En la última década la inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como una herramienta fundamental en la optimización y automatización de tareas mecánicas que requieren del análisis previo de un gran número de datos en diversos sectores. En el sector de la medina o de la biología humana, concretamente, se está utilizando de manera exitosa en el desarrollo de nuevas alternativas terapéuticas, para acelerar el diagnóstico molecular y en la colaboración de toma de decisiones clínicas.
La IA ayuda, en la actualidad, a los profesionales de la salud en el diagnóstico de enfermedades, en la planificación de tratamientos personalizados e incluso en el diseño de drogas para aplicaciones concretas.
La inteligencia artificial puede diagnosticar enfermedades en muy poco tiempo. Un equipo de científicos de Estados Unidos y China han desarrollado una herramienta que utiliza big data, unido a un novedoso método de IA llamado machine learning o aprendizaje automático con el cual se pueden identificar enfermedades. El algoritmo utilizado no sólo realiza un diagnóstico correcto, sino que, además, valora la gravedad de cada caso y recomienda el tratamiento más adecuado1.
La IA se constituye como uno de los campos interdisciplinarios y transfronterizos donde convergen muchas ciencias. La aparición de las computadoras y la elaboración de las teorías de la computación, la información y el control, proporcionan el soporte experimental y teórico para la investigación en el área de la IA2.
Las áreas empleadas en estos equipos, incluidas las ciencias médicas, la consideran esencial entre sus líneas estratégicas de investigación, convirtiéndose en factor de progreso, porque, como lo expresan algunos autores, gran parte de su actual desarrollo lo deben a los resultados obtenidos en el proceso de cierto tipo de problemas médicos: el diagnóstico y el tratamiento de diversas enfermedades3.
Los sistemas basados en el conocimiento, típicos del campo de la IA, son programas para computadora que simulan las cadenas de razonamiento que realiza un experto y con el que resuelve un problema de su dominio. Para lograrlo se dota al sistema de un conjunto de principios o reglas que infieren nuevas evidencias a partir de la información previamente conocida3.
El progreso en el aprendizaje automático para facilitar el diagnóstico clínico ha sido constante y existen muchas aplicaciones disponibles, así como resultados de esfuerzos previos desde los cuales construir. Los sistemas actuales incluyen la capacidad para incorporar escenarios del mundo real, el procesamiento de lenguaje natural o reconocimiento de voz, la interconexión de bases de datos y la construcción de algoritmos versátiles. El apoyo computacional es muy grande, pues, se manejan datos en mayor complejidad y cantidad.
La tecnología está disponible y la capacidad de almacenamiento para desarrollar sistemas que permitan un diagnóstico diferencial y establecer el pronóstico y el riesgo en tiempo record3.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
- Sáez Boston C. La inteligencia artificial ya diagnostica enfermedades tan bien como los médicos [Internet]. La Vanguardia. 2018 [citado 29 de septiembre de 2021]. Disponible en: https://www.lavanguardia.com/ciencia/cuerpo-humano/20180223/44950677766/inteligencia-artificial-machine-learning-diagnosticar-enfermedades-medicos-eficiencia.html
- Honavar VG. Artificial intelligence: An overview. [citado 29 de septiembre de 2021]; Disponible en: https://www.academia.edu/2791953/Artificial_intelligence_An_overview
- Lugo Reyes Saúl Oswaldo, Maldonado Colin Guadalupe, Murata Chiharu. Inteligencia artificial para asistir el diagnóstico clínico en medicina. [citado 29 de septiembre de 2021]. Disponible en: http://file:///E:/documentos/articulos/saludario/septiembre%2021/Carca/Imagenes%20Carca/33-Texto%20del%20art%C3%ADculo-138-2-10-20210707.pdf
