Julia Vogt, ¿Cómo nos beneficiamos del uso de IA por parte de los médicos?
Todos podemos beneficiarnos del uso adecuado de la IA en medicina. Sin embargo, la IA no puede reemplazar la experiencia y el criterio de los médicos, ni su responsabilidad médica ni su interacción personal con los pacientes.
Recientemente, un médico me comentó que temía que la IA se utilizara principalmente en situaciones donde los médicos carecen de tiempo, como una especie de atención médica de segundo nivel. No pude evitar discrepar con él, ya que existen excelentes ejemplos de cómo la IA complementa significativamente la medicina, por ejemplo, en radiología.
El experto
Julia Vogt es profesora asociada de Informática en el Departamento de Informática de la ETH de Zúrich. Estuvo a punto de estudiar medicina, pero finalmente se decantó por las matemáticas y la informática, y ahora trabaja en la intersección de la IA y la medicina.
La IA es experta en el manejo de grandes cantidades de datos y puede detectar irregularidades en imágenes que podrían pasar desapercibidas para el ojo humano. Si la IA detecta alguna anomalía, los médicos pueden centrarse en esas áreas y realizar su propia evaluación. Esto ahorra tiempo sin comprometer la calidad médica.
En mi grupo de investigación, por ejemplo, desarrollamos un modelo de IA que ayuda a diagnosticar cardiopatías en recién nacidos. Durante la ecografía del bebé, el modelo analiza los datos de la imagen y señala cualquier desviación del patrón normal. Utilizada de esta manera, la IA se convierte en una herramienta valiosa para los médicos y no es una caja negra misteriosa que arroja resultados opacos.
En otro proyecto de investigación, desarrollamos un sistema de detección temprana de ictericia neonatal. Hoy en día, muchas madres y sus bebés salen del hospital tan solo un día después del nacimiento, pero la ictericia suele aparecer más tarde. Nuestro modelo puede predecir con fiabilidad el riesgo de ictericia basándose en cuatro indicadores: la edad y el peso del bebé, la semana de gestación al nacer y el nivel de bilirrubina en sangre. Si nuestro modelo indica un mayor riesgo, el bebé puede permanecer en observación en el hospital durante más tiempo o los padres pueden recibir orientación específica.
Este ejemplo ilustra el potencial de la IA en la detección temprana. Al combinar datos complejos con marcadores específicos, los modelos de IA pueden identificar patrones que indican las primeras etapas de una enfermedad, incluso antes de que se manifiesten los síntomas. El potencial es especialmente alto cuando estos marcadores provienen de diferentes fuentes, como imágenes, resultados de laboratorio y genética. La IA puede integrar conjuntos de datos heterogéneos, presentarlos de forma fácil de entender y analizarlos de forma integral. Los médicos pueden interpretar este análisis y decidir la mejor estrategia.
En otro proyecto de investigación centrado en la apendicitis en adolescentes, desarrollamos una interfaz web donde los médicos pueden cargar imágenes de ultrasonido, datos clínicos tabulados o notas clínicas sobre la temperatura corporal y el nivel de dolor. El modelo de IA analiza la presencia de apendicitis y la probabilidad de complicaciones. Si corresponde, también recomienda una intervención quirúrgica. De esta forma, el modelo proporciona una explicación clara de cómo llega a sus conclusiones.
El modelo de IA se entrenó con datos de un solo hospital. Ahora estamos trabajando para generalizarlo y que pueda aplicarse de forma más amplia, en lugar de limitarse a nuestras condiciones locales. Al validarlo con conjuntos de datos adicionales, verificamos sistemáticamente que el modelo no extraiga conclusiones falsas. Por supuesto, nadie puede garantizar una IA completamente libre de errores, al igual que los humanos pueden cometerlos. Pero ¿hay una ventaja que la IA siempre tendrá sobre nosotros? ¡Nunca se cansa!
Del blog de Zukunfts a Perspectivas
El blog de Zukunfts ha sido rediseñado y ahora se llama Perspectivas. La plataforma de autores de la ETH de Zúrich presenta a expertos de la ETH que abordan cuestiones de relevancia social y contextualizan temas de actualidad.
El equipo editorial agradece ideas y comentarios sobre temas en perspektiven@hk.ethz.ch.
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ETH Zürich News. J. V. Traducido al español
