Predecir brotes infecciosos o infartos, el potencial del Machine Learning en la salud

A través del análisis de grandes volúmenes de datos médicos, las ‘máquinas’ pueden ayudar a los investigadores médicos a predecir epidemias, enfermedades o condiciones como infartos o ayudar a prevenir enfermedades como la diabetes, esto mediante el Machine Learning (ML), una tecnología que forma parte de la Inteligencia Artificial (IA) capaz de aprender y ser entrenada sin la necesidad de ser programada directamente.

“Gracias al análisis de los datos es posible entrenar modelos que son capaces de predecir ataques cardíacos, la aparición de epidemias o prevenir la diabetes tipo 2 en poblaciones de riesgo, para esto podemos usar bases de datos que se generalizan y a través de ellos crear algoritmos que generan modelos predictivos”, explica el doctor y especialista en Revisiones Sistemáticas y Meta-análisis, Bioestadística y Toma de decisiones basadas en evidencia, Joshuan Barboza.

La información que brindó Barboza fue parte de una masterclass previa al Congreso Internacional de IA en Salud, un evento organizado por la Universidad Franz Tamayo, Unifranz, el cual se llevará a cabo en Cochabamba el 17 y 18 de septiembre y contará con la presencia de speakers nacionales e internacionales en la temática.

El experto indica que el Machine Learning es un proceso en el que los ordenadores aprenden de los datos para tomar decisiones o hacer predicciones.

“En primer lugar, se recopilan muchos datos relevantes, como historiales de pacientes e imágenes médicas. Estos datos deben limpiarse y organizarse. A continuación, se elige un método informático específico y se le enseña a utilizar estos datos. El ordenador sigue examinando los datos y se ajusta para mejorar en la detección de patrones. Después, se comprueba su rendimiento con datos diferentes para ver si funciona bien”, explica.

De ser necesario, el proceso se ajusta y una vez que es lo suficientemente bueno, se utiliza para hacer predicciones sobre nuevos datos.

“Hay distintos tipos de métodos, como el aprendizaje supervisado, en el que el ordenador aprende a partir de ejemplos etiquetados, y el aprendizaje no supervisado, en el que encuentra patrones en datos sin etiquetas. Estos métodos están cambiando la atención sanitaria al ayudarnos a diagnosticar mejor las enfermedades y personalizar los tratamientos”, acota.

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Aplicaciones del machine learning en la sanidad

El machine learning en la sanidad está transformando la atención sanitaria al ofrecer un potente conjunto de herramientas para el diagnóstico, el tratamiento y mucho más. Exploremos algunas aplicaciones clave:

Análisis predictivo

El machine learning puede analizar datos médicos para predecir futuros acontecimientos sanitarios, lo que permite:

Brotes de enfermedades: Mediante el examen de datos pasados sobre elementos como las condiciones meteorológicas y los hábitos de viaje, los algoritmos de machine learning pueden predecir la propagación de enfermedades infecciosas. Esto permite intervenir antes y aplicar estrategias de contención.

Estratificación del riesgo de los pacientes: El ML puede identificar a los pacientes con alto riesgo de padecer determinadas enfermedades, lo que permite adoptar medidas preventivas y una intervención temprana.

Mayor precisión diagnóstica y detección precoz

El machine learning en la sanidad actúa como un programa informático avanzado que aprende de una gran cantidad de imágenes médicas para detectar enfermedades con alta precisión. Por ejemplo, puede identificar cáncer en escáneres corporales como mamografías y radiografías, ayudando a los médicos a detectar precozmente enfermedades como el cáncer de mama y de pulmón, lo que mejora las opciones de tratamiento.

En el cuidado de la piel, el machine learning es excelente para identificar problemas cutáneos, incluyendo melanomas graves. Esta detección temprana permite a los médicos tratar estos problemas antes y, en algunos casos, salvar vidas.

El machine learning también puede analizar escáneres cerebrales para diagnosticar enfermedades como el Alzheimer y el Parkinson. Un diagnóstico temprano permite iniciar el tratamiento antes y gestionar mejor las enfermedades de los pacientes.

Estas son solo algunas maneras en que el machine learning está revolucionando la asistencia sanitaria. A medida que estos algoritmos continúan aprendiendo y mejorando, se espera que sean aún más efectivos en el diagnóstico precoz de enfermedades, prometiendo un futuro donde las enfermedades puedan detectarse y tratarse mucho antes.