Inteligencia artificial en el sector biomédico: el as en la manga para el desarrollo del sistema sanitario del futuro

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En los últimos meses, a raíz de la pandemia que estamos sufriendo, los términos inteligencia artificial (IA) y sector salud han salido a la luz con más fuerza que nunca. Pero la IA y la ingeniería biomédica tienen un largo recorrido que permitirá potenciar el sistema sanitario a corto plazo.

Hace ya más de medio siglo que la revolución digital explotó en Europa. Dicho proceso también fue conocido como tercera revolución industrial y reemplazó tecnologías analógicas, mecánicas y electrónicas en múltiples sectores.

Hoy en día, la mayoría de estos sectores ya se encuentran totalmente digitalizados y este hecho, junto a la explosión de nuevas tecnologías, ha posibilitado la cuarta revolución industrial o industria 4.0. La inteligencia artificial (IA) se sitúa como elemento central de esta transformación, íntimamente relacionada a la generación de grandes cantidades de datos (big data), el uso de algoritmos para procesarlos, y la interconexión masiva de sistemas y dispositivos digitales inteligentes.

De la gran variedad de dominios en los que la IA ha tenido una gran incidencia, el campo de la ingeniería biomédica resalta por su aplicación directa en un sector tan relevante como es el sector salud. Gracias al proceso de digitalización de historias clínicas, a los sistemas de almacenamiento y transmisión de imágenes PACS, y a multitud de dispositivos digitales inteligentes, entre muchos otros factores, actualmente la mayoría de los centros hospitalarios disponen de grandes bases de datos de las cuales es posible extraer información relevante. El principal objetivo de actuación de la IA sobre el sector biomédico es el de extraer patrones específicos a partir de datos estructurados, señales fisiológicas, imágenes biomédicas, etc. con el fin de crear modelos predictivos que aporten un valor añadido en multitud de aplicaciones.

De la gran cantidad de técnicas existentes bajo el paraguas de la inteligencia artificial, aquellas que basan su aprendizaje directamente a partir del dato son las que actualmente están cobrando mayor relevancia tanto desde el punto de vista científico como industrial. Algoritmos basados en aprendizaje automático y más concretamente los que hacen uso de redes neuronales (aprendizaje profundo) han registrado resultados superiores a los obtenidos por un ser humano en problemas de clasificación o regresión, entre muchos otros.

El punto de intersección entre la IA y la ingeniería biomédica da lugar a soluciones que permiten mejorar el sistema sanitario fomentando el bienestar y la esperanza de vida de la sociedad. Por ejemplo, a partir de una colección de imágenes biomédicas o señales fisiológicas y haciendo uso de técnicas de IA, es posible la creación de sistemas de ayuda al diagnóstico clínico que asistan al especialista en la toma de decisión. Automatizar la prueba de detección de enfermedades altamente contagiosas como el CoVid-19, para reducir el riesgo de nuestros sanitarios, también puede ser posible mediante desarrollos basados en IA y diversos robots. Modelos predictivos a partir de muestras genómicas y químicas del organismo pueden sentar las bases del futuro de la medicina personalizada. Otro ejemplo, es la monitorización de una línea de producción de prótesis mediante algoritmos de inteligencia artificial que detecten automáticamente errores o defectos en el proceso de fabricación posibilitando la interrupción de la producción o ajustando de manera autónoma parámetros en la fabricación.

La incidencia de la inteligencia artificial en el sector biomédico aún no ha alcanzado su punto más álgido en un horizonte que se augura de lo más prometedor. El alto carácter innovador de esta fusión posibilitará grandes avances en el diagnóstico, pronóstico y tratamiento de enfermedades, aportando un gran valor añadido a todos los actores de un sistema tan importante como es el sistema sanitario.

Nota original de Quo.