EVOLUCION DE LA IA EN LOS TRATAMIENTOS MEDICOS

"la inteligencia artificial no va a sustituir a los médicos. 

Es un aliado".  Juan José Cerrolaza Martínez

La tecnologia esta presente en multiples areas de la salud , empezando por la propia busqueda de información.

Beneficios

•  la IA nunca necesita dormir.Los modelos de machine learning podrían usarse para observar los signos vitales de los pacientes que reciben cuidados intensivos y alertar a los médicos si aumentan ciertos factores de riesgo 

• la IA tiene el potencial de proporcionar recomendaciones personalizadas en tiempo real a los pacientes las 24 horas del dia basadas:  en el historial médico, las preferencias y las necesidades personales del paciente.

• Detectar los primeros signos de la enfermedad, la IA también puede ayudar a que la asombrosa cantidad de imágenes médicas que los médicos deben controlar sea más manejable al detectar partes vitales del historial de un paciente y presentarles las imágenes relevantes.

•  La IA podría ayudar a reducir los costos de desarrollo de nuevos medicamentos principalmente de dos maneras: mejores diseños de fármacos y encontrar nuevas combinaciones de fármacos prometedoras .

¿Qué es la IA en medicina?  

La IA (inteligencia artificial) en medicina es el uso de modelos de aprendizaje automático para buscar datos médicos y descubrir conocimientos que ayuden a mejorar los resultados de salud y las experiencias de los pacientes. 

la IA se perfila, sobre todo, como una herramienta capaz de aprender y analizar con rapidez enormes cantidades de información de los historiales de pacientes, de las pruebas de imagen y de los avances científicos para ayudar a los doctores a ofrecer mejores diagnósticos y tratamientos. . 

Desde que año se implemento la IA en medicina?

La IA  empezo a implementarse desde el año 1956 y en los años 70  en el que se implemento un sistema experto orientado a la deteccion de enfermedades infecciosas que razonaba , y quedaba un diagnostico personalizado denominado Mycin

MYCIN fue uno de los primeros sistemas expertos de la historia de la IA, fue desarrollado con la intención de facilitar el diagnóstico de enfermedades de la sangre ayudando a los doctores y ahorrándoles gran cantidad de tiempo. MYCIN era capaz de identificar las bacterias que causaban la infección en los pacientes y sugería los antibióticos y las dosis adecuadas para el peso de cada paciente. También era capaz de detectar enfermedades infecciosas de la sangre como la meningitis y la bacteriemia.

MYCIN es un sistema experto creado a partir de una serie de reglas causa-efecto, su base de datos consta de alrededor de unas 500 reglas. Para que el programa funcione, es necesario que un sujeto responda una serie de preguntas cuyas respuestas solo pueden ser “si” y “no”. Una vez obtenido el diagnóstico muestra la lista de las posibles bacterias culpables de la dolencia además de indicar su índice de confiabilidad. Es capaz de explicar cómo llegó a su conclusión final y de recetar los medicamentos necesarios para acabar con las bacterias

Aunque MYCIN fue todo un éxito el programa no llego a utilizarse en los hospitales. Sus resultados eran bastante buenos. De hecho, el porcentaje de acierto en sus diagnósticos rondaba por el 70%, una cifra en la mayoría de los casos superior a la obtenida por la mayoría de los expertos humanos en una serie de pruebas realizadas bajo los mismos criterios. A pesar de su alto nivel de exactitud a la hora de realizar diagnósticos el programa tuvo bastantes críticas que concluyeron haciendo que nunca llegase a utilizarse en los hospitales por problemas legales. Si se diese el caso en el que el programa ofreciese un diagnóstico erróneo con consecuencias negativas para un paciente (incluyendo la muerte), ¿Quién sería el responsable?

USOS DE LA IA EN MEDICINA

La automatización de los procesos en la medicina mediante IA se basa en el aprendizaje automático, que es un conjunto de máquinas capaces de aprender la experiencia de su propio desarrollo y optimizar estas tareas, lo cual permite mejorar su predicción, encontrando patrones en grandes conjuntos de datos.

La inteligencia artificial puede ayudar a los médicos a mejorar la precisión del diagnóstico. Un estudio publicado mostró que la IA era capaz de identificar enfermedades oculares con una precisión del 94%, en comparación con el 91% de los médicos expertos en oftalmología. Por su parte, otro estudio del mismo medio encontró que un algoritmo de IA fue capaz de diagnosticar la enfermedad de Alzheimer con una precisión del 96% y lo mismo para otras patologías concretas que se han ido investigando. 

Aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo es una de las formas más comunes de IA y su uso más frecuente en salud se centra en la Medicina de precisión, ya que predice qué protocolos de tratamiento pueden tener más éxito en un paciente en función de sus circunstancias y las terapias disponibles. Es una tecnología muy empleada en Radiología y Oncología para detectar lesiones potencialmente cancerígenas.

Realidad virtual en salud: Se trata de una tecnología empleada en muchos hospitales para la formación y el entrenamiento de los profesionales sanitarios en materias de prevención y realización de diferentes procedimientos a partir de sistemas de simulación. Otras aplicaciones se centran en su uso con pacientes que presentan estrés postraumático, para el control del dolor o, incluso, el diagnóstico de patologías como el Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH).

Detección precoz del cancer de mama: El sistema aprende de una colección de imágenes, tiene como objetivo la detección temprana de de tumores y mejorar la relación de falsos positivos para evitar que las mujeres se sometan a biopsias innecesarias 

En genómica: En genómica, es difícil saber qué variaciones del material genético son importantes. El aprendizaje profundo ayuda a descubrir qué mutaciones del genoma realmente marcan la diferencia. Esto contribuye al descubrimiento de terapias y, con el tiempo, a acelerar la investigación.

Prótesis de extremidades controladas por IA: Las prótesis de extremidades controladas por IA son cada vez más comunes en el campo de la medicina. Estas prótesis utilizan algoritmos de IA para controlar el movimiento y la fuerza de las prótesis, lo que permite a los usuarios tener una mayor precisión y control sobre sus movimientos.

Diagnóstico de enfermedades de la piel: Existe un algoritmo de IA capaz de diagnosticar el melanoma con una precisión del 95%, en comparación con el 86% de los dermatólogos. Este algoritmo empleó imágenes de lesiones de la piel para identificar patrones y características que indicaban la presencia de melanoma.

Cirugía robótica: La cirugía robótica utiliza robots controlados por IA para realizar procedimientos quirúrgicos con mayor precisión y control. 

Creación de nuevos fármacos: En computadoras que manejan grandes volúmenes de información: de tipo biológico, médico, fármacos con sus indicaciones, interacciones, efectos adversos, son capaces de procesarla y buscar nuevas moléculas como posibles tratamientos para una enfermedad concreta.

                     

        

                                DESVENTAJAS EN LA IA EN MEDICINA

Falta de empatía. La IA no tiene la capacidad de mostrar empatía o compasión por los pacientes como la que tendría cualquier persona, lo que puede ser un aspecto importante de la atención médica.

Privacidad y seguridad de los datos. La IA depende de grandes cantidades de datos médicos para funcionar, lo que plantea preocupaciones de seguridad de los datos médicos de los pacientes.

Dependencia excesiva. La dependencia excesiva de la IA podría llevar a una disminución en la habilidad de los médicos.

Conclusiones

La evolución de la inteligencia artificial (IA) en los tratamientos médicos ha marcado un cambio significativo en el cuidado de la salud. Con su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, predecir enfermedades, personalizar tratamientos y mejorar la precisión de las intervenciones, la IA ha aumentado la eficiencia y efectividad de los servicios de salud. Sin embargo, aún se deben superar desafíos éticos y legales para garantizar el uso seguro y equitativo de la IA en la medicina. A pesar de estos retos, la tendencia es clara: la IA seguirá desempeñando un papel cada vez más importante en el futuro de la atención médica.

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