¿Se convertirán los datos en la panacea de la medicina del siglo XXI?

Año 2030. El individuo siente la garganta inflamada y un poco de fiebre, así que baja a la calle y, a 20 metros de su casa haciendo esquina, localiza lo que busca: una especie de fotomatón futurista en el que entra para hacer un par de fotos de su garganta, una auscultación robótica y un rápido intercambio de palabras con un asistente de voz enlatado. Al cabo de un breve instante, se abre una compuerta para mostrarle una caja de antibióticos, que recoge rápidamente mientras se dispone a volver a su sofá.

Este podría ser el futuro de las consultas médicas si tenemos en cuenta que el sector sanitario es uno de los sectores en los que el impacto de la inteligencia artificial promete ser más revolucionario. Este potencial de mejora se puede aplicar tanto a cuestiones estructurales derivadas de nuestra propia sociedad global como a la masificación que hay en los hospitales y centros sanitarios para conseguir un diagnóstico y que también podría resolverse con la ayuda de la automatización.

Los algoritmos pueden procesar miles de resonancias de un tipo de tumor específico, extraer cuales son las características comunes de ellas y combinar esta información para diagnosticar pacientes con una tasa de acierto bastante elevada. Y además hacerlo en el transcurso de unas pocas horas. Y aunque las máquinas tienen capacidades intelectuales inferiores a sus homólogos humanos, lo pueden compensar con el hecho de que pueden acumular en un solo día tanto conocimiento práctico como 10 médicos con 40 años de experiencia.

• Una ayuda adicional para combatir el Alzheimer

Cada vez hay más ejemplos de procesos de diagnóstico automático que empiezan a ser viables gracias a la inteligencia artificial. Es el caso de la utilización de las redes neuronales para clasificar tumores a partir de resonancias, el diagnóstico de enfermedades genéticas raras con una simple foto o la detección de Parkinson a través de grabaciones de voz.

Un ejemplo significativo es la detección temprana de Alzheimer a partir de la medición de los impulsos magnéticos del cerebro (magnetoencefalografía). Desde hace años, el Laboratorio de Neurociencia Cognitiva y Computacional (LNCyC) hace estudios punteros a nivel mundial basados en técnicas estadísticas y de machine learning para detectar tempranamente el síndrome de Alzheimer. Los Data Science Awards organizados por LUCA, la unida de datos de Telefónica, son el premio nacional de referencia en ciencia de datos e inteligencia artificial. En la edición de 2018, la compañía puso a disposición de la comunidad española de científicos de datos, un conjunto de estadísticas del Laboratorio de Neurociencia. El concurso permitía desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial que diferenciaba correctamente aquellos pacientes que iban a desarrollar Alzheimer de los que no. Los datos eran muy complejos para un experto humano: se habían tomado más de 25.000 mediciones del campo magnético del cerebro en 130 pacientes.

Mi experiencia como participante me permite afirmar con contundencia que sin la ayuda de las máquinas con cierta inteligencia no hubiera sido posible diferenciar en la enorme maraña de datos los patrones estadísticos a los pacientes que iban a desarrollar Alzheimer. Algunos de estos patrones eran sutiles diferencias en el nivel de complejidad de las sincronizaciones entre las distintas áreas del cerebro, otros eran patrones de conexión debilitados entre regiones cerebrales lejanas o conexiones más fuertes entre regiones más cercanas. En cualquier caso, estas diferencias eran tan sutiles, que solo una inteligencia artificial podía identificarlas.

Dado el beneficioso impacto de estas tecnologías cuando se aplican al sector sanitario, habría que poner en valor y apostar más por ellas a la hora de planificar nuestro futuro sistema de salud. Por eso, el apoyo a entidades como el LNCyC o la convocatoria de premios como el Data Science Awards de LUCA, cuya cuarta edición ha comenzado recientemente, permiten visibilizar lo que se podría conseguir y concienciar a la opinión pública de la importancia estratégica de estas tecnologías y su contribución al desarrollo de los países.

Pablo López Álvarez es Senior Data Scientist en Returnly y ganador de los Data Scientist Awards de LUCA en el 2018.