?Se convertir¨¢n los datos en la panacea de la medicina del siglo XXI?

A?o 2030. El individuo siente la garganta inflamada y un poco de fiebre, as¨ª que baja a la calle y, a 20 metros de su casa haciendo esquina, localiza lo que busca: una especie de fotomat¨®n futurista en el que entra para hacer un par de fotos de su garganta, una auscultaci¨®n rob¨®tica y un r¨¢pido intercambio de palabras con un asistente de voz enlatado. Al cabo de un breve instante, se abre una compuerta para mostrarle una caja de antibi¨®ticos, que recoge r¨¢pidamente mientras se dispone a volver a su sof¨¢.

Este podr¨ªa ser el futuro de las consultas m¨¦dicas si tenemos en cuenta que el sector sanitario es uno de los sectores en los que el impacto de la inteligencia artificial promete ser m¨¢s revolucionario. Este potencial de mejora se puede aplicar tanto a cuestiones estructurales derivadas de nuestra propia sociedad global como a la masificaci¨®n que hay en los hospitales y centros sanitarios para conseguir un diagn¨®stico y que tambi¨¦n podr¨ªa resolverse con la ayuda de la automatizaci¨®n.

Los algoritmos pueden procesar miles de resonancias de un tipo de tumor espec¨ªfico, extraer cuales son las caracter¨ªsticas comunes de ellas y combinar esta informaci¨®n para diagnosticar pacientes con una tasa de acierto bastante elevada. Y adem¨¢s hacerlo en el transcurso de unas pocas horas. Y aunque las m¨¢quinas tienen capacidades intelectuales inferiores a sus hom¨®logos humanos, lo pueden compensar con el hecho de que pueden acumular en un solo d¨ªa tanto conocimiento pr¨¢ctico como 10 m¨¦dicos con 40 a?os de experiencia.

• Una ayuda adicional para combatir el Alzheimer

Cada vez hay m¨¢s ejemplos de procesos de diagn¨®stico autom¨¢tico que empiezan a ser viables gracias a la inteligencia artificial. Es el caso de la utilizaci¨®n de las redes neuronales para clasificar tumores a partir de resonancias, el diagn¨®stico de enfermedades gen¨¦ticas raras con una simple foto o la detecci¨®n de Parkinson a trav¨¦s de grabaciones de voz.

Un ejemplo significativo es la detecci¨®n temprana de Alzheimer a partir de la medici¨®n de los impulsos magn¨¦ticos del cerebro (magnetoencefalograf¨ªa). Desde hace a?os, el Laboratorio de Neurociencia Cognitiva y Computacional (LNCyC) hace estudios punteros a nivel mundial basados en t¨¦cnicas estad¨ªsticas y de machine learning para detectar tempranamente el s¨ªndrome de Alzheimer. Los Data Science Awards organizados por LUCA, la unida de datos de Telef¨®nica, son el premio nacional de referencia en ciencia de datos e inteligencia artificial. En la edici¨®n de 2018, la compa?¨ªa puso a disposici¨®n de la comunidad espa?ola de cient¨ªficos de datos, un conjunto de estad¨ªsticas del Laboratorio de Neurociencia. El concurso permit¨ªa desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial que diferenciaba correctamente aquellos pacientes que iban a desarrollar Alzheimer de los que no. Los datos eran muy complejos para un experto humano: se hab¨ªan tomado m¨¢s de 25.000 mediciones del campo magn¨¦tico del cerebro en 130 pacientes.

Mi experiencia como participante me permite afirmar con contundencia que sin la ayuda de las m¨¢quinas con cierta inteligencia no hubiera sido posible diferenciar en la enorme mara?a de datos los patrones estad¨ªsticos a los pacientes que iban a desarrollar Alzheimer. Algunos de estos patrones eran sutiles diferencias en el nivel de complejidad de las sincronizaciones entre las distintas ¨¢reas del cerebro, otros eran patrones de conexi¨®n debilitados entre regiones cerebrales lejanas o conexiones m¨¢s fuertes entre regiones m¨¢s cercanas. En cualquier caso, estas diferencias eran tan sutiles, que solo una inteligencia artificial pod¨ªa identificarlas.

Dado el beneficioso impacto de estas tecnolog¨ªas cuando se aplican al sector sanitario, habr¨ªa que poner en valor y apostar m¨¢s por ellas a la hora de planificar nuestro futuro sistema de salud. Por eso, el apoyo a entidades como el LNCyC o la convocatoria de premios como el Data Science Awards de LUCA, cuya cuarta edici¨®n ha comenzado recientemente, permiten visibilizar lo que se podr¨ªa conseguir y concienciar a la opini¨®n p¨²blica de la importancia estrat¨¦gica de estas tecnolog¨ªas y su contribuci¨®n al desarrollo de los pa¨ªses.

Pablo L¨®pez ?lvarez es Senior Data Scientist en Returnly y ganador de los Data Scientist Awards de LUCA en el 2018.