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Inteligencia artificial: la revolución de la salud

La confluencia de Internet con el avance de la ciencia de datos propicia nuevas técnicas de medicina personalizada para el tratamiento de cáncer, ictus o enfermedades neurológicas.

Un reportaje de Unai Yoldi Hualde. Fotografía Oskar Montero - Miércoles, 4 de Octubre de 2017 - Actualizado a las 06:10h

En primera fila, los conferenciantes siguen la ponencia de uno de ellos, acompañados por decenas de personas que se acercaron al Condestable.

En primera fila, los conferenciantes siguen la ponencia de uno de ellos, acompañados por decenas de personas que se acercaron al Condestable. (Oskar Montero)

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  • En primera fila, los conferenciantes siguen la ponencia de uno de ellos, acompañados por decenas de personas que se acercaron al Condestable.

La definición de inteligencia artificial ha sido uno de los mayores quebraderos de cabeza para expertos, científicos e investigadores. No fue hasta bien entrado el siglo XX cuando el científico, matemático y profesor John McCarthy señaló en la Conferencia de Dartmouth, celebrada en Hanover en 1955, lo que, a su juicio, suponía la inteligencia artificial: “Se trata de la ciencia de construir máquinas para que hagan cosas que, si las hicieran los humanos, requerirían de inteligencia”. En otras palabras, a lo que McCarthy apuntaba es a que la inteligencia artificial busca que el razonamiento de las máquinas se asemeje al de los seres humanos.

Cuarenta y cinco años después, esta ciencia ya había ido evolucionando, pero fue en el año 2000 cuando la confluencia de la inteligencia artificial con Internet y las nuevas tecnologías supuso una revolución en el campo de la ingeniería y de la medicina. Tres años después ya se operaba con Big Data, se había completado el mapa del genoma humano y el accidente del Columbia supuso un punto de inflexión a la hora de trabajar con inteligencia artificial.

Hoy, estas nuevas técnicas propician que en el campo de la medicina se puedan realizar diagnósticos y tratamientos personalizados de enfermedades como el cáncer, el ictus o patologías neurológicas. En concreto, en Navarra se han realizado, y se están desarrollando, diferentes proyectos en el campo de la inteligencia artificial aplicada al ámbito médico, que ayer expusieron en el Palacio del Condestable siete expertos en esta materia, con motivo de la semana de actividades organizada por la UPNA que celebra su 30º aniversario.

ciencia de datos

Aprender del pasado y mejorar el futuro

Medicina personalizada

Durante la primera década del siglo XXI se avanzó en la ciencia de datos entendida como una disciplina independiente, se empezó a hacer publicaciones sobre estudios de datos y ya en 2013 se trabajaba con ciencia de datos y se realizaban análisis avanzados.

En la conferencia de ayer, el catedrático en Automática y Computación y profesor de inteligencia artificial de la UPNA, Humberto Bustince, ilustró sobre el modo de trabajar con minería de datos y sobre su objetivo, que no es otro que “aprender del pasado para tomar mejores decisiones en el futuro”. En concreto, la minería de datos se diferencia del Big Data en el tamaño, ya que el primero trata con cantidades de datos manejables, mientras que el segundo hace referencia a grandes sumas que superan la capacidad de procesamiento habitual del software informático existente.

En cuanto al proceso, Bustince explicó que una vez que se tiene una base de datos se realiza la selección de los mismos y después se pasa al preprocesado. “Una vez efectuado, se seleccionan las características que nos interesan para, por último, extraer el conocimiento y evaluarlo”, apuntó.

Los ejemplos en los que las tecnologías de ciencia de datos pueden ser útiles en la práctica diaria son muchos. Uno de ellos es el comportamiento en la cesta de la compra de mujeres embarazadas. Al respecto, Bustince manifestó que “a partir de dos docenas de productos de una compra, se puede conocer el estado de embarazo y cuándo dará a luz”. “Los datos además desprenden rasgos curiosos como que en los tres primeros meses las mujeres se compran, sobre todo, cremas y perfumes”, comentó.

Otra de las áreas a las que la ciencia de datos a afectado notablemente es a la medicina personalizada. En la actualidad, existe la posibilidad de clasificar a la población en grupos, teniendo en cuenta diferentes variables (sexo, edad, antecedentes, hábitos, etc.), para poder hacer predicciones sobre el estado del paciente y sobre cuál será el mejor tratamiento que se le puede aplicar.

diagnóstico precoz

Ventajas que aportará la inteligencia artificial

Cáncer

La inteligencia artificial no es magia. No puede solucionarlo todo, pero sí puede favorecer avances importantes como en los tratamientos o en el diagnóstico precoz de enfermedades como el cáncer.

La jefa del servicio de Oncología Médica del Complejo Hospitalario de Navarra, Ruth Vera, incidió ayer en las ventajas que aporta la inteligencia artificial en la lucha contra el cáncer, la primera causa de muerte en el Estado. Sin embargo, Vera señaló como positivo que “cada vez muere menos gente por infarto y que, a pesar de que aumenta la incidencia de la enfermedad porque vivimos más, subrayó que “hay una disminución importante de la mortalidad en pacientes con cáncer. “Esto es gracias al diagnóstico precoz y a los avances en el tratamiento”, aseguró.

El cáncer es una enfermedad genética, pero su aparición responde, además de a las alteraciones genéticas, a otros dos factores como son el ambiental y los hábitos de salud. “No se puede decir que porque alguien mayor fume va a tener cáncer. Puede tener más posibilidades, pero que lo desarrolle depende de muchas cosas”, matizó.

En cuanto a los avances propiciados por el uso de datos y de inteligencia artificial, Vera los ejemplificó con el cáncer de colon, “el número uno en pacientes”. Hace unos años se constataba que la enfermedad no se formaba en todas las personas de la misma manera y en su desarrollo no seguía los mimos patrones. En 2014 gracias a la inteligencia artificial se descubrió que dentro del cáncer de colon existen cuatro subgrupos diferentes de la enfermedad.

Esto fue posible gracias a que se formó la American Society of Clinical Oncology (ASCO) en la que diferentes asociaciones y entidades de distintos sectores pusieron en común todos los datos que tenían sobre pacientes con esta patología. La edad, el sexo, enfermedades anteriores y hábitos de salud, sumados a los datos genómicos dieron como resultado el descubrimiento de cuatro tipos diferenciados.

“Cada subgrupo de cáncer de colon tiene un ratio de supervivencia diferente. Sabiendo esto, se puede establecer tratamientos personalizados para cada paciente”, apuntó Vera.

inteligencia en la salud

Mayor eficacia de los medicamentos y fármacos

Datos clínicos

Los medicamentos son una herramienta que a lo largo de los años han cambiado la forma en la que se afrontan las enfermedades. En este sentido, el farmacéutico navarro Javier Gorricho recordó en la conferencia de ayer que “hace doscientos años no se veía una neumonía como se ve ahora”. Sin embargo, los fármacos en muchas ocasiones no están exentos de efectos adversos en los pacientes.

“En lo que se está trabajando es en desarrollar algún algoritmo que a la hora de recetar un medicamento pueda ofrecernos un diagnóstico de los posibles efectos que tendrá sobre un paciente concreto”, señaló Gorricho, quien añadió que de esta forma también se podrá saber si hay una mayor probabilidad de hospitalización en la persona.

Para ello, será necesario definir la exposición del paciente a dicho fármaco, mediante el análisis de los datos relativos a las variables de control, que ya no solo son referentes a la edad o al sexo, sino también al tabaquismo, a la tensión arterial o al colesterol. El farmacéutico explicó que el análisis se desarrolla con datos clínicos y el proceso es el mismo que en otros campos de la ciencia.

De esta manera, Gorricho destacó que las conclusiones que ha obtenido en el estudio de los medicamentos son positivas en lo relativo a los logros en el manejo de datos y a nivel de trabajo con equipos multidisciplinares.

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