La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han desbloqueado un valor significativo en todo el ciclo de prestación de atención médica.
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La medicina siempre ha operado como un campo “basado en evidencia”, lo que significa que generalmente busca experimentar para reunir evidencia que respalde afirmaciones específicas sobre el éxito del diagnóstico y el tratamiento. Por ejemplo, la medicación se utiliza a menudo en la ley de promedios estadísticos: si la mayoría de las personas responde positivamente a un medicamento en particular, entonces generalmente se prescribe de manera más amplia, ya que se aplica a una mayor parte de la población, hasta que la evidencia demuestre lo contrario. Sin embargo, esto también significa que un porcentaje de la población se verá afectado por el margen de error y puede experimentar efectos secundarios, falta de beneficio terapéutico o consecuencias más peligrosas debido a una terapia inadecuada.
Con la llegada del aprendizaje automático avanzado y los modelos de aprendizaje profundo, este precedente está cambiando gradualmente, y los diseñadores de fármacos y fabricantes de productos terapéuticos buscan cada vez más formas de pasar al tratamiento dirigido por el genotipo. Un aspecto clave de esta búsqueda es el estudio y desarrollo de herramientas más avanzadas en el campo de la farmacogenómica, que se basa en la comprensión de la genética única de un individuo y cómo puede responder a medicamentos específicos. Un estudio reciente en Annals of Medicine and Surgery analiza cómo la incorporación de la farmacogenómica a la medicina de precisión ha creado nuevas y enormes oportunidades para una atención personalizada; Específicamente, la terapia guiada por genotipo se ha vuelto más disponible debido al modelado de interacciones entre medicamentos y genes impulsado por IA, además de modelos de aprendizaje automático que pueden sintetizar volúmenes masivos de datos genómicos y a nivel de población para determinar dosis personalizadas y la propensión a reacciones adversas. Como indica el autor, esta oportunidad se ha aprovechado en algunas de las especialidades más críticas, incluidas la psiquiatría, la cardiología, la oncología y las enfermedades infecciosas. En psiquiatría, el modelo ML está desbloqueando cada vez más la capacidad de predecir la resistencia al tratamiento con antidepresivos con mucha antelación, lo cual es un problema común y un punto de frustración para este grupo de pacientes; En cardiología, la dosificación de warfarina y clopidogrel dirigida por el genotipo ha producido beneficios significativos en la reducción de la mortalidad y las tasas de eventos adversos. En oncología, quizás el campo más propenso al éxito con la farmacogenómica, los modelos de aprendizaje automático pueden analizar la nueva granularidad de los biomarcadores, permitiendo así “terapias ultradirigidas que atacan mutaciones específicas de tumores con una precisión excepcional”.
Este es el futuro de la medicina personalizada y personalizada.
Otro estudio publicado en Fronteras de la inteligencia artificial discutir cómo la transición de la medicina desde un enfoque único para todos a un tratamiento curado marca uno de los mayores cambios en la historia del campo; Esto es posible en gran medida gracias a modelos de límites que pueden desbloquear nuevas formas de analizar y cuantificar datos. En cuanto al diagnóstico de enfermedades, los modelos de aprendizaje automático crean oportunidades importantes para mejorar la detección temprana: “Los algoritmos de aprendizaje automático han demostrado ser muy efectivos para reconocer patrones en conjuntos de datos complejos, lo que permite el diagnóstico temprano de afecciones como el cáncer, la diabetes y las enfermedades cardiovasculares, a menudo antes de que aparezcan los síntomas clínicos. Por ejemplo, se han desarrollado modelos de IA para analizar imágenes médicas, como mamografías y la alta precisión de estas tomografías computarizadas. Conjuntos de datos de imágenes etiquetadas para “aprender” características que indican cáncer en etapa temprana, ayudando a los radiólogos a identificar problemas potenciales más rápidamente. De los métodos tradicionales, la capacidad de la IA para analizar datos genómicos y clínicos también se extiende al análisis predictivo para evaluar el riesgo del paciente de padecer diversas enfermedades.
¿Por qué es todo esto importante?
Los modelos de IA de vanguardia que prevalecen hoy en día son increíblemente poderosos. Pero lo más importante es que esto es lo peor que jamás habrán sido. Con miles de millones de dólares invertidos en la investigación de la IA, un apetito increíble por parte de la economía minorista y las empresas por invertir en esta tecnología y un índice de morbilidad global que empeora rápidamente, el entorno está propicio para aprovechar lo mejor de esta tecnología para transformar verdaderamente el diagnóstico y la atención de precisión en las próximas décadas. La IA tiene un potencial significativo para desbloquear una enorme cantidad de valor en toda la cadena de valor de la atención médica: desde el diagnóstico y la detección hasta el diseño preciso de medicamentos, terapias seleccionadas, monitoreo remoto de pacientes, seguimiento post-terapia y medicina de longevidad, esta tecnología ofrece muchos beneficios, si se desarrolla correctamente.
