El potencial y los obstáculos de la IA en la oftalmología

La industria médica es una en las que más se ha promovido la implementación de la inteligencia artificial, ya que sería una herramienta que ayudaría a salvar la vida de miles de personas. Sin embargo, y aunque apoyan la idea, algunos médicos recalcan que el criterio humano no debe quedar de lado.

Para explorar este tema, The Economist se reunió con el doctor Pearse Keane, oftalmólogo del Moorfields Eye Hospital en Londres quien, gracias a su pasión por la ciencia ficción y las tecnologías avanzadas, desde 2016 colabora con DeepMind, una empresa de inteligencia artificial propiedad de Google, con el fin de aplicar la IA en la oftalmología.

En la entrevista, el especialista mencionó un estudio de 2018 donde se describe a un sistema de IA que podría igualar a los expertos mundiales en el diagnóstico de afecciones oculares, ya que a través de un escaneo de retina recomendó la decisión de derivación correcta para más de 50 enfermedades oculares con una precisión del 94%.

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Diagnóstico preventivo

En el campo de la oftalmología para la detección temprana de enfermedades oculares, la inteligencia artificial ha dado esperanza a los investigadores de la University College of London, quienes han implementado esta tecnología para desarrollar una prueba que es capaz de detectar la progresión del glaucoma 18 meses antes que las pruebas actuales.

La prueba –llamada DARC (Detection of Apoptosing Retinal Cells)– muestra las células de la retina que sufren apoptosis, una muerte celular programada. Con el uso del algoritmo de IA se prevé que disminuyan los desacuerdos en los diagnósticos que pueden existir entre los especialistas.

Pero esta tecnología no sólo se ha implementado en Londres, pues médicos en nuestro país también la están ocupando para la detección temprana de retinopatía diabética, una enfermedad que afecta a 2 de cada 10 pacientes con diabetes y actualmente es la principal causa de ceguera irreversible en México.

Esta técnica consiste en que una cámara de alta definición capta imágenes de la retina, las cuales son analizadas por un programa de inteligencia artificial que en pocos minutos proporciona un diagnóstico. Así, la detección oportuna de la enfermedad permite un tratamiento a tiempo para que la ceguera no evolucione.

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A pesar de este panorama optimista, el doctor Keane advierte a The Economist que existen tres obstáculos que deben superarse al implementar la inteligencia artificial en el campo de la salud:

1. Obtener datos en un formato coherente y utilizable. Muchos médicos cuentan con una gran cantidad de datos sobre una u otra enfermedad, pero esta base de información no está en los formatos adecuados para alimentar los algoritmos.
2. Desafíos legales. Debido a las políticas de privacidad y las leyes que protegen los expedientes médicos, los reguladores aún deben resolver como respetar estas normas y encontrar una forma de integrar la información a los sistemas de IA.
3. Información comprensible. Esta tecnología aprende a través de ejemplos en lugar de seguir reglas explícitas; por lo tanto, determinar por qué estos sistemas llegan a ciertas conclusiones puede ser complejo.

Resolver estas problemáticas, afirma el médico, es indispensable para que los doctores tengan mayor confianza en las opiniones de las máquinas.

La inteligencia artificial para empresas médicas sin duda es una herramienta de gran valor agregado, pero no es un reemplazo de los médicos humanos. ¿Qué piensas sobre la tecnología avanzada en el sector de la salud? Comenta tu opinión y suscríbete a mi blog para leer más artículos relacionados a este tema.