Un artículo reciente en Forbes destaca un estudio sobre el rendimiento diagnóstico publicado en The Lancet Digital Health. El estudio representa la primera revisión para comparar la precisión diagnóstica de los modelos de aprendizaje profundo contra los profesionales de la salud que localizan enfermedades mediante el uso de imágenes médicas.
El aprendizaje profundo, un tipo de inteligencia artificial (IA), muestra el potencial para mejorar la velocidad y precisión del diagnóstico en imágenes médicas.
De hecho, después de analizar catorce estudios realizados entre 2012 y 2019, los investigadores encontraron una precisión comparable en ambos desempeños diagnósticos.
Participación de Bayer Pharmaceutical
Además de los avances de diagnóstico, la IA está avanzando en el tratamiento de enfermedades. La información que se alimenta a AI se obtiene de muchos factores. Algunos de los factores incluyen causas de enfermedades, imágenes médicas, datos de síntomas e informes médicos.
Bayer se ha unido a compañías tecnológicas que trabajan para crear software que diagnostique condiciones raras y complejas, así como los medicamentos que tratarán estas condiciones.
Además, Bayer se ha asociado con varios investigadores y hospitales en un esfuerzo por determinar qué se requiere para que el aprendizaje automático pueda diagnosticar la condición médica de un paciente.
El término «aprendizaje automático» surgió al mismo tiempo que AI apareció en escena. AI se refiere a una máquina que realiza tareas. El aprendizaje automático, por otro lado, se refiere a una aplicación informática que procesa y aprende de los datos. En otras palabras, puede aprender ciertos comportamientos. Un ejemplo serían los autos autónomos.
Angela Moeller, directora de proyectos de IA de Bayer, explicó que la industria no está tratando de reemplazar a los médicos o tomar decisiones finales con respecto a la atención al paciente. Creen que los pacientes deben tener control sobre las decisiones que se toman en su tratamiento. La IA debe usarse para respaldar esas decisiones y las recomendaciones de tratamiento deben basarse en un diagnóstico preciso.
Moeller admitió que es difícil llevar esta tecnología al paciente, por lo que pueden pasar al menos dos años antes de que se generalice en la práctica médica.
En este momento hay aproximadamente 148 nuevas empresas que están utilizando IA en el descubrimiento de fármacos. Sin embargo, todavía no hay tratamientos farmacológicos desarrollados por AI en el mercado.
Deep Genomics Biotech Company
Han pasado cinco años desde que Deep Genomics, una compañía canadiense, comenzó a experimentar con el desarrollo de fármacos y el aprendizaje automático en su búsqueda para encontrar una cura para la enfermedad de Wilson.
La enfermedad de Wilson, un trastorno raro y a veces mortal, causa la acumulación de cobre en el cerebro, el hígado y otros órganos. La acumulación de cobre se debe a una mutación que conduce a la pérdida de la función de la proteína de unión al cobre ATP7B.
Uno de los investigadores dijo que la enfermedad se ha estudiado durante más de veinte años sin éxito. El sistema de IA pudo proporcionar un análisis en tres horas.
Continuó explicando que la mutación Wilson es una de una nueva clase de mutaciones. La proteína ATP7B está ausente en la enfermedad de Wilson porque la mutación causa una interrupción en el genoma y evita su producción.
La nueva terapia de Deep Genomic se está probando actualmente en el primer voluntario del estudio. Todos los involucrados esperan tener éxito en el tratamiento de la enfermedad de Wilson, que afecta a aproximadamente una persona de cada treinta mil.
El futuro
La industria de la salud, la IA y los algoritmos de aprendizaje automático (cálculos) están avanzando continuamente en nuevos tratamientos. A juzgar por toda la actividad de IA, se deben presentar varias terapias nuevas.
ROSE DUESTERWALD
Artículos relacionados: enfermedad de Wilson, inteligancia artificial, diagnóstico, imágenes médicas,
Fuente: http://bit.ly/32nBXA5
