En los últimos años los investigadores en obesidad han podido recopilar una gran cantidad de información gracias a la revolución digital, los avances en biotecnología y el abaratamiento de los costes. Todo ello mediante análisis bioquímicos y antropométricos, haciendo uso de aplicaciones móviles y portátiles que proporcionan información sobre hábitos de vida y alimentación de los pacientes, cuestionarios, información en redes sociales, etc.
No obstante, esta enorme cantidad de datos de alta dimensionalidad, complejidad y heterogeneidad no se puede analizar con los métodos clásicos. “Esto ha provocado que la aplicación de las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) haya experimentado un notable impulso para abordar la obesidad”, señaló Jesús Alcalá Hernández, catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada; durante el XIX Congreso Nacional de la Sociedad Española de Obesidad (SEEDO).
Esto se debe a la capacidad de la IA para obtener de forma automática conocimiento útil, realizar predicciones de elevada precisión y ayudar en la toma de decisiones. Alcalá expuso que, “gracias a la IA, los profesionales de la obesidad pueden llevar a cabo análisis más precisos y detallados a partir de los datos heterogéneos y complejos que tienen de sus pacientes, incluso antes de que estos caigan enfermos”.
La importancia de los datos
Con más de 150 aprobaciones por parte de la FDA de algoritmos de IA en todas las especialidades y con un crecimiento exponencial de artículos en Pubmed usando aprendizaje automático, la IA clínica no es el futuro, sino que forma parte del presente, coincidieron los asistentes al congreso. “Ya es posible ahora proporcionar tratamientos más eficaces y personalizados, que ayudan a prevenir enfermedades y tienen un impacto significativo en la salud y el bienestar de las personas”, subrayó el catedrático.
Por su parte, Ignacio Medrano, neurólogo y fundador de la empresa Savana, señaló que, “la obesidad no es distinta a cualquiera de las patologías, en el sentido de que genera una gran cantidad de datos clínicos y moleculares. Los datos son la ‘gasolina’ que alimenta los algoritmos de aprendizaje automático, que permiten hacer una verdadera medicina de precisión”. Para este experto, “ahora es el momento de trabajar en su implementación. Actualmente el mayor riesgo es no hacerlo, y quedarnos atrás en relación a países que ya están implementándolo en sus procesos clínicos”.
Fiabilidad y confianza
En la actualidad se han superado aspectos como la privacidad de datos, pero todavía se detienen proyectos de IA “por razones incomprensibles, como el miedo a trabajar en la nube”, indicó Medrano. “Los profesionales sanitarios estamos preparados para asumir estos recursos, porque la IA no es más que un tipo avanzado de matemáticas apoyadas por computación y, además, disponemos de guías para la correcta adopción de IA clínica, para la lectura crítica de los modelos y para la validación externa”.
“Los sanitarios estamos preparados para asumir estos recursos, porque la IA no es más que un tipo avanzado de matemáticas apoyadas por computación y disponemos de guías para la correcta adopción de IA clínica”
Ignacio Medrano, neurólogo
La fiabilidad de estos sistemas es una de las claves para que su uso se “normalice” y se amplíe. “Si estos sistemas, y las personas que se encuentran detrás de ellos, no demuestran ser merecedores de confianza, pueden producirse consecuencias no deseadas que obstaculicen su adopción, impidiendo el logro de los enormes beneficios económicos y sociales que pueden acarrear”, subrayó por su parte el catedrático de la Universidad de Granada.
Unión Europea
En este sentido, la Unión Europea ha presentado un proyecto de ley para la IA y ha establecido unas directrices para promover el desarrollo de una IA fiable que respete los derechos fundamentales, posicionándose como el centro de desarrollo y como líder en el campo de una tecnología ética y de vanguardia. Durante los últimos años, tanto a nivel europeo como nacional, se está realizando un gran esfuerzo para mejorar la gestión y evaluación sanitaria haciendo uso de la IA. Así, con el fin de liberar todo el potencial de los datos sanitarios, la UE ha presentado recientemente un reglamento para crear el Espacio Europeo de Datos Sanitarios.
Estos esfuerzos han permitido que los sistemas de IA sean cada vez más utilizados dentro de los sistemas sanitarios. “La digitalización y la interoperabilidad de los historiales médicos electrónicos, combinadas con el uso de las tecnologías de la IA y del análisis de datos, posibilitan una utilización más eficiente de esta información. Gracias a este análisis de datos avanzados, nuestros profesionales de la salud pueden identificar patrones y tendencias en la salud de los pacientes, lo que conduce a diagnósticos más precisos y tratamientos más efectivos”, concluyó Jesús Alcalá.
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