto Americano de Cáncer (2018). Es por esto, que el hospital Shangai Cahngzhen ha estado utilizando IA para mejorar el proceso de diagnóstico en base de tomografías o radiografías. Este sistema de IA creado por la empresa Fujitsu EMEIA, aprende las características principales del cáncer de pulmón, para poder identificar las características sospechosas que se muestran en las imágenes de la tomografía computarizada.  De forma que se puede generar con rapidez, un primer diagnóstico médico. Cabe resaltar, que el uso de IA en el proceso de diagnósticos, no busca eliminar a los médicos, si no como lo menciona el director de tecnología de EMEIA Joseph Reger en un artículo de Forbes  este sistema “It's intended to eliminate much of the highly repetitive work and empower doctors to help them deliver faster and more accurate reports,” [Está diseñado para eliminar gran parte del trabajo altamente repetitivo y capacitar a los médicos para ayudarles a entregar informes más rápidos y precisos] (citado en Powell, 2017). Siendo entonces una herramienta para que el proceso sea más rápido y preciso, pero nunca suponiendo que estos sistemas de IA llegaran a realizar todo el proceso, sin participación humana.