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Usan IA para diagnosticar enfermedades raras y peligrosas en niños

La inteligencia artificial ayuda a los médicos a entender más rápidamente qué pacientes necesitan atención prioritaria y acertar con más precisión el diagnóstico de enfermedades raras o peligrosas

Inteligencia artificial
Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es capaz de analizar las condiciones de salud de miles de niños, a través de una máquina de aprendizaje automático.

Un equipo internacional de científicos busca la manera de explotar todo el potencial de la inteligencia artificial con una amplia variedad de diagnósticos de dolencias infantiles.

El sistema ha sido entrenado con los datos de más de 500,000 pacientes atendidos en una institución sanitaria de referencia ubicada en Guangzhou, China.

Los investigadores destacan que esta tecnología puede ayudar a los médicos a entender más rápidamente qué pacientes necesitan atención prioritaria y acertar con más precisión el diagnóstico de enfermedades raras o peligrosas.

Los autores del artículo, publicado en Nature Medicine, explican que la disponibilidad de información médica ha crecido exponencialmente en los últimos años, lo que complica la toma de decisiones por parte de los médicos.

La capacidad de la inteligencia artificial de analizar grandes cantidades de datos puede ayudar a esta carga y facilitar la valoración adecuada de cada caso clínico. Pero conseguir que las máquinas sean capaces de interpretar correctamente los datos no es un desafío fácil de superar, indican.

El modelo que han desarrollado se basa en la explotación de técnicas de deep learning y de procesamiento de lenguaje natural. Ello permite extraer información clave distribuida libremente en los historiales médicos electrónicos de los pacientes, explica Kang Zhang, investigador de la Universidad de San Diego, California en Estados Unidos, y miembro del equipo responsable del proyecto.

Tras ser entrenada con datos anotados manualmente por unos pediatras, la máquina adquiere progresivamente la capacidad de incorporar y clasificar de forma automática la información relevante y, posteriormente, elaborar diagnósticos.

Zhang y sus compañeros aseguran que cuanto más grande es la cantidad de datos con la que se alimenta el sistema, más aumenta su eficacia.

En este trabajo han utilizado los datos procedentes de casi 1.4 millones de citas pediátricas en más de medio millón de niños y adolescentes. ‘Nuestro sistema de inteligencia artificial puede imitar a un médico humano y utilizar toda la información sanitaria para realizar un diagnóstico’, asegura Zhang.

Al comparar las valoraciones del estado de salud generadas por la inteligencia artificial con la realizadas previamente con pediatras humanos, los investigadores constataron un nivel de precisión similar entre las dos para un buen número de dolencias infantiles (desde el resfriado y la gripe a las enfermedades de tipo neurológico).

En algunos casos, la máquina llegó incluso a ser más precisa que los médicos menos expertos entre los que habían revisado los diagnósticos.

‘Nunca podrá sustituir por completo a un humano’, declara Zhang, quien asegura que el sistema puede potencialmente diagnosticar cualquier tipo de dolencia pediátrica, aunque no resta importancia a lo que pueden aportar los humanos.

‘Con más entrenamiento, este sistema puede llegar a realizar la mayoría de los diagnósticos con una supervisión mínima de los doctores’.

Ignacio Hernández, médico del Hospital Ramón y Cajal de Madrid, cree que nos aspectos más novedosos son la amplitud del diagnóstico que es capaz de abarcar la gran cantidad de información que analice. ‘Los modelos anteriores miraban son los datos muy concretos y estructurados’, comenta.

El doctor Hernández, también cofundador de las empresas Savana y Mendelian cree, por otra parte, que el estudio es excesivamente opaco en cuanto a la descripción de cómo funciona la tecnología de machine learning utilizada.

El experto afirma que en este ámbito es normal que se den pocos detalles sobre el mecanismo de los sistemas desarrollados, no tanto por secretismo, sino porque muchas veces es difícil para los propios desarrolladores identificar ‘qué variables mira la máquina y por qué cuando se opera’. Sin embargo, en su opinión, en este caso los autores ‘van más allá’. ‘No explican absolutamente nada de su modelo. Es inquietante y hasta hasta cierto modo incorrecto’, afirma.

El médico opina también que estudios como éste tienen la limitación de que demuestra resultados solo ‘sobre papel’ y no en un plan real. ‘La práctica clínica es muy contextual, depende de aspectos como las condiciones sociosanitarias y económicas del paciente y muchos otros elementos’, argumenta. ‘Si no tenemos una demostración en vivo, en perspectiva, no podemos todavía decir que un sistema así resuelve problemas’.

El doctor Hernández comenta que ‘al tener estas herramientas, tenemos que volver a dibujar en nuestra cabeza como es un sistema sanitario. La gente va a tener acceso a ellas online, en su móvil. Muchos elementos que damos por sentados, van a cambiar’, considera.

Este sistema podrá ayudar también a los doctores a tomar en consideración más hipótesis de valoración de las que se pueden formular a base de su propia experiencia cuando se enfrentan a dolencias raras o complejas, indican. Las ventajas potenciales, según los científicos, serán particularmente beneficiosas en las áreas del mundo con recursos sanitarios escasos, como la zona rurales de China.