7 utilidades del Machine Learning en la salud

Calidad, valor y resultados son tres palabras de moda que siempre acompañan a la asistencia sanitaria y que prometen mucho. Hoy en día, los especialistas sanitarios y las partes interesadas de todo el mundo buscan formas innovadoras de cumplir esta promesa. 

La asistencia sanitaria inteligente basada en la tecnología ha dejado de ser una fantasía, ya que los dispositivos médicos conectados a Internet están impidiendo que el sistema sanitario, tal y como lo conocemos, se desmorone debido al gran aumento de la población.

Y es que la tecnología está permitiendo a los profesionales sanitarios desarrollar modelos alternativos de dotación de personal, así como la capitalización de la propiedad intelectual, el proporcionar una atención sanitaria inteligente o la capacidad de reducir los costes administrativos y de suministro.

El Machine Learning (aprendizaje automático) en la sanidad es una de las áreas que está teniendo una aceptación gradual en el sector sanitario.

Google desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático para identificar tumores cancerosos en las mamografías.

El número cada vez mayor de aplicaciones del aprendizaje automático en la atención sanitaria nos permite vislumbrar un futuro en el que los datos, el análisis y la innovación trabajan de la mano para ayudar a innumerables pacientes. Pronto, será bastante común encontrar aplicaciones basadas en ML integradas con datos de pacientes en tiempo real disponibles en diferentes sistemas sanitarios de múltiples países, aumentando así la eficacia de nuevas opciones de tratamiento que antes no estaban disponibles.

En este artículo, hablaremos de las 7 principales utilidades del Machine Learning en la atención sanitaria.

1. Identificación de enfermedades y diagnósticos

Una de las principales aplicaciones del ML en la sanidad es la identificación y el diagnóstico de enfermedades y dolencias que, de otro modo, se consideran difíciles de diagnosticar. Esto puede incluir cualquier cosa, desde cánceres que son difíciles de detectar durante las etapas iniciales, hasta otras enfermedades genéticas.

IBM Watson Genomics es un excelente ejemplo de cómo la integración de la informática cognitiva con la secuenciación de tumores basada en el genoma puede ayudar a realizar un diagnóstico rápido.

2. Descubrimiento y fabricación de fármacos

Una de las principales aplicaciones clínicas del aprendizaje automático se encuentra en el proceso de descubrimiento de fármacos en su fase inicial. Esto incluye también tecnologías de I+D como la secuenciación de nueva generación y la medicina de precisión, que pueden ayudar a encontrar vías alternativas para la terapia de enfermedades multifactoriales.

Actualmente, las técnicas de aprendizaje automático implican un aprendizaje no supervisado que puede identificar patrones en los datos sin proporcionar ninguna predicción.

3. Diagnóstico por imagen médica

El Machine Learning y el Deep Learning son los responsables de la innovadora tecnología llamada Computer Vision. A medida que el aprendizaje automático sea más accesible y que crezca su capacidad explicativa, se verán cada vez más fuentes de datos de imágenes médicas variadas que formen parte de este proceso de diagnóstico impulsado por la Inteligencia Artificial.

4. Medicina personalizada

Los tratamientos personalizados no sólo pueden ser más eficaces al combinar la salud individual con el análisis predictivo, sino que también están maduros para una mayor investigación y una mejor evaluación de la enfermedad. En la actualidad, los médicos se limitan a elegir entre un conjunto específico de diagnósticos o a estimar el riesgo del paciente basándose en su historial sintomático y en la información genética disponible.

Por suerte, el aprendizaje automático en medicina está avanzando a pasos agigantados. En los próximos años, veremos llegar al mercado más dispositivos con sofisticadas capacidades de medición de la salud, lo que permitirá disponer de más datos para estas tecnologías sanitarias de vanguardia basadas en el ML.

5. Modificación del comportamiento basada en el aprendizaje automático

La modificación del comportamiento es una parte importante de la medicina preventiva, y desde la proliferación del Machine Learning en la sanidad, están surgiendo innumerables startups en los campos de la prevención e identificación del cáncer, el tratamiento de pacientes, etc.

Las apps móviles para el cambio de comportamiento pueden ayudar en una gran variedad de enfermedades o trastornos, como en aquellas en las que un cambio de conducta es fundamental para conseguir mantener la salud o conseguir una curación. En la diabetes, por ejemplo, una aplicación móvil ayuda al enfermo a la autogestión, permitiendo un ajuste inmediato de la cantidad de insulina.

6. Registros sanitarios inteligentes

Mantener los registros sanitarios actualizados es un proceso exhaustivo, y aunque la tecnología ha contribuido a facilitar el proceso de introducción de datos, lo cierto es que incluso ahora, la mayoría de los procesos llevan mucho tiempo.

El papel principal del aprendizaje automático en la sanidad es facilitar los procesos para ahorrar tiempo, esfuerzo y dinero. Los métodos de clasificación de documentos mediante máquinas vectoriales y las técnicas de reconocimiento OCR basadas en ML están cobrando fuerza poco a poco en el sector.

7. Ensayos clínicos e investigación

El aprendizaje automático tiene varias aplicaciones potenciales en el campo de los ensayos clínicos y la investigación. Como diría cualquier persona de la industria farmacéutica, los ensayos clínicos cuestan mucho tiempo y dinero y pueden tardar años en completarse en muchos casos.

La aplicación de análisis predictivos basados en Machine Learning para identificar posibles candidatos a ensayos clínicos puede ayudar a los investigadores a extraer un conjunto de puntos de datos muy variados, como visitas médicas previas, redes sociales, etc. El aprendizaje automático también se ha utilizado para garantizar el seguimiento en tiempo real y el acceso a los datos de los participantes en el ensayo, así como para encontrar el mejor tamaño de la muestra que se va a probar y aprovechar el poder de los registros electrónicos para reducir los errores basados en los datos.

Los proveedores de atención sanitaria deben dejar de considerar el Machine Learning como un concepto del futuro y, en consecuencia, adoptar las herramientas que el mundo actual está poniendo hoy a nuestra disposición.