En el vasto mundo del Big Data, la inteligencia artificial (IA) mantiene una promesa de transformación.
Todo, desde la fabricación hasta el transporte, el retail y la educación, mejorará a través de su aplicación.
Pero, en ningún lugar es más profundo ese potencial que en los servicios médicos, en los que cada uno de nosotros está interesado:
- ¿Qué pasaría si pudiéramos predecir la siguiente gran enfermedad epidémica y detenerla antes de que sea mortal?
- ¿Qué pasaría si pudiéramos consultar zettabits de datos para encontrar a los que tienen mayor riesgo de enfermarse y así evitarlo de forma rápida y precisa?
- ¿Qué pasaría si el tratamiento y el manejo de enfermedades crónicas pudieran personalizarse de tal manera que dos personas recibieran tratamiento diferente, pero que por igual obtengan el mejor resultado?
- ¿Qué pasaría si lográramos reducir drásticamente el tiempo y el costo para descubrir nuevos medicamentos y ofrecerlos al mercado?
- ¿Y si pudiéramos hacer todo eso ahora?
Gracias a la inteligencia artificial y al trabajo de Intel y sus socios, hoy es una realidad.
Impacto real hoy
Existe un mito común de que la inteligencia artificial en la salud es cosa de ciencia ficción –máquinas que diagnostican enfermedades y prescriben tratamientos sin la participación de un médico.
Sin embargo, esto no sólo es muy poco probable, ni siquiera se acerca a los mejores ejemplos de la manera en que la inteligencia artificial emerge en los servicios médicos actuales.
Intel y socios de la industria de la salud –incluyendo GE Healthcare, Siemens, Sharp Healthcare, Broad Institute, UCSF y Mayo Clinic– están aplicando con éxito las soluciones de inteligencia artificial en la actualidad, desde la oficina administrativa hasta el consultorio médico, y desde la sala de urgencias hasta la sala de espera.
Algunos de los clientes con los que están trabajando, son:
Montefiore Medical System
A través de modelos prescriptivos para identificar a los pacientes con riesgo de insuficiencia respiratoria, de modo que el personal de salud pueda actuar con alertas que conduzcan a intervenciones oportunas para salvar vidas y recursos.
Stanford Medical
Mediante la inteligencia artificial para aumentar la reconstrucción de imágenes de resonancia magnética, de modo que se pueda ofrecer una imagen completa en casi un minuto en comparación con lo que normalmente tomaría cerca de una hora, eliminando la riesgosa intubación y sedación en pacientes pediátricos durante los exámenes de imagenología.
ICON plc
En lugar de basarse sólo en las pesadas visitas a la clínica y los registros de papel, usando datos clínicos de sensores y dispositivos wearables para evaluar de manera más rápida el impacto de nuevas terapias en ensayos clínicos.
AccuHealth
Usando el monitoreo en casa junto con extracción de datos y modelado predictivo para identificar cambios que sean de interés en pacientes con enfermedades crónicas, a fin de permitir la intervención antes de que las condiciones escalen y agudicen.
Mejor salud para el mañana
Sin embargo, el triunfo de la inteligencia artificial en los servicios sanitarios no es inevitable.
En este momento, el hospital promedio genera 665 terabytes de datos al año; pero, la mayoría de esos datos no son útiles.
Por los menos el 80% de los datos hospitalarios no están estructurados, como las notas, videos e imágenes clínicas.
Los registros médicos electrónicos (EMR, por sus siglas en inglés) son un sistema de registro obligatorio, pero no son tan prácticos como deberían ser. Sólo con la inteligencia artificial podemos aprovechar los datos médicos para crear un sistema de información.
Lograr que los sistemas de servicios de salud ofrezcan un mayor acceso a sus datos sería de ayuda.
El gobierno también asume una función al ofrecer los incentivos adecuados y la claridad jurídica para compartir datos. Estamos de acuerdo con la reciente propuesta de la Casa Blanca para darles a los pacientes el control y la posesión de todos sus datos médicos, llevándolos a donde vayan en lugar de que residan en diferentes consultorios médicos, clínicas y hospitales.
La nueva tecnología también puede ser de ayuda. Por ejemplo: investigadores de Intel están dando grandes pasos hacia métodos prácticos para la encriptación homomórfica, un método que permitirá que los sistemas informáticos realicen cálculos en información encriptada, sin desencriptarla primero.
Dicha encriptación permitiría que los investigadores operen con datos de manera segura y privada, al tiempo que seguirían dando resultados eficaces.
De hecho, queda mucho trabajo por hacer, e Intel está en una posición única para ayudar a que las organizaciones de salud tengan éxito.
Los datos de atención médica emergentes son datos masivos –imágenes, una lista creciente de ‘ómica’ (ej. genómica, proteómica), videos –y necesitarán de un plan de almacenamiento y una red que aborde la velocidad, la latencia y la confiabilidad.
Intel ha estado invirtiendo con sus socios para construir los sistemas adecuados –datos, almacenamiento, red, infraestructura completa –desde el extremo hasta la red y la nube, y en cualquier parte del trayecto.
Con los avances en hardware y las optimizaciones de los populares marcos de aprendizaje profundos, el procesador Intel Xeon Scalable tiene 198 veces mejor desempeño de inferencia y 127 veces mejor desempeño de formación que las generaciones anteriores.
Como consecuencia, la plataforma Xeon está en el centro de muchas cargas de trabajo de inteligencia artificial que son reales en la actualidad, porque está bien adaptada para muchas aplicaciones automáticas y de aprendizaje profundo en industrias como la de la salud.
Sin embargo, tan solo el hardware, el almacenamiento y la red no son suficientes. Necesitamos aprovechar la experiencia sin igual de los científicos de datos, los desarrolladores de software, los expertos en la industria y los socios del ecosistema, para abordar la inteligencia artificial en la salud de extremo a extremo.
Como parte de la labor para expandir la experiencia a la inteligencia artificial, la compañía lanzó la Intel AI Academy, un lugar que ofrece materiales de aprendizaje, herramientas comunitarias y tecnología para impulsar el desarrollo de la inteligencia artificial, todo de manera gratuita.
Intel está comprometida en hacer posibles soluciones de inteligencia artificial que aborden algunos de los desafíos más grandes de nuestro tiempo, incluyendo los servicios de salud.
Por Navin Shenoy, vicepresidente ejecutivo y gerente general del Grupo de Centro de Datos en Intel Corporation
