Opinión
MAP. Ricardo Meza Domínguez
México.- La Inteligencia Artificial y la medicina generan anticuerpos altamente eficientes que superan las expectativas, la empresa LabGenius, con sede en Londres, revoluciona el desarrollo de anticuerpos mediante IA y la automatización. Este enfoque reemplaza la búsqueda manual de combinaciones de aminoácidos ya que con IA y la secuenciación de ADN. El proceso inicia con la identificación de diseños potenciales de anticuerpos, generando más de 700 opciones iniciales a partir de 100,000 posibles.
El crecimiento impulsado por los importantes avances que esta tecnología ha vivido en los últimos años a sido todavía mas productivo con la integración de la IA en la medicina ha conseguido dar soluciones a las necesidades de los pacientes actuales, para cambiar la medicina tal y como la conocemos actualmente.
Las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático en entornos sanitarios son el apoyo en la toma de decisiones clínicas y el análisis de imágenes de los equipos de resonancia magnética entre otras cosas, las herramientas de apoyo para la toma de decisiones clínicas ayudan a los profesionales a diseñar tratamientos en función de los resultados. También se utiliza en imágenes médicas para el análisis de tomografías computarizadas, rayos X, y otras imágenes en busca de lesiones u otros hallazgos radiológicos humanos.
Equipos automatizados cultivan muestras y realizan pruebas biológicas con mínima intervención humana. El modelo de IA aprende de datos experimentales, refinando su comprensión de diseños eficaces. Este método reduce el tiempo de desarrollo a seis semanas.
Los desafíos planteados por la pandemia del COVID-19 generaron una evolución tecnológica del sector sanitario. Muchos sistemas de salud y organizaciones comenzaron a integrar tecnologías compatibles con IA, como algoritmos diseñados para ayudar a monitorizar y analizar a pacientes con coronavirus.
Los beneficios de la IA aplicada a la salud son numerosos ejemplos en los que las aplicaciones de la IA en la medicina pueden beneficiar tanto al sector sanitario como a la sociedad en general.
Detección precoz y diagnóstico de enfermedades: los modelos machine learning podrían emplearse para observar los síntomas de los pacientes y alertar a los médicos si aumentan ciertos riesgos. Esta tecnología puede recopilar los datos de los dispositivos médicos y encontrar afecciones más complejas.
Diseño de tratamiento personalizado en los modelos de IA pueden aprender y retener referencias, este hecho supone un gran potencial ante los tratamientos personalizados a tiempo real. Los servicios de atención médica podrían ofrecer a los pacientes acceso las 24 horas del día a un asistente virtual con IA. Este sistema podría responder preguntas basadas en el historial médico, las preferencias y necesidades personales del paciente.
Eficiencia de los ensayos clínicos: el desarrollo de la tecnología puede ayudar a acelerar el tiempo de los ensayos clínicos, puesto que proporciona una búsqueda más rápida de los códigos médicos asignados a los resultados de los pacientes.
Acelera el desarrollo: la IA podría ayudar a reducir el coste de desarrollo de nuevos fármacos, principalmente, por dos factores. En primer lugar, es capaz de mejorar el diseño de los fármacos y encontrar la combinación de medicamentos prometedores. Además, puede hacer frente a muchos de los desafíos que plantea el Big Data a la industria de las ciencias biológicas.
Reducción de errores en el diagnóstico por imagen: actualmente, la IA ya desempeña un papel crucial en el área de las imágenes médicas. Es tan eficaz como los radiólogos humanos, puede detectar signos prematuros de cáncer de mama u otras afecciones.
