#1 Tres cosas que saber sobre la Inteligencia Artificial en Medicina

Por: Jose M. Juarez.

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Resumen

La Inteligencia Artifcial en Medicina (IAM) se entiende mejor si se conocen tres elementos: su definición, su historia y sus desafíos actuales. En este artículo repaso estos tres puntos desde el punto de vista de mi propia experiencia.

Keywords: Inteligencia Artificial en Medicina; Definición; Historia; Desafíos; Temas de Investigación .

1. Definición de la Inteligencia Artificial en Medicina

Parece sorprendente pero la historia nos dice que medicina está en el corazón mismo de la Inteligencia Artificial. Los primeros trabajos de Inteligencia Artificial en Medicina (IAM) datan de de la década de 1970, apenas quince años después de la reunión celebrada en el Dartmouth College ([link]) en 1956 donde se acuñó el término Inteligencia Artificial (IA). Por tanto podemos decir que la IA en medicina siempre ha formado parte de los ambiciosos objetivos que la IA en general ha planteado.

Los expertos en el campo no alcanzan un consenso a la hora de definir la IAM, sin embargo podemos decir que la IAM es una área intrínsecamente multidisciplinar. Decimos intrínsecamente porque es la intersección de dos grandes áreas de estudio que, a su vez, son interdisciplinares: la IA y la Biomedicina.

En mi opinión, aunque pueda resultar paradójico, el objetivo de la Inteligencia Artificial en Medicina no es mejorar nuestra salud, sino ayudar a los profesionales clínicos a desarrollar de una forma efectiva su trabajo. Este matiz es muy importante. Además de los motivos éticos y legales, es el simple convencimiento de que el criterio profesional clínico debe prevalecer a día de hoy.

2. Historia de la Inteligencia Artificial en Medicina

En su primera década de vida (años 70), los trabajos de investigación en IAM se centraron principalmente en analizar la potencia y limitaciones de los modelos teóricos de la IA en algunos campos de la medicina, siendo especialistas en medicina quienes lideraron los primeros proyectos científicos entre los que destacan: Present Illness Program (1976), MYCIN (1976), CASNET (1978) e Internist-1 (1982). Hasta donde conozco, la primera reunión científica específica fue la AIM workshop se celebró en la Rutgers University (Estados Unidos) en 1975 y cuya temática específica era “Knowledge Based A.I. Systems”. Muchos de los proyectos mencionados anteriormente se presentaron en este workshop.

La década de los 80 continúa madurando este campo de estudio, particularmente con el auge de la Ingeniería del Conocimiento y el desarrollo de los sistemas basados en conocimiento. En este periodo hay un creciente interés en el desarrollo de sistemas expertos que, de forma autónoma, intentan revolver tareas propias del médico (diagnóstico, planificación de terapias, etc.). Una evidencia de la cristalización de estas nueva disciplina es que la American Association for Artificial Intelligence (AAAI-M) configura un subgrupo de trabajo dedicado en exclusiva a las aplicaciones en medicina.

History Timeline Artificial Intelligence in Medicine

Durante la siguiente década, se extiende el interés de la IAM a nivel global, estableciéndose grupos de trabajo en Europa a través de la comunidad Artificial Intelligence in Medicine. Mediante la organización de congresos regulares y revistas, la IAM se distingue de la investigación general en IA. Sin embargo, según E. Shortliffe, a pesar del reconocimiento de la IAM en aquella época, la comunidad científica seguía adoleciendo de cierto desconocimiento de la naturaleza de las cuestiones científicas que se plantean, la dificultad del área y el rigor con las que las técnicas se desarrollan.

A mediados de los 90, los avances tecnológicos, tanto a nivel de hardware como redes de comunicaciones, producen un gran impacto en esta comunidad científica, debido las importantes mejoras tecnológicas a nivel hospitalario y la democratización de Internet. La IAM ahora deja de desarrollarse en sistemas aislados para prestar atención a su integración con los sistemas de información clínicos.

La primera década del siglo XXI consolida la importancia del modelado de los flujos clínicos de trabajo y la incorporación de la IAM a éstos. Los trabajos realizados indican que se trabaja en la IAM con un enfoque todavía más práctico, con el objetivo de dotar a la IAM de la habilidad para influenciar en la administración de cuidados clínicos. Así, crece un interés transversal en los principios de la IA, junto con en el estudio de las bases de datos, el análisis estadístico y la interacción hombre máquina.

3. Desafíos de la Inteligencia Artificial en Medicina

Los desafíos de la Inteligencia Artificial en Medicina han ido evolucionando a lo largo del tiempo, como puede verse en la línea de tiempos de la gráfica de arriba. Hoy en día, las principales líneas de investigación según la Society for Artificial Intelligence in Medicine son muchas: la explotación del Big Data Biomédico, la gestión de los procesos de trabajo clínico y minería de procesos, las herramientas de apoyo a la decisión mediante medicina basada en la evidencia y la explotación de redes sociales y la información textual de la Web.

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Last update March 2018
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