La Doctora Leah Kaminsky discute una nueva era en el cuidado de la salud en su reciente artículo que ofrece esperanza a través de las nuevas tecnologías.
¿Cómo Puede Ayudar la IA?
La IA podrá predecir cambios en la salud de un paciente mucho antes de que un médico pueda hacerlo, tal vez incluso con años de anticipación. Varios estudios han demostrado que la IA, a través del monitoreo continuo del pulso de una persona, puede anticipar si esa persona es candidata a un ataque cardíaco. Otro método para medir el riesgo de enfermedad cardiovascular es mediante el seguimiento de los patrones de los vasos sanguíneos en la retina en la parte posterior del ojo.
El fundador de Future Exploration Network, Ross Dawson, se une a numerosos profesionales de la salud y corporaciones para trabajar hacia un aumento en la atención preventiva y el seguimiento de los problemas de salud antes de que se desarrollen.
Dawson explica que “Las actitudes sociales cambiantes, con mayores expectativas de vivir vidas plenas y saludables, están impulsando estos cambios. En esta década, la explosión de nuevas tecnologías y algoritmos ha dado lugar al aprendizaje profundo en inteligencia artificial, haciéndose mucho más eficaz en el reconocimiento de patrones que los humanos «.
Esta tecnología puede detectar trastornos genéticos raros simplemente rastreando las características faciales. Se pueden analizar y ordenar resmas de datos más rápidamente. Estos sistemas pueden identificar patrones que de otro modo serían casi imposibles de detectar. Esta forma de IA se llama aprendizaje profundo y promete revolucionar la medicina.
Una Máquina que Monitorea a los Pacientes a Través de las Paredes
El artículo del doctor Kaminski presenta a Dina Katabi, quien diseñó un dispositivo que envía señales inalámbricas de baja potencia (ondas electromagnéticas) que reverberan en el cuerpo de un paciente. Estas señales pueden controlar una variedad de características del paciente (como el sueño y la postura) para detectar signos de enfermedad. Cada movimiento de un paciente cambia su campo electromagnético circundante. El dispositivo de Katabi detecta y rastrea estos movimientos diminutos.
El dispositivo es capaz de monitorear:
- Patrones de sueño
- Movilidad
- Paso
- Respiración
- Latido del corazón
- Estado emocional
- Caídas
Katabi explica: «No los vemos, pero pueden complementar nuestro conocimiento actual de formas casi mágicas. Nuestro nuevo dispositivo puede atravesar paredes y extraer información vital que puede aumentar nuestra capacidad limitada para percibir el cambio. Cada vez más personas mayores viven solas, agobiadas por enfermedades crónicas, lo que genera enormes preocupaciones de seguridad ”.
Face2Gene Utiliza Inteligencia Artificial para Identificar Trastornos Genéticos Raros
La aplicación Face2Gene fue desarrollada por FDNA, una startup de Boston. La aplicación utiliza «fenotipado profundo» (características de observación) de la cara de un paciente para identificar posibles enfermedades genéticas.
Los cálculos se crearon procesando aproximadamente 17,000 fotos de pacientes con una de 216 enfermedades genéticas diferentes. Ciertos trastornos hacen que los pacientes presenten características faciales distintivas que la IA puede reconocer pero que no son visibles para un médico.
Una Relación de Éxito del 91%
El sistema de Face2Gene superó a los médicos en la identificación de ciertos síndromes en el 91 por ciento de los casos. Estos resultados son alentadores, ya que se traduce en una intervención médica más rápida y un tiempo más corto para el diagnóstico.
La IA tendrá un impacto en la profesión médica debido al hecho de que el 10% de la población está afectada por enfermedades raras.
IA y Alzheimer
Ben Franc, profesor de la Universidad de Stanford, y su equipo están trabajando en un proyecto piloto para investigar si los cambios en el metabolismo cerebral que son evidentes en los escáneres PET de todo el cuerpo pueden predecir la aparición de la enfermedad de Alzheimer.
En un estudio que usó IA, se desarrollaron algoritmos que identifican la absorción de glucosa en áreas cerebrales particulares que son las más afectadas por la enfermedad.
En otro estudio que incluyó fotos de cuarenta pacientes, AI identificó el Alzheimer un promedio de seis años antes del diagnóstico de los médicos.
Franc y su equipo de investigadores también opinan que combinar datos de resonancias magnéticas y PET puede predecir el subtipo de cáncer de mama de una paciente y sus posibilidades de supervivencia sin recurrencia. Este nuevo campo, llamado radiomía, involucra más de 5,000 características de imagen que la IA es capaz de analizar.
Franc afirma que “Las computadoras pueden encontrar asociaciones que les llevarían a los humanos toda la vida. AI nos da la oportunidad de aprovechar la experiencia de la exposición a millones de casos. Esto puede conducir a un diagnóstico temprano y, con suerte, a un tratamiento más oportuno y efectivo para los pacientes «.
Salud Mental y Terapeutas Virtuales
Las condiciones de salud mental están alcanzando proporciones epidémicas en algunos países y actualmente afectan aproximadamente al 25% de la población mundial.
En un artículo reciente publicado en el Journal of Ethics, Nicole Marinez-Martin de la Stanford School of Biomedical Ethics y sus colegas escribieron que se espera que estas nuevas técnicas den cuenta de los principales avances en los resultados psiquiátricos al «mejorar las predicciones, el diagnóstico y el tratamiento de los trastornos mentales enfermedad.»
AI ha puesto el tratamiento a disposición de las personas que han tenido acceso limitado a un terapeuta. Por ejemplo, el bot Wysa, diseñado por terapeutas e investigadores de IA, está programado para hacer preguntas de sondeo para ayudar a desarrollar habilidades de resiliencia mental. Esto se logra mediante el uso de técnicas de conversación basadas en la evidencia, como la terapia cognitiva conductual (TCC). Al sintonizar los signos en el tono de una persona y la elección del vocabulario, ofrece un nuevo método para detectar problemas de salud mental antes.
Ellie, una terapeuta virtual desarrollada por el Instituto de Tecnologías Creativas de la Universidad del Sur de California, es capaz de analizar más de sesenta puntos de referencia en un rostro humano. Esto permite al bot determinar si posiblemente están ansiosos, deprimidos o sufren otros problemas. Hay otros signos de afecciones mentales, como la duración de las pausas antes de responder a una pregunta, la postura corporal o incluso la cantidad de veces que el sujeto asiente. Estos signos reveladores sugieren la condición del estado mental del paciente.
¿Pero queremos una máquina que no se preocupe por las decisiones que toma para tomar esas decisiones?
En un artículo reciente publicado en el AMA Journal of Ethics, los autores dicen que «Un algoritmo no perderá el sueño si predice con un alto grado de confianza que una persona desearía que se apagara una máquina de soporte vital».
Por un lado, un médico de IA no tiene el toque humano de un cuidador típico, pero por otro lado puede detectar problemas mucho antes, lo que nos da señales de advertencia tempranas que salvan vidas.
El doctor Kaminsky concluye diciendo: “Entonces, aunque no esperemos que se sienta una computadora, podemos querer que entienda qué y cómo nos sentimos.»
