peter_bentley_saludigital_tecnologia_salud_20072017El experto internacional en Inteligencia Artifical Peter Bentley explica el potencial que puede tener la tecnología sanitaria de cara al futuro. Es profesor del Departamento de Ciencias de la Computación del University College de Londres y profesor colaborador del Instituto Coreano Avanzado de Ciencia y Tecnología (KAIST). Está considerado un “guru” internacional de la Inteligencia Artificial (IA), y entre sus múltiples proyectos se encuentran algunos relacionados con la salud, como la exitosa app iStethoscope, que permite escuchar los latidos del corazón desde un Smartphone. El experto forma parte del All-Party Parliamentary Group (APPG), un foro de miembros de la Cámara de los Comunes y la Cámara de los Lores británicas, que se encarga de apoyar y promover la llamada cuarta revolución industrial. Además, ha escrito más de 250 artículos sobre temas como los algoritmos evolutivos, los sistemas inmunológicos artificiales o la nanotecnología.

Peter Bentley analiza en la siguiente entrevista cuáles son los principales retos de la Inteligencia Artificial, y de la tecnología en general, en el ámbito de la salud.

¿A qué retos se enfrenta la Inteligencia Artificial en salud de cara a los próximos años?

Actualmente podemos utilizar el aprendizaje de las máquinas para predecir con bastante precisión si las personas se van a poner enfermas y qué tipo de patologías podrían tener, pero esto le da miedo a parte de los médicos.

Hay muchas dificultades. La parte positiva es que tenemos muy buena tecnología y tenemos la capacidad de usar la inteligencia artificial (IA) para conocer las patologías de los pacientes de manera precisa, podemos utilizar el aprendizaje de las máquinas (machine learning) para predecir con bastante precisión si las personas se van a poner enfermas y qué tipo de patologías podrían tener.

Las dificultades son educar a la profesión médica sobre la existencia de estas herramientas, educarles sobre la mejor forma de usarlas, porque hay cierta resistencia en los médicos. Esto les da miedo a una gran parte del colectivo médico. No pueden usar tecnología que no entienden; es difícil que confíen en ella, especialmente cuando se relacionan con protocolos. Tienen que saber que pueden confiar en estas herramientas. El tema de la confianza es muy importante.

¿Hasta dónde puede llegar el uso de la tecnología en el mundo sanitario? ¿Hablamos de robots que operen por sí mismos o de chips que logren curar sin necesidad de intervención de ningún fármaco?

Esto es difícil de afirmar; quiero ser realista. El rol de los médicos va a ser muy importante. Un cirujano experimentado tiene muchos años de experiencia, así que no hay nada como sus dedos o sus sentidos para entender qué está sucediendo cuando está operando a un paciente. Hay maneras en las que puedes mejorar sus capacidades dándoles herramientas más precisas, lo que les permite trabajar en áreas más pequeñas, como con instrumentos robóticos. Pero tiene que pasar mucho tiempo hasta que estemos listos para tener herramientas que lo hagan por sí mismas porque el ser humano es muy complejo.

Especialmente es complejo en los casos como el cáncer porque el cáncer se desarrolla de una manera individual y única en cada paciente. En mi opinión la IA puede ayudar a conocer lo que está pasando en el paciente, de eso es en lo que podemos beneficiarnos. No estoy sugiriendo que podamos reemplazar a los médicos, lo que proponemos es que podamos tener herramientas más inteligentes para permitir que los médicos entiendan las cosas con más detalles de los que tenían anteriormente; para conocer lo que falla en el paciente.

Entre el Big Data, la nanomedicina y la impresión 3D, ¿qué área diría que tiene más potencial para mejorar el tratamiento de los pacientes?

El análisis de datos y el Big Data tienen un potencial enorme para mejorar nuestros conocimientos. Según vayamos encontrando mejores formas de medir aspectos de nosotros mismos a nivel molecular eso creará enormes cantidades de datos que necesitarán ser interpretados para saber qué es lo que está fallando. Probablemente diría que es lo más importante, porque es lo que tienes que realizar en primer lugar. No puedes aplicar nada sin saber antes qué es exactamente lo que tienes que realizar.

Tiene que pasar mucho tiempo hasta que estemos listos para tener herramientas que operen por sí mismas porque el ser humano es muy complejo.

La nanomedicina no es un superordenador; se centra en un tratamiento muy específico. El big data te permite analizar qué es lo que está fallando en el paciente. La nanomedicina puede ser tremendamente útil para tratar de manera específica un tumor muy concreto, pero primero necesitas el big data para saber cómo aplicar la nanomedicina; no puedes saltarte el primer paso inicial.

Lo mismo sucede con la impresión en 3D. Uno de mis antiguos alumnos creó una empresa especializada en microimplantes impresos en 3D, como huesos que se podían adaptar y crecer dentro del cuerpo. Puedes escanear un brazo para saber cómo será la forma exacta que debe de tener el otro brazo y así imprimirlo e implantarlo en el brazo. Las impresiones en 3D de todo tipo de materiales son muy útiles, pero no dejan de ser otro tipo de tratamiento más. Antes de tratar tenemos que saber cómo tratar.

Hasta que llegue el momento en el que el médico y el ingeniero o el informático sean figuras completamente integradas, ¿cómo tratan de convencer a los profesionales sanitarios de que herramientas, como su propia app iStethoscope, son algo más que una moda y pueden ayudarlos en su trabajo con los pacientes?

Al perfil medio de médico le pone nervioso este tipo de tecnología. iStethoscope se ha vuelto muy popular; con miles de descargas. El móvil no está diseñado para escuchar corazones y el micrófono de un móvil es muy pequeño en comparación con toda el área que tiene un estetoscopio normal. Por eso, el médico tiene que ser muy preciso para saber dónde tiene que poner el micrófono para poder escuchar el corazón. Es necesario tener conocimientos médicos para saber cómo usarlo pero algunos médicos encontraron complicaciones para saber utilizarlo.

Gracias a la app iStethoscope, un paciente se grabó un sonido extraño en sus pulmones y logró que los médicos se dieran cuenta de que podía tener una embolia pulmonar y que podía morirse si no era tratado

¿Cuáles de sus proyectos actuales cree que aportarán más al ámbito sanitario?

Entre todos los proyectos citaría a MedLab Media Group, que es un proyecto muy ambicioso, tiene objetivos impresionantes para ayudar a los médicos, especialmente en regiones muy necesitadas como en Asia o en Latinoamérica. Definitivamente hay tecnologías que son necesarias en los lugares en los que no hay suficientes médicos ni suficiente asistencia médica. En estos casos realmente se puede ayudar. No hay duda en la ambición de MedLab. Si todo funciona será enormemente valioso.

El otro proyecto que resaltaría es BrainTree. Uno de los proyectos en los que estamos es en el “modelaje del cáncer”, cuando modificas células individuales de cáncer y modificas la genética de la célula cancerosa entiendes mucho mejor cómo funciona, cómo se forma y desarrolla y cuantos tratamientos se pueden utilizar. La quimioterapia y la radioterapia son tratamientos efectivos pero matan todas las células, no solo las del tumor sino también las sanas.

Muchas veces utilizamos estas terapias y lo hacemos lo mejor que podemos, pero no tenemos ni idea de la pinta que tienen estos cánceres porque cada cáncer es distinto y cada uno tiene un proceso de evolución distinto. El cáncer es atacado por el sistema inmunológico y eso lo cambia todo porque muta. Una de las grandes limitaciones del cáncer es que nunca muere, sigue dividiéndose y reproduciéndose.

El cáncer no es curable desde este punto de vista. De hecho, si aplicas el tratamiento incorrecto en el momento incorrecto o matas el lugar incorrecto del tumor, este puede acelerarse y empeorar. Por eso es tan importante el uso del Big Data, porque necesitas comprender las propiedades de cada patología. Faltan muchos años antes de que estemos completamente listos. No tenemos tratamientos individualizados como nos gustaría. Pero 10 o 20 años tendremos tratamientos que serán mucho más efectivos.

 

Fuente: http://consalud.es/saludigital/revista/la-nanomedicina-puede-ser-muy-util-pero-antes-necesitas-el-big-data-para-saber-aplicarla-645#.WXNDeT0iv_0.twitter

 

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