La revolución de la IA: para los pacientes, promesas y desafíos por delante

(HealthDay) Rayas de color se arremolinan a través de una imagen pulsante en blanco y negro del corazón de un paciente. Representan sangre y están codificados por colores según la velocidad: turquesa y verde para el flujo más rápido, amarillo y rojo para el más lento.

Este video en tiempo real, que se puede rotar y ver desde cualquier ángulo, permite a los médicos detectar problemas como una válvula cardíaca con fugas o una reparación quirúrgica fallida con una velocidad sin precedentes. Y la tecnología de imágenes de inteligencia artificial (IA) lo hizo posible.

«Es bastante simple, es como un videojuego», dijo el Dr. Albert Hsiao, profesor asociado de radiología en la Universidad de California, San Diego. , quien desarrolló la tecnología mientras era médico residente en la Universidad de Stanford.

Están sucediendo muchas cosas detrás de escena para respaldar esta simplicidad. Cada escaneo de 10 minutos produce de 2 a 10 gigabytes de datos. Para manejar conjuntos de datos tan grandes y complicados, Hsiao y sus colegas de Arterys, la compañía que ayudó a fundar en 2012 para desarrollar la tecnología, decidieron construir la infraestructura en Internet, donde los servidores de otros investigadores pueden acceder a ella.

Y ahora, investigadores de todo el mundo están utilizando esta infraestructura basada en la nube para compartir y probar modelos médicos de imágenes de IA en Arterys Marketplace. «Hemos hecho que sea casi tan fácil obtener IA médica en línea como subir un video de YouTube», dijo el gerente de estrategia de productos de Arterys, Christian Ulstrup.

Arterys decidió abrir su plataforma de $ 50 millones a todos los comerciantes. que llamó la atención en el mundo competitivo de la atención de la salud y la medicina porque la empresa se dio cuenta de que todo el potencial de la tecnología para transformar la medicina no se podía realizar sin la colaboración de otros, explicó Ulstrup.

«Existen todos estos investigadores brillantes, fundadores de empresas emergentes y desarrolladores individuales que trabajan con modelos de aprendizaje automático con los datos que encuentran en línea», explicó Ulstrup. «Lo que es realmente desgarrador es que la mayoría de estos modelos que podrían usarse para satisfacer necesidades clínicas no satisfechas terminan muriendo en los discos duros. Solo estamos tratando de conectar a estas personas que realmente no tienen un canal de comunicación».

Aquí hay un video de la exploración del corazón con IA en acción:

La inteligencia artificial, básicamente, programas de computadora o máquinas que pueden aprender, tiene el potencial de abrir el acceso a la atención médica, mejorar calidad de la atención médica e incluso reducir los costos, pero también conlleva riesgos reales. Las herramientas de IA deben «entrenarse» con grandes cantidades de datos de alta calidad y, para ser útiles, deben ser lo suficientemente sólidas como para funcionar en cualquier entorno. Y el uso de IA entrenada en datos sesgados podría dañar a los pacientes.

IA como ‘arma de doble filo’

«Es muy importante que comencemos a observar los sesgos inconscientes en los datos para asegurarnos de no programar recomendaciones discriminatorias», dijo el Dr. Kevin Johnson, presidente de informática biomédica en el Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt en Nashville. Prefiere el término «inteligencia aumentada» a «inteligencia artificial», ya que la IA tiene como objetivo ampliar las capacidades de los médicos, no robarles el trabajo.

Una aplicación clave de la IA en el cuidado de la salud será identificar pacientes que están en riesgo de malos resultados, pero tales predicciones son peores que inútiles si los médicos no saben cómo prevenir esos resultados, o si no hay recursos disponibles para ayudar a los pacientes, agregó Johnson. «No tenemos la fuerza laboral que desempeñe el papel del guante del receptor» y pueda intervenir y ayudar a estos pacientes en riesgo, anotó Johnson, especialmente en un sistema de atención médica ahora al límite por la pandemia de coronavirus.

«Creo que tenemos que pensar creativamente sobre cómo reestructuramos el sistema para respaldar algunos de los resultados que nos interesan», dijo.

Dr. Ravi Parikh es instructor de ética médica y política de salud en la Escuela de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania en Filadelfia. Señaló que «la IA y el aprendizaje automático son una especie de arma de doble filo, particularmente en mi campo de oncología».

La IA ha demostrado su potencial para interpretar imágenes, por ejemplo, para diagnosticar el cáncer de pulmón a partir de una tomografía computarizada, pero cuando se trata de usar la IA para respaldar decisiones clínicas, como si este paciente debe recibir quimioterapia o si ese paciente debe recibir al hospital, existe el riesgo de que no ayude a los pacientes o que incluso pueda ser perjudicial, anotó Parikh.

«Aunque es posible que tenga una IA que sea precisa en general, si está caracterizando erróneamente un resultado para un grupo específico de pacientes que realmente tiene que preguntarse si vale la pena», dijo.

Lo que ha faltado en el desarrollo de la IA para el cuidado de la salud, agregó Parikh, han sido estudios prospectivos rigurosos para determinar si la tecnología es realmente útil para los pacientes.

Así como la Administración de Drogas y Alimentos de EE. UU. requiere que las compañías farmacéuticas realicen ensayos clínicos para confirmar que su producto es seguro y efectivo, dijo Parikh, la FDA debería comenzar a exigir a los fabricantes de herramientas de IA para probar su seguridad y eficacia en humanos .

Y así como la agencia rastrea la seguridad de los medicamentos una vez que llegan al mercado, la FDA debería establecer marcos para estudiar si los algoritmos de IA que aprueba están aplicando los sesgos existentes, señaló.

«Realmente tenemos que empezar a centrarnos en eso, ya que estas cosas están llegando a la clínica», dijo Parikh.

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Cita: La revolución de la IA: para pacientes, promesas y desafíos por delante (10 de junio de 2020) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-06-ai -revolution-patients.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.