SU USO EN IMAGEN Y MONITORIZACIÓN DOMICILIARIA, POR EJEMPLO, GENERA GRAN VOLUMEN DE DATOS
El manejo de la información, reto de la inteligencia artificial en la Medicina
Los sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar a los clínicos en diferentes ámbitos, como la proteómica, el diagnóstico por imagen, la identificación de marcadores terapéuticos en cáncer y la monitorización de pacientes a domicilio, todo ello gracias a su capacidad para manejar y organizar grandes cantidades de información.
Javier Granda Revilla. Barcelona. | 12/09/2011 00:00
Josep Lluis Arcos, del Instituto de Inteligencia Artificial.
La ingente cantidad de información que generan los nuevos dispositivos es uno de los retos a los que se enfrentan a diario especialistas de campos tan diversos como diagnóstico por imagen, genética y proteómica y monitorización remota. Los expertos participantes en la XXII Conferencia Internacional Conjunta en Inteligencia Artificial, celebrada en Barcelona, han debatido cómo su disciplina puede contribuir a superar este obstáculo.
Como ha explicado Josep Lluis Arcos, investigador científico del Instituto de Investigación e Inteligencia Artificial del CSIC, "históricamente, la relación entre inteligencia artificial y medicina se basaba en los sistemas expertos, especialmente durante los años 70-80. Actualmente, con las nuevas técnicas de tratamiento de imagen se han encontrado nuevas líneas de aplicación, como la ayuda al diagnóstico por imagen".
El reto, en su opinión, se basa en el manejo tanto de grandes volúmenes de información como de imágenes, "que resultan muy complejas de identificar" por la gran cantidad de muestras similares.
- El objetivo de estas técnicas es ayudar en la toma de decisiones, facilitando las búsquedas de información y organizando los datos
Desde nuestro instituto estamos impulsado una red peer to peer para ayudar a distintos laboratorios, a encontrar indicios que les faciliten confirmar si su hallazgo es o no novedoso".
También las herramientas de ayuda para la identificación de dianas y marcadores terapéuticos en oncología han gozado de un gran impulso en este ámbito. Como ha recordado el experto, uno de los principales problemas de la tecnología de los microarrays es la toma de muestra de pacientes, tanto sanos como en diferentes fases del cáncer.
"En este campo lo relevante es intentar predecir al máximo en las primeras fases de la enfermedad, antes de la metástasis. Intentamos ver qué tipo de genes quedan alterados y cómo actuar sobre determinados genes para, por ejemplo, diseñar fármacos mucho más personalizados. De nuevo, tenemos que manejar gran cantidad de información y no es factible someter a tests a todos los genes, porque sería muy costoso.
Nuestro objetivo se centra en cómo ayudar a los técnicos e investigadores en estas áreas para conocer las relaciones de activación entre unos genes y otros y contribuir así a priorizar por dónde comenzar sus ensayos e investigaciones clínicas ante esta avalancha de información".
Trabajo conjunto
Este tipo de herramientas tiene como característica común el hecho de que son siempre de ayuda para la toma de decisiones.
- Tradicionalmente, la inteligencia artificial aportaba al campo médico sistemas expertos; ahora trata de ayudar realmente en la práctica clínica
"La idea es tener a determinados pacientes sensorizados desde el hospital durante 24 horas o el periodo de tiempo que se precise. Es un campo que está creciendo mucho, porque el paciente está mejor en su casa, sobre todo si no necesita de un tratamiento muy específico, mientras que el clínico precisa tener una información regular y fiable en el entorno en el que el paciente se desenvuelve. De nuevo nos enfrentamos al problema de la excesiva cantidad de información y tratamos de ver cómo se puede recoger y sintetizar, y ayudar realmente así al clínico a tomar decisiones".
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