La inteligencia artificial (IA) aunque parezca futurista, ya se encuentra integrada en muchas de las actividades diarias que realizamos, sin que nos demos cuenta de ello, algunos ejemplos son: los asistentes de voz como Alexa o Siri, los teléfonos inteligentes, los contenidos en redes sociales, las búsquedas en Google, los mapas e indicaciones, las compras en internet, la automatización de las casas, etc. Pero ¿qué
es la inteligencia artificial? Es una función con la cual las máquinas aprenden a realizar tareas, en lugar de simplemente hacer cálculos que son ingresados por usuarios humanos. “La inteligencia artificial básicamente intenta enseñar a las computadoras a ’pensar’ de la misma manera que el cerebro humano”, dice la doctora Despina Kontos, investigadora sobre inteligencia artificial de la Universidad de Columbia.
Existen varios tipos de inteligencia artificial: el Aprendizaje Automático, que es un enfoque de la IA en el que se desarrolla un algoritmo de computadora (una serie de reglas y procedimientos) para analizar y hacer predicciones a partir de datos que se introducen en el sistema, como en el uso de mapas y predicción de tráfico (Waze o Maps); las Redes Neuronales, que es un enfoque de aprendizaje automático modelado a partir del cerebro en el que los algoritmos procesan señales a través de nodos interconectados llamados neuronas artificiales, que se han utilizado con éxito para reconocer y predecir patrones de señales neuronales involucradas en la función cerebral; y el Aprendizaje Profundo, que es una forma de aprendizaje automático que utiliza muchas capas de computación para formar lo que se describe como una red neuronal profunda, capaz de aprender de grandes cantidades de datos complejos y no estructurados, y son las responsables de los asistentes virtuales controlados por voz, así como de los vehículos autónomos que aprenden a reconocer las señales de tráfico.
Esta tecnología se ha extendido al campo de la salud, y los investigadores están explorando formas de aprovechar el poder de la inteligencia artificial para mejorar su cuidado, las cuales incluyen ayudar con el diagnóstico y el tratamiento de problemas médicos. Las áreas en las que se aplica la IA son la Radiología, que aprovecha su capacidad para interpretar los resultados de las imágenes y puede
ayudar a detectar un cambio minúsculo que un clínico podría omitir por accidente, detectar las primeras señales de algunas enfermedades puede marcar la diferencia entre la vida y la muerte.
Otras áreas de aplicación de la IA son la Telesalud, ya que los dispositivos portátiles permiten el monitoreo constante de un paciente y la detección de cambios fisiológicos que pueden proporcionar señales de alerta temprana de un evento como un ataque de asma; y los Cuidados clínicos, fortaleciendo los sistemas de apoyo a la decisión clínica, los cuales utilizan observaciones de la salud y conocimiento de casos para ayudar con las decisiones de un tratamiento.
Los Institutos Nacionales de Salud (NIH, por sus siglas en inglés), que forman parte del Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos, son la principal fuente de financiamiento para la investigación médica en el mundo, incluidos los estudios para probar la inteligencia artificial en muchas áreas de la medicina, entre ellas, el diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer (EA), que representa entre el 60% y 70% de los casos de demencia y que se proyecta que para 2030 alrededor de 7 millones de personas en América Latina y el Caribe vivan con esta enfermedad.
Existen diversos proyectos de investigación, uno de ellos puede analizar escaneos oculares y detectar signos de Alzheimer antes de que aparezcan los síntomas; otro estudio está utilizando el aprendizaje automático para desarrollar escaneos de retina y análisis de sangre con el objetivo de identificar a personas en riesgo de desarrollar Alzheimer y otras formas de demencia; también existen estudios que analizan la información proporcionada por la técnica de neuroimagen que permite identificar áreas del cerebro durante su actividad, y detectar cambios en el tejido cerebral durante las primeras etapas de la enfermedad de Alzheimer, teniendo el potencial para su detección y tratamiento tempranos; otro estudio con fines predictivos, identifica patrones que conectan el Alzheimer con otras condiciones médicas; uno mas, basándose en la disminución progresiva de las capacidades cognitivas que pueden conducir a un deterioro del habla y del lenguaje, exploran un modelo mediante el aprendizaje automático, capaz de hallar signos de esta enfermedad en las
personas mediante el análisis de los patrones del habla.
A lo largo de los años, se han estudiado las características individuales del Alzheimer, pero las causas exactas de la enfermedad aún son un desafío. Los investigadores argumentan que la inteligencia artificial podría abrir una nueva era en el diagnóstico de esta enfermedad neurológica, que sigue siendo difícil de identificar y tratar.
No obstante, la colaboración interdisciplinaria y inteligencia artificial trabajan juntas rumbo a un futuro más esperanzador . La predicción temprana del Alzheimer podría allanar el camino para intervenciones preventivas y tratamientos más efectivos.
Este enfoque no sólo tiene implicaciones clínicas, sino también sociales y económicas, ya que se podría intervenir antes de que los síntomas se manifiesten plenamente, mejorando la calidad de vida de los pacientes y reduciendo la carga para las
familias y los sistemas de atención médica.
Referencias:
https://salud.nih.gov/recursos-de-salud/nih-noticias-de-salud/la-inteligencia-artificial-y-su-salud
https://www.nibib.nih.gov/espanol/temas-cientificos/inteligencia-artificial-ia
https://www.infobae.com/salud/ciencia/2023/10/11/la-ia-y-una-nueva-era-en-el-diagnostico-del-alzheimer-puede-ser-el-ojo-una-puerta-para-su-deteccion/
https://www.informador.mx/tecnologia/Salud-La-IA-puede-prevenir-problemas-de-salud-mental-Esto-revela-estudio-20240729-0118.html
