CÓMO TRANSFORMARÁ LA TECNOLOGÍA A LA HUMANIDAD (II)

¿Transformará la Inteligencia Artificial la medicina?

Reflexiones en torno a un mañana no tan lejano por cinco grandes pensadores. En esta segunda entrega se abordan los retos de la medicina en torno a la I.A.

Foto: Ilustración: Del Hambre
Ilustración: Del Hambre
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* El periodista y divulgador científico Mark Jannet modera esta conversación que sentó alrededor de una mesa a:
Catherine Mohr: ingeniera, médica, vicepresidenta de estrategia de Intuitive Surgical y creadora del robot quirúrgico Da Vinci.
Siddharta Mukherjee: médico, biólogo, oncólogo y ganador del Premio Pulitzer 2011 de no ficción por El emperador de todos los males: una biografía del cáncer.
Regina Barzilay: profesora en el Instituto de Tecnología de Massachusetts y miembro de su Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial.
George Church: profesor de Genética en la Escuela de Medicina de Harvard y director de PersonalGenomes.org.
Jennifer Egan: escritora. Su novela más reciente, Manhattan Beach, recibió en 2018 la Medalla Andrew Carnegie a la Excelencia en la Ficción.

Mark Jannot: "¿Cuáles son las aplicaciones más interesantes de la Inteligencia Artificial (I.A.) en el campo de la medicina en este momento?"

Regina Barzilay: "Compañías como Google y Facebook realizan un seguimiento de cada acción online que efectúas, y saben más de ti de lo que tú sabes de ti mismo. Pero si vas a cualquier clínica, por cáncer, enfermedad cardíaca, lo que sea, no hay I.A. Aprendí esto de una manera muy personal. Cuando tenía 43 años, me hice una mamografía y, de repente, me diagnosticaron cáncer de mama. Me dijeron que mi cáncer era muy pequeño; luego, con una resonancia vieron cáncer por todas partes y, finalmente, con una biopsia confirmaron que era pequeño, que la resonancia magnética era un falso positivo. La I.A. ya puede realizar distinciones muy sutiles entre imágenes, a un nivel de detalle que es difícil de diferenciar para el ojo humano. ¿Por qué la gente necesita vivir con meses de incertidumbre cuando la tecnología que puede resolver completamente la situación ya existe? Como investigador de I.A., me sorprendió ver todas estas oportunidades desperdiciadas de ayudar a los pacientes. No importa cuál sea su enfermedad; hoy en día, la I.A. no forma parte del tratamiento clínico".

Ilustración: Del Hambre
Ilustración: Del Hambre

Catherine Mohr: "De hecho, es difícil obtener todos los datos de un solo paciente si hay varios médicos involucrados, por no hablar de poder comparar los datos de muchos pacientes diferentes. Solíamos tener registros en papel con descripciones de cada paciente, y nuestras leyes de privacidad nunca anticiparon las herramientas que tendríamos hoy y lo que podríamos hacer con los datos".

Jannot Entonces: "¿Qué tiene que pasar?"

Mohr: "Revisar nuestras prácticas y regulaciones en torno a los datos médicos, manteniendo al mismo tiempo la privacidad individual, será esencial tanto para los pacientes como para los investigadores de I.A. Es probable que sea lento, pero está comenzando".

Barzilay: "Cuando finalmente regresé a mi trabajo, mi experiencia como paciente de cáncer había cambiado totalmente mi perspectiva: no podía olvidar el sufrimiento y el dolor que vi en el hospital. Quería usar los datos para dar respuestas ahora. En última instancia, eso me llevó a dos áreas. Una de ellas se refiere a algo muy básico en la investigación clínica: la extracción de información relevante de los registros electrónicos de los pacientes. A pesar de que todos los hospitales tienen una mina de oro de datos, los proveedores de atención médica y los investigadores clínicos la utilizan muy poco, ya que los registros están en su mayoría en texto. A menos que estén específicamente capacitadas, las máquinas no pueden leer estas historias; esperan una base de datos en la que la información esté debidamente estructurada. Por lo tanto, hoy en día, si usted desea saber cómo respondieron pacientes como usted al tratamiento en su hospital, no puede encontrar la respuesta. En mi campo de investigación principal, el procesamiento del lenguaje natural, hemos desarrollado muchas herramientas que pueden automatizar esta tarea. Así que aplicamos todas esas herramientas para crear una base de datos de más de 100.000 pacientes y, con una simple consulta, podemos encontrar una cohorte de pacientes con las mismas características de la enfermedad, lo que permitirá estudiarla en profundidad con tiempo suficiente (...)".

Mohr: "Regina está hablando de un tipo muy específico de I.A., aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, en lugar de lo que prevalece en la cultura popular: robots que caminan y hablan. Tendremos mucha de la capacidad de análisis de la que habla Regina antes de tener un C-3PO. En cirugía también estamos empezando a usar el mismo tipo de herramientas que Regina está aplicando a las imágenes de radiología y al análisis de lenguaje natural de los registros médicos. Pero lo estamos haciendo con videos quirúrgicos y datos de operaciones, información que podemos recolectar fácilmente de los robots quirúrgicos. Son máquinas que los cirujanos utilizan como extensiones de sí mismos para cirugías extremadamente delicadas que permiten observar lo que está sucediendo dentro del cuerpo del paciente a través de una alimentación de imagen de vídeo (...)"

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