Los algoritmos allanan el camino hacia la medicina de precisión

Imagínense poder pronosticar con exactitud el día en que se producirá un parto. O saber con anticipación cómo reaccionará un paciente oncológico ante determinado tratamiento. O incluso poder desarrollar tratamientos preventivos personalizados que, directamente, eviten una enfermedad. Son solo algunos ejemplos de los beneficios que la capacidad de análisis que proporciona la inteligencia artificial puede aportar a la investigación médica.

Un auténtico cambio de paradigma, que nos acerca cada vez más a la denominada medicina de precisión o personalizada, como se ha podido comprobar durante la mesa dedicada a la salud del III Fórum Europeo de Inteligencia Artificial, organizado por Información, Prensa Ibérica, ELLIS Alicante, Encuentros NOW y la Real Academia de Ingeniería de España.

Un paradigma que, de hecho, ya se empieza a aplicar en algunos centros como el SHA Wellness, donde antes de empezar sus tratamientos, los pacientes ya pasan por un túnel de diagnóstico en el que se le realizan todo tipo de análisis para determinar los mejores tratamientos o recomendaciones de nutrición, según ha explicado el director corporativo de Innovación de la conocida clínica y presidente de Encuentros NOW, Manuel Bonilla, que también ha recordado la importancia de la hibridación –la aplicación de varias tecnologías- y en mantener a las personas siempre en el centro.

Aunque la mayoría de los avances en este campo provienen del sector privado, la directora del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO), María Blasco, ha querido reivindicar el papel de los centros públicos. Así, ha destacado que el CNIO ya posee un laboratorio centrado en biología computacional y una unidad de bioinformática, entre otros, y que ya están realizando las gestiones para crear también una unidad específica de inteligencia artificial.

Sobre esta tecnología, Blasco ha destacado su capacidad para acelerar la investigación y el hallazgo de nuevos medicamentos. "Si hasta ahora tener la estructura de una proteína podía tardar años, ahora es cuestión de minutos", ha recalcado.

Por su parte, el catedrático de cirugía Antonio Alarcó ha defendido que el cambio que supone la IA es "definitivo e imprescindible", pero ha señalado que la mayoría de los facultativos todavía no utilizan esta tecnología en su día a día.

Casos de éxito

En cuanto a casos de éxito, otro de los ponentes ha sido Ángel Alberich-Bayarri, CEO de Quibim. Una startup valenciana dedicada al desarrollo de programas capaces de diagnosticar e incluso anticiparse a la aparición de enfermedades a través de la imagen. "Analizando un TAC nos permite predecir la supervivencia de un paciente o su posible respuesta ante la inmunoterapia", ha explicado.

Así, tras entrenar sus algoritmos con millones de datos de radiografías e historiales médicos, ya disponen de tres programas específicos para la detección temprana del Alzheimer, el cáncer de próstata y enfermedades metabólicas.

Por último el científico de datos senior de Telefónica Tech, Pablo Garrido, ha explicado el proyecto en el que trabaja la compañía, junto al Ministerio de Sanidad, para crear un gran 'data lake' -lago de datos- sanitarios para acelerar la investigación. También diversos proyectos en los que han trabajado con el departamento de Salud del País Vasco, entre los que destaca el que pretende afinar con la fecha más probable del parto, lo que permite mejorar la gestión hospitalaria.