La medicina
y su consecuente evolución a lo largo de los siglos se ha visto sometida a
cambios en los diferentes paradigmas, hasta llegar a la situación en la que nos
encontramos actualmente. Desde el siglo XX, el avance de la medicina ha estado impulsado por el
desarrollo científico y técnico, que son en gran parte, los que han permitido
los descubrimientos observados en el campo de la biología molecular y la
genética, todo ello en paralelo a los avances tecnológicos, permitiendo ofrecer
a los pacientes unos diagnósticos y tratamientos, más certeros e
individualizados.
Actualmente nos encontramos
en una situación en la que los médicos y resto de personal sanitario nos hemos
visto superados, al encontrarnos ante un conjunto de información tan grande
y tan compleja que hacen muy difícil su asimilación, además de ser muy difícil su procesamiento utilizando las
herramientas de gestión de bases de datos convencionales. Estos grandes volúmenes de información son los que se conocen
como Big Data y representan una oportunidad para los innovadores y
todos los que se preocupan por la salud, ya que pueden aumentar la
posibilidad de obtener una información más efectiva de los datos y menores
tasas de mortalidad de los pacientes.
La cuestión es cómo
acceder, distribuir y utilizar esta vasta cantidad de datos. Los pacientes, las
clínicas o los hospitales tienen cantidades masivas de información y datos
clínicos, en formatos escritos, en papel o electrónicos pero que permanecen sin
utilizar por la dificultad e imposibilidad material de digerirlos de forma
efectiva, por muy buenos deseos que pueda tener el equipo sanitario. Lo cierto
es que esta dificultad puede tener consecuencias tanto en el control de
los gastos médicos como en la mejora de las tasas de mortalidad.
Las nuevas
tecnologías como la computación cognitiva ofertan promesas para hacer frente a
este reto, al estar diseñadas específicamente para integrar y analizar grandes
conjuntos de datos. Estos sistemas son capaces de entender los diferentes tipos
de datos, como son los valores de laboratorio de una base de datos estructurada
o el texto de una publicación científica. También están entrenados para utilizar
el razonamiento avanzado y tecnologías de aprendizaje automático para avanzar
en una investigación más rápido.
Un ejemplo
de este tipo de tecnología es Watson, un sistema informático de inteligencia
artificial creado por IBM, que es capaz de responder a preguntas
formuladas en lenguaje natural. En 2011 Watson
sorprendió al mundo al lograr ganar una competición de tres días, jugando en el
programa televisivo Jeopardy, en el que derrotó a los dos máximos campeones en la
historia del programa.
Más tarde en abril de 2015, la compañía norteamericana creó una división específica para
explorar nuevos usos de Watson en el entorno de la salud. La compañía declaró
su deseo en centrarse en cinco áreas clave; la primera consiste en ayudar a
que las empresas relacionadas con el ámbito sanitario lleguen al descubrimiento
de nuevos fármacos y a su reembolso más rápido. Otras áreas incluyen el apoyo a la decisión
clínica en oncología y la genómica, el análisis de imágenes mediante la
combinación de datos con los registros de salud electrónicos para llegar a
diagnósticos más rápidos, o posibles soluciones para las enfermedades crónicas. Desde
entonces, IBM ha invertido más de 5.000 millones en compras y alianzas con terceros
para fortalecer su sistema.
Por el momento, IBM Watson ya se está
asentando como una herramienta de consulta médica imprescindible en el campo de
la oncología, en la que por ejemplo fue capaz de superar a
médicos de la universidad de Tokio al
diagnosticar un tipo raro de leucemia en una mujer de 60 años que había sido
identificado de manera errónea meses antes. A la máquina de IBM le llevó solo
10 minutos comparar los cambios genéticos de la paciente con una base de datos
de 20 millones de informes de investigaciones sobre cáncer, dando como
resultado el diagnóstico correcto y ayudando a elegir el tratamiento adecuado.
Con todo esto muchos
de los lectores se preguntarán a estas alturas si Watson IBM será capaz de
sustituir a los médicos en el futuro. La respuesta a esta pregunta es un NO
rotundo,
es más sus propios creadores reconocen que Watson no fue desarrollado para
reemplazar a los humanos, sino para ayudar a cumplir ciertos objetivos, como son la reducción
sustancial de los costes en sanidad, el aumento de la calidad de la asistencia
sanitaria y una posible eliminación del error humano en el entorno sanitario. Por tanto, su creación buscaba fortalecer a los seres
humanos y por otro lado enseñar a que los humanos se beneficien de la
inteligencia artificial.
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