Machine Learning en medicina, la tecnología que predice, previene y salva vidas

El poder del dato en la medicina del futuro ya es una realidad. Desde diagnósticos más precisos hasta terapias personalizadas, el Machine Learning (ML) se posiciona como una herramienta esencial en la transformación de la atención médica del siglo XXI. Esta tecnología permite a los sistemas aprender y adaptarse a partir de grandes volúmenes de información clínica, brindando a los profesionales de la salud un apoyo valioso para tomar decisiones más rápidas, precisas y eficaces.

Jimmy Venegas, decano académico de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz, sostiene que la utilización estratégica de esta tecnología ayuda e impulsa el diagnóstico médico con un enfoque más objetivo, integral y personalizado.

“El aprendizaje automático (Machine Learning) y la ciencia de datos, son los pilares fundamentales que permiten a la Inteligencia Artificial (IA) ofrecer soluciones tan eficientes en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Estos dos campos, aplicados a la medicina, han incrementado de forma notable la capacidad de los profesionales para interpretar información compleja y proponer soluciones innovadoras”, explica Venegas.

De la misma manera, la incorporación de la tecnología e IA en el ámbito médico ha significado una verdadera transformación en la práctica. Para el académico, algunas de las ventajas de incorporar ML en el trabajo médico conlleva cuatro puntos importantes:

2. – Aprendizaje automático y modelos predictivos: Mediante la construcción de modelos entrenados con datos históricos, es posible anticipar la probabilidad de que un paciente desarrolle una enfermedad, detectar factores de riesgo e incluso predecir complicaciones. Estos modelos contribuyen significativamente a la elaboración de diagnósticos tempranos y a la planificación de intervenciones preventivas.
3. – Ciencia de datos y extracción de conocimiento: A través de la recopilación y el análisis masivo de datos clínicos, la ciencia de datos permite descubrir nuevas correlaciones que pueden apoyar la práctica médica. Por ejemplo, la relación entre ciertos marcadores genéticos y la predisposición a enfermedades, o la efectividad de un medicamento específico en función de determinados perfiles de pacientes.
4. – Personalización de la atención médica: Uno de los grandes aportes de la IA es su capacidad para individualizar el diagnóstico y tratamiento. Con la información genética, demográfica y clínica de cada paciente, se pueden sugerir terapias adaptadas, maximizando la eficacia y minimizando efectos adversos.
5. – Impacto en la investigación y educación médica: La IA no solo beneficia al acto médico directo, sino también a la formación de nuevos profesionales. Al contar con herramientas de simulación e instrumentos de análisis de datos, los estudiantes de medicina pueden desarrollar competencias para la práctica clínica basadas en evidencia y orientadas al uso de tecnologías de vanguardia.

Según la revista Nature Cancer, los algoritmos de ML aplicados a mamografías, tomografías y biopsias digitales detectaron cáncer de mama, pulmón y próstata con sensibilidades superiores al 90%. 

Por otro lado, en hospitales, el uso de algoritmos ya está mejorando la gestión de recursos. Desde la asignación de camas hasta la programación de cirugías, el ML ayuda a reducir tiempos de espera, mejora la eficiencia operativa y ofrece una atención más fluida a los pacientes.

Según la revista de salud digital The Lancet Digital Health, modelos de ML predijeron la demanda de camas de UCI (Unidad de Cuidados Intensivos) y recursos durante brotes de enfermedades infecciosas (como influenza) con un 92% de precisión, utilizando datos de admisiones y epidemiología. También optimizan la asignación de personal en hospitales.

Otro ejemplo se dio en un hospital en Sao Paulo, donde se utilizó ML para predecir la demanda de camas y equipos durante un brote de dengue, logrando una asignación de recursos un 30% más eficiente. El modelo analizó datos epidemiológicos y patrones de admisión.

“En conjunto, la IA, el aprendizaje automático y la ciencia de datos impulsan el diagnóstico médico hacia un enfoque más objetivo, integral y personalizado. El uso estratégico de estas tecnologías ofrece ventajas sustanciales para el sector salud, potenciando la investigación, optimizando la atención y mejorando la calidad de vida de los pacientes”, destaca Venegas.

Así mismo, la monitorización remota de pacientes crónicos también se ha beneficiado de esta tecnología. Dispositivos conectados recopilan datos en tiempo real que son analizados por sistemas inteligentes, capaces de alertar a los médicos de anomalías, incluso antes de que el paciente experimente síntomas.

No obstante, la implementación de estas herramientas conlleva desafíos como la necesidad de contar con infraestructuras robustas y la capacitación del personal médico, son aspectos fundamentales que deben abordarse con urgencia que hace a una medicina más eficiente y equitativa.