Un modelo de inteligencia artificial pretende anticipar el diagnóstico de más de mil enfermedades

El modelo de inteligencia artificial Milton es un sistema de IA predictiva desarrollado por Google que se enfoca en la predicción de mantenimiento y la optimización de la eficiencia operativa en industrias, especialmente en fábricas y entornos industriales.

Milton utiliza una combinación de aprendizaje automático (machine learning) y análisis de datos para detectar patrones y predecir fallas o problemas en maquinaria antes de que ocurran. De esta forma, las empresas pueden anticiparse a los problemas y tomar medidas preventivas, lo que mejora la productividad y reduce los costos de mantenimiento.

Este tipo de IA se alinea con la tendencia hacia la Industria 4.0, donde el uso de datos en tiempo real y la automatización juegan un papel clave en la optimización de los procesos industriales.

Modelos de Inteligencia Artificial de AstraZeneca

AstraZeneca ha estado desarrollando y utilizando varias tecnologías de inteligencia artificial (IA) en diferentes áreas de su negocio, principalmente en investigación y desarrollo (I+D) de medicamentos, diagnóstico y análisis de datos clínicos. Entre las principales aplicaciones de IA de AstraZeneca destacan:

1. IA para descubrimiento de fármacos. AstraZeneca ha implementado IA para identificar nuevas moléculas, analizar grandes conjuntos de datos biológicos y acelerar el proceso de descubrimiento de medicamentos. Colaboran con empresas como BenevolentAI, que utiliza machine learning para analizar datos genómicos y ayudar a identificar nuevos objetivos terapéuticos.
2. IA en ensayos clínicos. La IA se utiliza para optimizar la selección de participantes y mejorar la eficiencia de los ensayos clínicos. AstraZeneca ha empleado herramientas de IA para analizar grandes volúmenes de datos clínicos y genómicos, lo que les permite identificar biomarcadores y subgrupos de pacientes con mayor precisión.
3. IA en tratamiento personalizado. AstraZeneca trabaja en la integración de IA con la medicina personalizada, utilizando algoritmos de machine learning para analizar datos de pacientes y desarrollar tratamientos más específicos y personalizados. Esto es particularmente relevante en áreas como oncología, enfermedades respiratorias y cardiovasculares.
4. Colaboración con empresas tecnológicas. AstraZeneca ha establecido alianzas estratégicas con compañías tecnológicas como Microsoft. En una colaboración, utilizan la nube de Microsoft Azure y sus capacidades de IA para acelerar la investigación de medicamentos, empleando modelos de aprendizaje profundo para analizar datos de investigación y acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos.

En resumen, AstraZeneca utiliza un modelo de inteligencia artificial en diversas fases del ciclo de vida del medicamento, desde el descubrimiento de nuevas moléculas hasta la personalización de tratamientos y la optimización de ensayos clínicos.

Milton, la nueva apuesta que podría revolucionar el diagnóstico

La IA Milton de AstraZeneca es un sistema avanzado de aprendizaje automático diseñado para predecir más de 1,000 enfermedades antes de su diagnóstico clínico. Entrenado con datos del UK Biobank, utiliza 67 biomarcadores comunes, como la bioquímica sanguínea, la función respiratoria y la presión arterial. Milton analiza estos datos para identificar patrones asociados con enfermedades, mejorando la precisión en la detección temprana. Además, puede aplicarse a distintas bases de datos genéticas, ayudando a descubrir nuevos objetivos terapéuticos y biomarcadores.

El modelo de inteligencia artificial, Milton, de AstraZeneca no solo puede predecir más de 1.000 enfermedades a partir de biomarcadores comunes, sino que representa un avance importante en la personalización de la medicina. Utiliza datos como el conteo sanguíneo, la función respiratoria, y variables demográficas para identificar a individuos con mayor riesgo de enfermedades, mucho antes de que los síntomas sean evidentes. Esto permite una intervención médica temprana, lo que puede mejorar los resultados de los pacientes.

Además, Milton es flexible y puede aplicarse a bases de datos genéticas diversas, sin importar el origen genómico. Esto la convierte en una herramienta poderosa para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos y biomarcadores, ayudando a desarrollar tratamientos más específicos y eficaces. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos clínicos promete revolucionar el diagnóstico y el desarrollo de medicamentos en áreas como la oncología y las enfermedades crónicas.

Los riesgos en el uso de nuevos modelos de IA

El uso de la tecnología como Milton para predecir enfermedades presenta ciertos riesgos para los médicos. Uno de los principales es la posibilidad de falsos positivos o negativos, lo que podría llevar a diagnósticos incorrectos o tratamientos innecesarios. Además, la dependencia excesiva de los algoritmos puede desviar la atención de la experiencia clínica del médico, lo que puede afectar la toma de decisiones.

También existe un riesgo relacionado con la interpretación ética de los datos. El manejo de información sensible, como predisposiciones genéticas, puede plantear dilemas sobre privacidad y la posible discriminación por parte de aseguradoras o empleadores si no se regula adecuadamente. Por lo tanto, los médicos deben equilibrar el uso de estas herramientas con su propio juicio clínico y las preocupaciones éticas que las rodean.

Es importante conocer los riesgos que nacerán con las evoluciones de la Medicina. Las mayores posibilidades de las que dispondrán los médicos aumentarán el repertorio de reclamaciones de los pacientes. Así, debemos conocer las coberturas que tenemos en nuestras pólizas de Responsabilidad Civil.

Uniteco destaca en el mercado asegurador al contar con las pólizas más completas. Además, nuestra colaboración con DS Legal refuerza los seguros que mediamos con la defensa legal de un despacho especialista y líder en la defensa de negligencias médicas.