Inteligencia artificial y salud: cómo el sistema científico agrega valor al sector privado
“Qué bueno sería tener a mi médico en el bolsillo todo el día”, pensaron Leandro Bergher y su socios cuando se propusieron desarrollar una plataforma de seguimiento remoto de variables fisiológicas, que crece de la mano de la vasta capacidad en inteligencia artificial del Sistema Científico Nacional.
Mientras tanto, otro grupo de médicos con extensa experiencia empresarial notó que podía adoptar inteligencia artificial para agilizar uno de sus trabajos más estresantes: el triage clínico. Así se abocaron al desarrollo de un asistente en forma de chatbot que, mientras esperamos en la sala o vamos en camino, detectará tempranamente síntomas de Accidente Cerebro Vascular (ACV). Si lo logran, la inteligencia artificial ayudará al personal a derivarnos de manera veloz y eficiente a la especialidad indicada. En palabras de su director: Los profesionales médicos siempre valoramos el aporte de la informática a nuestra práctica. Y hoy, el potencial es enorme: entrenamos inteligencia artificial para lograr lo mejor de ambas”.
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En la Fundación Sadosky cosechamos decenas de ejemplos como el de Leandro Bergher o Mauricio Farez, los protagonistas de las historias anteriores. Vemos cómo la inteligencia artificial está permitiendo a profesionales médicos multiplicarse en su trabajo, incrementando la cantidad de pacientes atendidos y la certeza de sus diagnósticos. A partir de la articulación entre lo público y lo privado, nuestras científicas y científicos están agregando un valor impensado a actividades tradicionales y no tanto, gracias al espíritu emprendedor característico de estos lares.
Hagamos zoom en la historia de Sergio. Su empresa, se especializa en el registro remoto en tiempo real de información fisiológica: presión arterial, peso, electrocardiograma (ECG), saturación de oxígeno, etc. Acudió al sistema científico nacional para materializar los componentes más críticos de esa cadena. "Con el ISISTAN de Tandil, ya logramos cuatro dispositivos vinculados y en la segunda parte del proyecto, estamos avanzando a paso firme”, agregó Liberczuk. La expectativa es elevada pero se está cumpliendo. Por ejemplo, con el IAM de CABA logramos incorporar detección de fibrilación auricular y latidos ectópicos. El rol de la Fundación Sadosky es central en la vinculación de los investigadores de distintos institutos con las necesidades de la industria y de la empresa.
Mediante un trabajo colaborativo, se desarrollaron algoritmos que recogen información de elementos variopintos como balanzas de baño, pulsioxímetros manuales o ECG hogareños, y alimentan una base de datos que luego es estudiada por el o la profesional médica correspondiente. La ductilidad de nuestro personal científico permitió agregar un valor notable a esa cadena, incorporando inteligencia artificial para detectar instantáneamente en el ECG particularidades como arritmias o edades biológicas divergentes de las naturales.
Aprendizaje automático y ciencias de datos
La inteligencia artificial es un cuerpo teórico y una familia de tecnologías, cuenta con el aprendizaje automático entre sus especialidades y parece tener a la medicina en su génesis. El aprendizaje automático o Machine Learning se aplica para clasificar casos, es decir “etiquetarlos”, tomando una cantidad ingente de variables. Por ejemplo, llegar a un diagnóstico de entre un conjunto predeterminado: ACV isquémico, AIT, HIP. En el caso de señales e imágenes médicas, permite intervenirlas aislando áreas que indiquen tempranamente aterosclerosis, tumores, arritmias u otras anomalías.
También aplicamos aprendizaje automático para tomar esas mismas variables y predecir valores ideales de glucemia o triglicéridos, por ejemplo. Lo que los estudios clínicos marcan como máximo/mínimo, la inteligencia artificial lo puntualiza con la precisión que le pidamos, luego de atravesar un costosísimo y altamente especializado entrenamiento por parte de profesionales de las ciencias de datos.
Esas mismas ciencias de datos llevaron al aprendizaje automático más allá: permiten encontrar patrones en nuestros datos que ni el personal médico busca, agrupando casos de maneras innovadoras. Por ejemplo, puede detectar que personas con distintos síndromes conocidos, digamos XXX e YYY, son más propensas a la enfermedad ZZZ. Ahora, llegando a lo que conocemos como “inteligencia artificial generativa”, la investigación médica lo está aplicando para el estudio de “estado de arte”, fundamental en toda nueva pesquisa. Técnicamente, se trata de LLM o Grandes Modelos de Lenguaje, potenciados por la técnica RAG, generación aumentada por recuperación.
Estas son algunas de las herramientas y tecnologías aplicadas a los múltiples proyectos que la Fundación Sadosky apoya desde su área de vinculación tecnológica, con el objetivo de aplicar en el sector productivo los conocimientos en informática creados por el sector científico.
* Leandro Batlle, del equipo de Vinculación Tecnológica de la Fundación Sadosky.