Se trata de algoritmos poderosos, capaces de analizar miles de datos para llegar a un diagnóstico certero, o incluso mejor al que arriban los médicos clínicos por su cuenta, a través de aplicaciones que pueden ayudar a acelerar el trabajo de los profesionales y a reducir las listas de espera.
Las aplicaciones ya son numerosas. Por ejemplo, Google acaba de presentar “Dermatology Assist” (Asistente Dermatológico), una herramienta que reconoce 288 enfermedades de la piel, el cabello y las uñas, solo por una foto que el paciente podrá cargar en la aplicación y algunas pregunta que debe responder.
La IA puede ser también “entrenada” para aprender a identificar anomalías en las imágenes utilizadas para los diagnósticos, como ecografías o radiografías. Por dar solo un ejemplo, Pearse Keane, del Moorfields Eye Hospital de Londres desarrolló y probó en pacientes -junto al centro de investigación DeepMind de Google- un algoritmo que diagnostica de manera atendible enfermedades de la vista, como el glaucoma, analizando las imágenes obtenidas con una tomografía óptica. La revista Nature Medicine refirió que el sistema posee el mismo nivel de certeza de especialistas en la materia y es capaz de identificar correctamente una enfermedad ocular en el 94,5% de los casos.
La inteligencia artificial estará también al servicio de las enfermedades neurodegenerativas, como Alzheimer y Parkinson. Lo indica un estudio del Centro de Medicina Nuclear de la ciudad italiana de Massa en colaboración con el Hospital Galliera de Génova y del Instituto Nacional de Física Nuclear de Pisa que derivó en el desarrollo de un software que reconoce a un paciente con Parkinson aún en fase inicial presintomática, al hallar pequeños déficit de metabolismo en las estructuras cerebrales involucradas. Son, también, muchos los algoritmos desarrollados para diagnosticar el cáncer y establecer la mejor terapia para cada paciente.
Incluso durante la pandemia de ovid-19 entraron en acción plataformas basadas en la inteligencia artificial. Se desarrollaron algoritmos que fueron luego probados en pacientes para predecir el riesgo de enfermedad grave o para seleccionar entre los fármacos disponibles, aquellos potencialmente útiles contra el coronavirus.
Agencia ANSA
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