POR Paulo Villalobos | 6 de noviembre de 2023, 12:09 PM

El análisis de datos, la automatización de tareas y la proyección de escenarios que puede explotar la inteligencia artificial (IA), traerá mayor precisión en el diagnóstico de enfermedades.

Lo anterior implicará un cambio en la forma en la que se emiten valoraciones médicas para distintos padecimientos, a criterio del jefe de Tecnología de la empresa de soluciones Four Consulting, Fernando Sánchez.

Desde su perspectiva, en un país como Costa Rica, la inteligencia artificial tiene gran potencial en la investigación médica.

"Un aspecto muy considerable es la capacidad que tiene la inteligencia artificial para acelerar los procesos de análisis y hallazgo de soluciones bajo contextos médicos. En situaciones de crisis de la salud, la inteligencia artificial podría incluso ser crucial para agilizar los mecanismos para consolidar investigaciones y encontrar soluciones que finalmente salvarán vidas", explicó el especialista.

Como ejemplo de las aplicaciones que se pueden dar a esta tecnología, Sánchez apuntó la interpretación de imágenes médicas.

"La inteligencia artificial puede detectar indicios de enfermedades en etapas tempranas, lo que significa que podría emitir conclusiones y posteriores diagnósticos a través del análisis de patrones y comportamientos con información almacenada, proporcionando a los médicos una herramienta valiosa para anticipación de tratamientos", detalló el experto.

Sánchez apuntó, además, que en Analítica hay tres fases que convergen dentro del esquema de uso de inteligencia artificial en la medicina, las cuales son:

  • Fase descriptiva - Se describen contextos como identificación de células, tejidos y otros, lo que facilita la comprensión del médico y mejora la detección temprana.
  • Fase predictiva - La inteligencia artificial realiza predicciones sobre el desarrollo de una enfermedad, mediante la identificación de patrones que muestran la posibilidad de algún padecimiento, lo cual es importante para la prevención.
  • Fase prescriptiva - No solo se predice posibles enfermedades, sino que también se pueden sugerir cursos de acción para su tratamiento, lo que permite la toma de decisiones con base en datos.

"Esta integración de las fases brindaría a cualquier equipo de médicos una herramienta poderosa que ayudaría a aliviar la carga de trabajo e incidir en la precisión del diagnóstico y tratamiento, a futuro podemos ver aplicaciones en escenarios de cáncer o enfermedades aún más complejas", resaltó Sánchez.

​En desarrollo

Recién el 6 de octubre pasado, en el marco del lanzamiento de la Ruta de la Salud Digital, la Caja Costarricense de Seguro Social (CCSS) dio a conocer que puso en marcha un plan piloto para implementar la inteligencia artificial al Expediente Digital Único en Salud (EDUS).

Son tres los proyectos con los que se iniciará esta nueva fase, según el director de Tecnologías y Comunicación de la institución administradora de los hospitales públicos, Manuel Rodríguez.

Uno de ellos corresponde a un análisis de mamografías. De esta manera, la inteligencia artificial tomará las imágenes tomadas a una paciente y las comparará con "millones" de mamografías. Esto permitirá establecer eventuales anomalías y, con ello, se dará prioridad a los casos que presentan un mayor riesgo.

También se implementará un modelo predictivo de diabetes mellitus II, de manera que, a partir de un estudio estadístico-matemático de la información recopilada, el usuario sepa cuántos "números de la rifa" ha comprado, en términos de chances de ser diagnosticada con esa enfermedad crónica. Así, el paciente podrá adecuar su estilo de vida para prevenir tal dictamen médico.

De la mano de este modelo, se hará una planificación del comportamiento de esta enfermedad a nivel nacional, que permitirá tomar decisiones más oportunas.

Para cualquiera de los proyectos, el funcionario fue enfático en que esos estudios efectuados por la inteligencia artificial no sustituirán el diagnóstico de un profesional.

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La aplicación hará lecturas automatizadas de mamografías y predicciones con indicadores de riesgo de un eventual diagnóstico de diabetes, entre otros.