Por Manuel Filomeno
La inteligencia artificial (IA) en la medicina tiene grandes aplicaciones en el campo de la neurología, la psiquiatría y la psicología. Desde novedosos tratamientos, mejores diagnósticos de condiciones preexistentes hasta la capacidad de recuperar el habla y el movimiento en pacientes paralizados, el potencial de esta tecnología crece cada día más, revolucionando el campo.
“La IA está transformando la neurología al mejorar el diagnóstico, tratamiento y comprensión de las enfermedades neurológicas. Los psicólogos destacan que la IA analiza grandes volúmenes de datos, como imágenes de resonancias magnéticas y electroencefalogramas, para detectar patrones difíciles de identificar por humanos. Esto contribuye a diagnósticos tempranos en enfermedades como Alzheimer, Parkinson y tumores cerebrales, además de permitir simulaciones predictivas de la progresión de enfermedades neurológicas”, explica James Jhon Robles, psicólogo especialista en neurociencias y director de la carrera de Psicología de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz.
De acuerdo con el experto, a través del uso de la IA es posible desarrollar algoritmos que permiten la personalización de tratamientos, optimizando dosificaciones de medicamentos, anticipando la progresión de las enfermedades a través de modelos predictivos y mejorando el abordaje terapéutico.
Por ejemplo, en los últimos años, y en conjunción con los avances de la electrónica, se han desarrollado interfaces cerebro-máquina, capaces de devolver el habla a personas con daño neurológico severo, mientras que en otros casos se han podido aplicar algoritmos de IA para “leer” los pensamientos de pacientes.
Estos chips, implantados en las cabezas de pacientes, utilizan la IA para interpretar impulsos eléctricos generados por la actividad neuronal y generar sonidos o permitir el movimiento de miembros antes paralizados.
Estas interfaces cerebro-máquina, como el chip N1 de Neuralink, son en realidad conexiones de cerebros humanos con una inteligencia artificial bajo “lazos neuronales”, los cuales pueden permitir encontrar soluciones que ahora mismo no existen para el tratamiento de enfermedades neurológicas como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), el Parkinson, el Alzheimer o las parálisis por accidentes de tráfico.
Por otra parte, en psiquiatría, el uso de IA es particularmente útil en el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades psiquiátricas; se planea que en el futuro será posible analizar el estado emocional de los pacientes con dispositivos portátiles que analicen la voz, el comportamiento, el sueño o el apetito, entre otros.
El médico psiquiatra, también, podrá apoyarse en la elección del psicofármaco basado en datos de neuroimagen, farmacogenéticos y clínicos del paciente, ofreciendo una terapia específica y practicando medicina de precisión.
La IA también permite agilizar y optimizar el diagnóstico de condiciones neuronales mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, buscando patrones particulares que, de otra manera, serían muy difíciles de detectar bajo técnicas tradicionales.
Por ejemplo, Investigadores de la Universidad de Cardiff en Reino Unido desarrollaron un estudio mediante relojes inteligentes con datos de 100.000 personas. Estos aparatos recopilaron datos de micromovimientos y vibraciones de las personas por un lapso de una semana. La información fue luego procesada mediante IA, que detectó pequeños patrones de movimiento que desarrollan a largo plazo los pacientes de Parkinson. Los hallazgos permiten predecir hasta con siete años de anticipación el riesgo de que una persona desarrolle esta enfermedad neurodegenerativa y para la que hasta ahora no existe cura.
En el caso del Alzheimer –la principal causa de la demencia en ancianos–, un equipo liderado por Marianna La Rocca, física de la Universidad de Bari, en Italia, desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático capaz de discernir cambios estructurales en el cerebro causados por el Alzheimer.
El sistema distingue entre un cerebro sano y uno con Alzheimer con una precisión del 86%. Para La Rocca, esto muestra que el algoritmo podría identificar cambios en el cerebro que conducen al Alzheimer casi una década antes de los síntomas clínicos.
“la IA aumenta la precisión diagnóstica y personalización del tratamiento, mejora la precisión de los especialistas al analizar imágenes cerebrales y permite respuestas más rápidas en emergencias neurológicas, la automatización de tareas repetitivas y el análisis masivo de datos, lo que mejora la eficiencia en la atención médica”, agrega Robles.
Neuroplasticidad
Por otra parte, Robles señala que la IA tiene un impacto positivo en la neuroplasticidad y el aprendizaje cognitivo, también se destaca el uso de la IA en dispositivos de interfaz cerebro-computadora (BCI) y neurofeedback para mejorar la reorganización neuronal en pacientes con daño cerebral. Además, la estimulación cerebral controlada por IA, como la estimulación magnética transcraneal (TMS), para promover la plasticidad en áreas afectadas.
“Hay plataformas de aprendizaje adaptativo que, guiadas por IA, ajustan automáticamente la dificultad y tipo de tareas cognitivas, promoviendo una estimulación cerebral personalizada. También resalta que los algoritmos de IA son útiles en la rehabilitación neurológica, guiando ejercicios para fortalecer las conexiones neuronales dañadas”, agrega.
Desafíos éticos y regulatorios
Sin embargo, el especialista en neurociencias indica que existen ciertos riesgos respecto del uso de la IA, sobre todo relacionados a la seguridad de los datos y a la confianza.
“En cuanto a los riesgos, la privacidad de los datos como una preocupación clave, también falta de transparencia en algunos algoritmos, que operan como «cajas negras» y pueden reducir la confianza de los médicos. También el riesgo de dependencia excesiva en la IA, lo que podría llevar a errores si los diagnósticos automáticos no se interpretan correctamente y errores algorítmicos como otro riesgo potencial”.
El especialista apunta que es necesario abordar las preocupaciones éticas como la transparencia en los algoritmos y la privacidad de los datos, y poner en énfasis la necesidad de que los pacientes comprendan y den su consentimiento informado para el uso de sus datos en el entrenamiento de algoritmos, y alerta sobre la desigualdad en el acceso a estas tecnologías avanzadas.
Congreso Internacional de IA en Salud
El potencial de la Inteligencia Artificial en la medicina será el tema central del Congreso Internacional de IA en Salud, evento organizado por Unifranz en Cochabamba.
El evento, que contará con expertos internacionales, abordará la aplicación de esta nueva tecnología en diferentes campos de la medicina, desde su aplicación en el campo de la salud pública hasta su utilización para el análisis de grandes volúmenes de datos y la generación de modelos predictivos que permitan detectar enfermedades con anticipación.
Entre los speakers invitados se encuentran Carlos Otero, jefe de Informática Clínica en el departamento de Informática en Salud y Agustín Marcos, coordinador de Servicios Terminológicos del Hospital de Buenos Aires (Argentina), Fabián Villena, científico de datos del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (Chile), Priscila Cruzatti, especialista en la industria de la salud y las ciencias biológicas – LATAM Google Cloud (Brasil) y Gladys Choque, científica de Datos en la empresa AMR Technology and Innovation de Estados Unidos (Perú), entre otros.