Transformación Digital en Salud: El momento de la Inteligencia Artificial

En este primer artículo del blog respecto a la digitalización de la salud y la súbita intromisión de la inteligencia artificial en este ámbito, comenzaremos desde lo más básico y general, para luego en los siguientes agregar mayores detalles.

Hace ya muchos años que el mundo de la salud está “digitalizado”, esto no es nada nuevo, son innumerables la cantidad de programas informáticos existentes al día de hoy solo en materia salud, desde algunos muy básicos (registro y admisión a un servicio) hasta otros muy avanzados (fichas médicas electrónicas, sistemas de laboratorio electrónicos, etc.). Todos estos sistemas informáticos a lo largo del tiempo han permitido almacenar enormes cantidades de información o data y esta es una de las bases para el desarrollo de un “nuevo” (realmente no es tan nuevo) nivel de tecnología, la Inteligencia Artificial.

El termino Inteligencia Artificial (IA) tiene muchos prejuicios o estereotipos asociados. Se dice que reemplazará, superará y finalmente controlará al ser humano. Pero hoy por hoy es muy difícil pensar en algo así, pese los grandes avances que ha tenido este campo, sobre todo posterior al desarrollo del Deep Learning, la IA sigue dando respuesta a problemas específicos (single domain) y no soluciones integrales a problemas de múltiples variables, como sí lo hace el cerebro humano. La IA llega para  sacarnos de encima las tareas repetitivas, automatizar procesos y así aumentar nuestras capacidades. ¿Cuánto tiempo ganaríamos en nuestras vidas si no tuviéramos que manejar el auto?

El campo de la Inteligencia Artificial tuvo dos grandes puntos de quiebre, uno cuando apareció el Machine Learning (80´s) y ahora último con el Deep Learning que es una subárea dentro del Machine Learning. Todo este boom mediático actual no es casualidad ni moda, como ya les adelantaba la IA está entre nosotros hace muchos años, de hecho fue en la segunda guerra mundial cuando tuvo su primer gran impacto, pero desde entonces los avances habían sido intermitentes, hasta esta nueva era en la que han confluido los “súper computadores” con las inmensas cantidades de información que se generan día a día (Big Data).

La aplicabilidad de estas tecnologías y lo prometedoras que son han permitido que se estén utilizando en todo ámbito: Inmobiliario, Automotriz, Finanzas, Administración, Comercio, Retail, etc. En el área de la salud también están penetrando  rápidamente, por ejemplo: sistemas automatizados de radiología, sistemas de sugerencia de tratamiento, detección automatizada de ciertas patologías, entre otros.

A la fecha los trabajos más famosos publicados con verdadera IA en salud son herramientas para el diagnóstico de cáncer de piel (melanoma) y screening de retinopatía diabética (en este caso particular hay que mencionar que existe un desarrollo Chileno que ya está siendo aplicado en nuestro país). 

También hay mucho avance como herramientas de apoyo al diagnóstico en radiología por ejemplo para detectar nódulos pulmonares, interpretación de mamografías, reconocimiento de fracturas, detección precoz de accidentes cerebro-vasculares, y muchas más. Esto se debe a que toda imagen al fin de cuentas es data, es información y si es información, puede entrenarse un algoritmo, en su mayoría hoy en día utilizando Convolutional Neural Networks. Tanto así que la Radiology Society of North America (RSNA) recientemente inauguró una revista médica dedicada a esto y en su congreso anual dedican importante tiempo y espacio a esta materia.

Pero no es solo con imágenes que funciona la IA, como dijimos anteriormente es con data y hoy tenemos data en todas partes y de todo tipo. Registros de millones de usuarios respecto su edad, sexo, enfermedades, consultas médicas ambulatorias, consultas en urgencias, hospitalizaciones, medicamentos que usan, exámenes de laboratorio, etc. 

Toda esta información sería imposible para un humano analizarla, cruzarla entre ellas, encontrar patrones y reconocer causalidad. Pero la IA nos abre la puerta a esta alternativa. Siempre y cuando contemos con información organizada, bien estructurada y tengamos claridad sobre qué le vamos a pedir a nuestra aplicación. Recordemos que a la fecha los algoritmos solo resuelven aquella tarea precisa para el cual fueron programado.

Por otro lado hemos visto en el último tiempo un fuerte desarrollo de la Telemedicina, la que por sí sola no tiene nada de inteligencia artificial y no por esto es menos útil, la Telemedicina brinda la opción de conectar digitalmente a aquellos que geográficamente están distantes entre sí.  

En GrupoBios hemos visualizado un gran abanico de oportunidades en el ámbito de la salud donde la IA puede aumentar nuestras capacidades. Un ejemplo: A través de un fonendoscopio digital un médico en una zona aislada puede grabar y compartir el sonido de un ruido cardiaco (soplo) a un especialista en un hospital base y este definir con que urgencia debe ser evaluado ese paciente. Esto sería una manera de realizar Telemedicina inteligente, pero cuando tenemos miles de médicos en el mundo registrando miles de ruidos cardiacos, interpretados por especialistas acreditados quienes los clasifican asignando un diagnóstico preciso (rótulo o label), entonces comenzamos a generar una base de datos etiquetada sobre la cual se puede desarrollar un algoritmo que permitiría automatizar la interpretación de este ruido/soplo. 

Otro ejemplo ya existente, es un otoscopio digital que procesa la imagen que el médico obtiene en su box o una madre en su casa, con un algoritmo entrenado con miles de imágenes etiquetadas de tímpanos sanos y enfermos para ofrecer un apoyo al diagnóstico clínico. Los equipos médicos inteligentes requeridos para estos dos últimos ejemplos ya son parte de la realidad Chilena gracias a GrupoBios, empresa comprometida con traer digitalización, inteligencia artificial y conectividad a nuestro geográficamente desafiante país.

Finalmente, veremos cómo GrupoBios, una empresa Chilena, está contribuyendo a mejorar la salud y la accesibilidad a la salud de todos los Chilenos, al potenciar sus tecnologías con IA. GrupoBios está desde sus inicios en el año 1986 con áreas de investigación dedicadas al desarrollo de dispositivos médicos con tecnología Chilena y han sido reconocidos y premiados por sus logros, hoy están agregando IA a sus productos y procesos.  

La Empresa es un reconocido y respetado proveedor de reactivos, equipos biomédicos, insumos y softwares. La cantidad de información (data) disponible en los softwares de laboratorios es muchísima, y permitiría desarrollos de todo tipo, como herramientas con aplicación clínica para predicción de riesgo cardiovascular en base a la interpretación de exámenes de laboratorio (Hemoglobina, Colesterol, Glucosa, Hemoglobina glicada, Creatinina); o herramientas con aplicación en gestión como predicción de uso de reactivos, predicción de solicitudes de exámenes en base a pacientes admitidos al hospital o estimación de pérdidas de insumos/productos por caducidad.

GrupoBios ha definido dedicar su área de investigación y desarrollo a la aplicación de inteligencia artificial en salud, para ello ha invertido en un sólido equipo humano con dedicación exclusiva para este proyecto. Se han clasificado las múltiples aplicaciones por área y se ha comenzado con la aplicación en  Bancos de Sangre, desarrollando una plataforma de gestión digital inteligente, potenciada con algoritmos de Machine Learning capaces de predecir los requerimientos de transfusión del día siguiente. Con esto damos paso a una nueva manera de administrar la Medicina Transfusional mediante Bancos de Sangre Inteligentes.

Muchas gracias por leer este articulo y estén atentos a nuevas ediciones.  Esperamos sus comentarios.

 

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