Cómo las computadoras apoyan a los médicos

Las computadoras especialmente capacitadas a veces pueden realizar diagnósticos más precisos que los médicos. Podrían apoyar a los profesionales médicos en muchos campos.

Asistentes de voz como Siri o Alexa, que apagan la luz del baño si lo desean. Sistemas de navegación que indican el riesgo de congestión y sugieren rutas de desvío. Banners publicitarios en Internet que recomiendan productos adicionales tras realizar una compra online. La inteligencia artificial (IA) se ha abierto camino desde hace mucho tiempo en nuestra vida cotidiana. Y ahora la medicina también ha descubierto el potencial de esta tecnología. Casi todos los días, los grupos de investigación informan sobre nuevas formas en que la IA podría ayudar a los médicos, al hacer diagnósticos, elegir una terapia o monitorear el progreso de una enfermedad.

En pocas palabras, la inteligencia artificial funciona como el cerebro humano. Las computadoras primero reciben una gran cantidad de datos, que luego utilizan para reconocer imágenes o proporcionar respuestas a una pregunta. Los expertos hablan de aprendizaje automático aquí, y cuando se desarrolla más, hablan de aprendizaje profundo o redes neuronales.

Las máquinas pueden reconocer mejor los patrones

Pero, ¿puede confiar en esos resultados? ¿La computadora reconoce el cáncer en la imagen de rayos X tan bien como un médico? ¿O mejor? "La inteligencia artificial profundiza mucho más en la biología de un tumor que el cerebro humano", dice el profesor Michael Forsting, radiólogo jefe del Hospital Universitario de Essen. "Reconoce patrones que no vemos". Es por eso que los estudios llegan a la conclusión, por ejemplo, de que el médico digital puede diferenciar entre lunares benignos y melanoma mejor que la mayoría de los médicos de carne y hueso.

Marcas de piel: ¿benignas o malignas?

¿La marca de pigmento es inofensiva o es un cáncer de piel negro, un melanoma? Los dermatólogos no siempre pueden juzgar esto con certeza mirándolos. El profesor Holger Hänßle de la Clínica Universitaria de Dermatología en Heidelberg ha desarrollado un sistema que apoya a los médicos en su trabajo.

En un estudio, vio la diferencia mejor que la mayoría de los 58 dermatólogos. Solo los médicos con mucha experiencia fueron más precisos. El sistema se utiliza ahora en alrededor de 40 prácticas. "El médico siempre debe haber mirado primero la marca de nacimiento", explica Hänßle, "sólo entonces puede activar la inteligencia artificial". La decisión queda en manos del médico. También puede tener en cuenta otra información, como si la marca de la piel ha cambiado o es nueva.

Muchos científicos están trabajando en otras aplicaciones, algunas de las cuales están a punto de ponerse en práctica. Por ejemplo, un proyecto de Forsting: con una probabilidad del 95 por ciento, su sistema puede usar imágenes de resonancia magnética para predecir si el cáncer de cuello uterino ya ha desarrollado metástasis. Sin extirpación de tejido y sin la evaluación profesional de un médico.

Trabajo menos rutinario

Los programas de otros investigadores, por ejemplo, detectaron cáncer de mama en mamografías al menos con la misma frecuencia que los médicos. El diagnóstico de cáncer de pulmón es también uno de los proyectos que han recorrido un largo camino.

Para el radiólogo Forsting, sin embargo, la IA inicialmente tiene otro beneficio. Puede relevar al médico de muchas tareas rutinarias. Por ejemplo, contando los focos de inflamación en pacientes con esclerosis múltiple. O la medición del tamaño del tumor durante los controles.

Entre otras cosas, esto podría evitar errores que surgen de la "satisfacción de la búsqueda", como dicen los médicos. Así que de la satisfacción de haber descubierto el hallazgo que buscaba. Esto conduce fácilmente al hecho de que no se notan otras anomalías. Se ha determinado el número de focos de EM, pero se pasa por alto la metástasis en el área de diagnóstico. Si la computadora se hace cargo de la rutina, el médico podría concentrarse en cualquier otra cosa que las grabaciones puedan revelar.

Un médico, 20 pacientes de cuidados intensivos

Dr. Alexander Meyer im Sinn, futuro cirujano cardíaco en el Centro Alemán del Corazón en Berlín. Fue moldeado por la experiencia que tuvo que hacer como médico joven: como el único médico en una unidad de cuidados intensivos que atendía a 20 pacientes.

Meyer ahora ha alimentado una computadora con los datos de 11.000 pacientes y ha desarrollado un sistema de asistencia a partir de ella. Esto recopila la gran cantidad de datos que se
Se recogen pacientes privados, se los reúne y se analizan. "Esto permite que la computadora identifique complicaciones en una etapa temprana que aún no son claramente evidentes y pueden escapar al médico, especialmente en situaciones agitadas", explica Meyer. La IA incluso puede prevenir muertes de esta manera. Por ejemplo, porque permite una intervención más rápida en caso de insuficiencia renal.

¿Mejor que el hombre?

Las computadoras también pueden ayudar a diagnosticar una hemorragia cerebral no descubierta por los médicos. Encontrará arritmias cardíacas en el electrocardiograma. Tienen el potencial de recomendar terapias para el envenenamiento de la sangre. Reconocen embolias pulmonares.

Pero la IA no funciona a la perfección. La precisión de sus diagnósticos suele ser superior al 90 por ciento, pero casi nunca al 100. Sin embargo, a menudo eso es suficiente para superar a los médicos o al menos estar a la par con ellos.

El médico artificial puede aprender de esto, a través de datos adicionales que se le proporcionan. Si puede confiar en la inteligencia artificial generalmente depende de su calidad. La cantidad no importa. Es fundamental que la computadora reciba la información correcta. Esto se demuestra, entre otras cosas, por la experiencia de investigadores que habían desarrollado un sistema para examinar el hígado a partir de tomografías computarizadas.

Funcionó bien, pero los órganos de pacientes asiáticos fallaron. La posición anatómica difiere un poco de la de los europeos. El programa solo pudo reconocer los hígados asiáticos como tales después de ingresar las imágenes relevantes.

La prueba de resistencia a menudo se omite

Tales errores dejan en claro por qué es importante el control de calidad de los sistemas. Primero se lleva a cabo examinando la precisión del sistema informático. Antes de un lanzamiento al mercado, una prueba de resistencia en situaciones reales también tendría sentido, si es posible en comparación directa: diagnóstico médico solo versus diagnóstico médico con soporte informático. Sin embargo, debido a que los sistemas están clasificados como dispositivos médicos, tales pruebas no son obligatorias y, a menudo, no se llevan a cabo.

Por otro lado, la medicina ahora confía casi naturalmente en la computadora también en otros campos. En el pasado, por ejemplo, los empleados médicos contaban las células en una muestra de sangre bajo el microscopio, hoy los sistemas automatizados lo hacen, y lo hacen de manera mucho más confiable y con menos diagnósticos erróneos que los especialistas capacitados.

¿Ayuda o reemplazo?

Sin embargo, a muchos médicos les preocupa que los procesos en la computadora representen en última instancia una especie de "caja negra". Por lo general, no está claro de qué manera, con qué secuencias de análisis se produce un diagnóstico o una recomendación de terapia. A los médicos no les gusta eso más que a los pacientes. Por lo tanto, los especialistas en TI ya están trabajando para garantizar que las computadoras proporcionen una especie de justificación con su resultado.

En cualquier caso, una cosa está clara: por mucho que la ayuda digital sea útil en el futuro, no sustituirá al médico. Por un lado, los análisis llevados a cabo por un llamado algoritmo solo se aplican a una tarea específica y limitada. No puede analizar un pólipo intestinal (ver cuadro) y diagnosticar una enfermedad inflamatoria intestinal al mismo tiempo.

Los médicos robot siguen siendo una fantasía

Por otro lado, la IA a menudo puede reconocer ciertos patrones con mayor precisión que los humanos, pero no las emociones ni los antecedentes personales. Cómo un paciente experimenta su enfermedad, qué antecedentes tiene, qué problemas hereditarios están presentes, qué revela el examen físico: todo esto a menudo es tan importante para el tratamiento dirigido como los hallazgos exactos en una imagen, lo que a veces puede ser engañoso. Por ejemplo, no todas las hernias de disco duelen, mientras que una espalda visualmente sana puede doler mucho.

No obstante, los expertos están de acuerdo: el papel cada vez más importante de la IA en la medicina conlleva riesgos, pero sobre todo muchas oportunidades, si las personas mantienen el cetro en sus manos. Las fantasías en las que seremos tratados por robots y computadoras en lugar de médicos en el futuro, por lo tanto, seguirán siendo exactamente eso en el futuro previsible: fantasías.