Todo lo que aportan la Inteligencia Artificial y el Machine Learning al sector sanitario

Todo lo que aportan la Inteligencia Artificial y el Machine Learning al sector sanitario

16 marzo 2017

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning en ciencias de computación son dos conceptos que están teniendo cada vez más cabida en el sector sanitario. Ambos conocimientos están forzando un cambio radical en el mundo de la sanidad. Las nuevas tecnologías están incrementando cada vez más su inversión en la salud y permiten resolver problemas difíciles de solventar por los propios humanos.

Tanto la Inteligencia Artificial como el Machine Learning pueden llegar a analizar grandes cantidades de datos y aportar, en un momento concreto, la información exacta y necesaria para poder tratar a un paciente. Este hecho indica un avance crucial en el conocimiento y tratamiento de la salud humana.

 

Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

Hay muchos que los toman como sinónimos, pero no es así. Bien es cierto que todas guardan relación, pues se basan en el procesamiento de datos en grandes cantidades, pero tienen diferente  nivel de complejidad. A grandes rasgos, mientras que en la  Inteligencia Artificial  la máquina responde siempre igual ante los mismos parámetros; en Machine Learning (Aprendizaje Automático), la máquina es capaz de autoaprender y corregir errores; en Deep Learning (la más compleja), además toma decisiones a partir de los datos.

Fundamentalmente son Inteligencia Artificial y Machine Learning los que están funcionando hoy día dentro del mundo de la sanidad.

 

Mejoras

Algunos de los beneficios que pueden aportar las nuevas tecnologías para que el sector de la sanidad sea más eficaz son:

  • Proponer al paciente un proceso de cura menos costoso y más eficiente.
  • Evaluar de una forma correcta y exhaustiva las interpretaciones de los resultados de las pruebas realizadas a pacientes.
  • Tratar a los pacientes a través de un análisis general, en vez de tratar daños específicos.

Por otro lado, las áreas en las que se están empezando a utilizar la Inteligencia Artificial y el Machine Learning son:

  • Enfermedades oncológicas: las técnicas de estas nuevas tecnologías en el tratamiento y diagnóstico del cáncer pueden ayudar a saber cuál puede ser la mejor terapia para cada paciente.  Existen un proyecto orientado a buscar nuevas moléculas que luchen contra el cáncer y Microsoft y Google también tienen proyectos relacionados con este ámbito.
  • Biomedicina: ayudan a la elaboración de un diagnóstico correcto, analizando los síntomas del enfermo para conocer posibles enfermedades y poder recomendar el mejor tratamiento para  la enfermedad.  
  • Interpretación de datos: existe un proyecto que consiste en la creación de una red neuronal  capaz de estudiar y comparar radiografías en la propia base de datos, evitando la posibilidad de error que puede llegar a tener un radiólogo. 

 

Geoffrey Hinton y sus investigaciones

Los Premios Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento han concedido recientemente el galardón en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) al investigador Geoffrey Hinton en su novena edición, por sus investigaciones sobre la Inteligencia Artificial y el cerebro humano.

Hinton es reconocido por ser pionero en investigaciones sobre el Machine Learning, es decir, es el padre de las primeras máquinas con capacidad para aprender.  A día de hoy, Hilton pretende mejorar el marco sanitario y la asistencia sanitaria. Trabaja para poder interpretar homografías o resonancias magnéticas.

Todo este nuevo escenario lleva al profesional TIC a plantearse otros ámbitos de investigación y desarrollo laboral. Lógicamente todo pasa por la formación, entre otras materias en Machine Learning, Big Data y Business Intelligent.