¿Las computadoras diagnostican los síntomas mejor que los médicos humanos? El drama médico televisivo "House" fue un gran éxito durante la década de 2000, y no solo por el característico ingenio sarcástico que el cascarrabias protagonista, interpretado por Hugh Laurie, ejercía con tanta perversa habilidad. Otra parte clave del atractivo del programa fue ver al brillante Dr. House y su casi tan talentoso equipo de diagnosticadores trabajar juntos como una especie de mente colmena para investigar desconcertantes misterios médicos. Reunieron fragmentos de información y debatieron su significado, hasta que finalmente llegaron a una solución e idearon un tratamiento ingenioso para salvar al paciente.
Todo eso hizo un drama fascinante. Sin embargo, ¿no sería genial si su médico pudiera consultar a un diagnosticador que fuera aún más brillante, informado e ingenioso que el Dr. House (y mucho menos quisquilloso)? ¿Y si cualquier médico pudiera buscar esa ayuda desde la computadora en su escritorio, con solo presionar unas pocas teclas?
La buena noticia es que los médicos ahora pueden aprovechar ese tipo de ayuda experta, gracias a una nueva generación de programas de software médico que utilizan inteligencia artificial (IA). -- es decir, la capacidad de las computadoras para emular y mejorar el pensamiento humano. Sistemas de IA tienen el potencial de revolucionar la medicina. Mientras que un médico humano, especialmente uno cansado al final de un turno largo, puede pasar por alto o malinterpretar los síntomas sutiles de una enfermedad rara que no ha enfrentado desde la escuela de medicina, las computadoras no necesitan café y sueño. y no se olvidan de la información. Mejor aún, un sistema de IA también puede rastrear las últimas investigaciones médicas e incluso acceder continuamente a las observaciones y experiencias de otros médicos, y luego analizar todos esos datos para generar opciones de tratamiento validadas estadísticamente [fuente:de la Torre ].
Los investigadores de IA han estado buscando formas de utilizar dicho software en medicina durante varias décadas [fuente:Patel, et al]. Pero el reciente desarrollo de la red neuronal artificial , o ANN, un programa que utiliza el conocimiento combinado de sus conexiones de red y luego aprende de los datos, a la manera de un cerebro biológico, realmente ha abierto la puerta. En 2009, los investigadores de Mayo Clinic informaron que habían ingresado datos de 189 pacientes cardíacos con dispositivos médicos implantados en dicho sistema y que el software los había examinado para detectar infecciones cardíacas potencialmente mortales con una precisión superior al 99 por ciento. El software no solo detectó 72 de 73 infecciones relacionadas con implantes, sino que lo logró sin tener que insertar un endoscopio en sus gargantas para mirar alrededor, un procedimiento invasivo potencialmente riesgoso [fuente:Mayo Clinic].
Si bien nadie quiere que las computadoras reemplacen a los médicos humanos, los sistemas de IA pueden ayudar a que sean más efectivos en el tratamiento de pacientes. ¿Cómo se muestran prometedores estos sistemas para el campo médico?
Las computadoras como médicos digitales
Las máquinas no tienen emociones, al menos no todavía. Así que tiene una buena razón para preguntarse acerca de la manera de ser de un médico digital. Pero míralo de esta manera:no importa cuán cariñoso y compasivo sea ese médico de carne y hueso, puede equivocarse una cantidad alarmante de veces. Los estudios de autopsias, de hecho, han demostrado que los médicos diagnostican erróneamente enfermedades mortales en aproximadamente uno de cada cinco casos. Y lo que es aún más alarmante, esa tasa de error no ha mejorado mucho desde la década de 1930, a pesar de la gran cantidad de nuevos conocimientos médicos y herramientas de diagnóstico, que van desde la resonancia magnética hasta las pruebas genéticas, que hemos acumulado desde entonces [fuente:Leonhardt ].
El hecho inquietante es que los curanderos humanos pasan por alto las señales y cometen errores, y ahí es donde las computadoras pueden ser de ayuda. A fines de la década de 1990, una niña británica llamada Isabel Maude estuvo a punto de morir después de que sus médicos le diagnosticaran varicela como infección por una bacteria carnívora. Su padre, Jason, estaba tan conmocionado por la experiencia que decidió cambiar de carrera. Dejó su trabajo en finanzas corporativas para fundar una nueva empresa, Isabel Healthcare, para ayudar a mejorar los diagnósticos. La empresa desarrolló un programa llamado Isabel, que permite a los médicos escribir los síntomas de un paciente. Después de investigar una base de datos de 100.000 fuentes médicas, Isabel utiliza un conjunto de algoritmos de resolución de problemas especialmente desarrollados para generar una lista de todas las posibles causas, incluidas las no obvias que los médicos pueden haber pasado por alto. A los pocos meses de su lanzamiento en 2002, Isabel atrajo a 20.000 usuarios médicos en 100 países. Actualmente, el programa se utiliza en hospitales de los EE. UU. y del extranjero, y la Asociación Médica Estadounidense lo ofrece a sus miembros como una herramienta de apoyo en su sitio web [fuente:Leonhardt, Isabelhealthcare.com].
Recientemente, la Biblioteca Nacional de Medicina ha estado trabajando para desarrollar un asistente médico inteligente similar que pueda responder las preguntas de los pacientes basándose en parte en las respuestas a cerca de 200 000 consultas planteadas por usuarios médicos y legos en el sitio web AskTheDoctor.com [fuente :PRWeb].
Pero el uso de supercomputadoras, que pueden acumular y procesar cantidades de información aún más masivas, puede mejorar aún más el potencial de la IA.
Hablando con un experto en diagnóstico de supercomputadoras
Un médico del Centro Médico de la Universidad de Hackensack navega por el robot RP-6 para presencia remota de InTouch Health, conocido como Mr. Rounder, mientras deambulaba por el pasillo en 2005. Isabel también tiene una especie de hermano, una supercomputadora de IBM llamada Watson. En 2011, Watson demostró su destreza en inteligencia artificial al derrotar cómodamente a dos campeones de carne y hueso en el programa de televisión "Jeopardy". Pero Watson tiene el potencial para hacer mucho más que ganar concursos de trivia. Sus desarrolladores prevén usar la capacidad del sistema para almacenar y recuperar datos para acumular lo que podría convertirse en la última colección digital de datos médicos que existe. Pero eso no es todo.
A diferencia de sistemas menos potentes, Watson tiene la capacidad de responder preguntas y analizar información en lenguaje natural, es decir, la forma en que los humanos se expresan, y generar todos los diagnósticos posibles que puedan surgir de la información. No solo eso, sino que Watson puede clasificar los diagnósticos de acuerdo con su comprensión del conocimiento médico en libros de texto, revistas médicas e informes de casos médicos. En una demostración de las habilidades de diagnóstico de Watson, los investigadores le dieron al sistema un caso ficticio que involucraba a un paciente que vivía en Connecticut y tenía visión borrosa y antecedentes familiares de artritis. Watson respondió con una lista de posibles causas, encabezada por la enfermedad de Lyme, un diagnóstico aparentemente poco probable, pero que los investigadores estaban buscando [fuente:Lucas-Fehm].
En el futuro, los investigadores prevén agregar capacidades de reconocimiento de voz a Watson, de modo que los médicos puedan comunicarse con su asesor virtual simplemente hablando a un teléfono inteligente o algún otro dispositivo portátil. Y la información que los médicos aportan al sistema a partir de sus casos puede acumularse y aprovecharse para ayudar a tratar a futuros pacientes. Pero también existe la posibilidad de que las supercomputadoras médicas amplíen su base de conocimientos más allá de la investigación y las observaciones de los médicos. Posiblemente, también podrían comenzar a extraer datos de fuentes legas, como blogs de pacientes y comentarios realizados en sitios web médicos. "Lo que dice la gente sobre su tratamiento... no debe ignorarse, solo porque es anecdótico", dijo a Physicians News el Dr. Herbert Chase, profesor de la facultad de medicina de Columbia. "Ciertamente escuchamos cuando nuestros pacientes nos hablan" [fuente:Lucas-Fehm]. Y eventualmente, también lo harán los sanadores digitales.
Nota del autor
Cuando era niño, tenía infecciones bronquiales frecuentes, y cuando mi mamá me llevó al médico, me diagnosticaron una larga lista de alergias a todo, desde polen hasta chocolate y salsa de tomate. Como resultado, tuve que tomar dosis diarias de descongestionantes y volver al consultorio del médico cada dos semanas para recibir inyecciones de inmunoterapia. Las inyecciones no parecían hacer mucho bien, y los descongestionantes me daban un insomnio que nos dejaba caminando aturdidos durante el día. Cuando llegué a la mitad de la adolescencia, comencé a correr 3 o 4 millas todos los días y a hacer ejercicio con pesas, y a medida que me fortalecía y estaba en mejor forma, para mi sorpresa, los síntomas desaparecieron gradualmente. Cuando me hice otra prueba de alergia como adulto, no apareció nada en absoluto. No sé si simplemente superé las alergias o mi diagnóstico fue incorrecto. Pero no puedo evitar preguntarme si un sistema de IA podría haber llegado a un diagnóstico más preciso y/o un tratamiento más efectivo si tal tecnología hubiera existido a mediados de la década de 1960.