Machine Learning Medicina

El Machine Learning en Medicina, el futuro de la profesión

9 minutos

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial que está constatando tener un papel cada vez más importante en todos los sectores, y en especial en el mundo sanitario. Principalmente, se podría definir el machine learning como la capacidad que tienen los ordenadores para aprender y aportar soluciones de manera autónoma mediante el Big Data.

Este software se basa en un algoritmo que estructura los datos recopilados de forma que permita al sistema aportar soluciones de manera independiente a los diferentes problemas que se puedan plantear. En este sentido se puede distinguir diferentes clasificaciones del machine learning en función del ámbito en el que actúe, aunque, siempre están presentes dos tecnologías:

  • El aprendizaje automático
  • El reconocimiento de patrones e imágenes

Utilidad del Machine Learning en Medicina

El objetivo del Machine Learning en Medicina es el de proporcionar a las herramientas informáticas un procedimiento que les posibilite procesar todos los datos de información sanitaria, sobre todo provienen de las Historias Clínicas. De esta manera, se pueden llevar a cabo una serie de acciones relacionadas con la atención y gestión de la salud como:

  • Emitir diagnósticos que consigan ofrecer datos predictivos sobre ciertas enfermedades
  • Conocer la efectividad que tendrá un tratamiento en un perfil concreto de un paciente.

Además, el machine learning en medicina representa un papel esencial en la formación y actualización de todos los profesionales de la salud. Esta tecnología les permite disponer de conocimiento adecuado y preciso en el momento concreto en que lo necesitan. En este sentido, el machine learning permite comprender mejor en qué y cómo están trabajando los investigadores para dotarlos de la información más relevante para ellos, mediante la extracción de información de datos no estructurados clasificándolos según el contexto y ofreciendo resultados concretos.

Por lo tanto, la gama de aplicaciones y utilidades que arroja esta tecnología en el ámbito de la salud es cada vez más grande. Algunas de las aplicaciones más comunes son:

  • Dota de herramientas avanzadas de soporte al proceso de toma de decisiones, tanto a los profesionales de la salud, como al resto de usuarios del sistema sanitario
  • Ofrece información puntual, actualizada sobre procedimientos concretos, así como permite solventar dudas o problemas que puedan aparecer en la práctica diaria.
  • Agiliza procesos fundamentales en la gestión sanitaria, tanto en temas de atención al paciente como en la gestión sanitaria.
  • Propicia el diagnóstico precoz de muchas enfermedades, en especial en las enfermedades oncológicas. Estas patologías se benefician notablemente de esta tecnología.
  • Diagnóstico no invasivo de ciertos problemas de salud.
  • Facilita la obtención de biomarcadores para ciertas enfermedades mediante la predicción precisa del riesgo existente de contraer ciertas enfermedades.
  • Valora previamente los efectos que el tratamiento va a tener en cada persona.
  • Permite la consecución de una atención médica y una medicina cada vez más personalizada.
  • Aumenta la actividad de los profesionales.
  • Ahorra costes.
  • Facilita la innovación y el desarrollo de nuevos productos y servicios.
Machine Learning Medicina 2

Proyectos del Machine Learning en Medicina y perspectivas de futuro

Muchas empresas e instituciones relacionadas con el mundo sanitario ya han iniciado estudios y proyectos, donde el machine learning juega un papel fundamental. Alguno de estos proyectos son:

  • La Universidad de Carnegie Mellon (Pensilvania, E.E.U.U.) aplicó esta tecnología para observar el cerebro de 34 personas y detectar cuáles de ellas padecía autismo, mediante la realización de resonancias magnéticas.
  • La Universidad de Standford (California, E.E.U.U.) ha aplicado un método de machine learning para diagnosticar precozmente las posibles complicaciones derivadas de la Diabetes Tipo 2, en especial, para la detección de la ceguera. 

En cuanto a las perspectivas de futuro que presenta el machine learning en medicina, es fundamental un entrenamiento en el manejo de estas nuevas herramientas para conseguir que aporten un valor real a la práctica clínica. Esta realidad ocurre tanto por la formación de los médicos como por potenciar la interacción de los profesionales con los dispositivos a través de equipos cada vez más transversales.

El siguiente reto del machine learning en medicina es ir más allá de la IA para dar paso a la “inteligencia aumentada”. Este nuevo paso permitirá que los sanitarios usen esta tecnología como una “segunda opinión” en tiempo real. Sin embargo, no se debe entender como una herramienta única, sino en combinación con otras soluciones digitales.
En definitiva, estamos en un momento clave para la innovación en el mundo de la medicina. Con la aparición de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning se abre un nuevo panorama donde los profesionales y los pacientes son los más beneficiados.

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