La innovación médica está apostando por el uso del aprendizaje automático o Machine Learning, un tipo de modelo de inteligencia artificial, para revolucionar la atención sanitaria a nivel global.
Estos modelos de aprendizaje automático prometen ayudar a personalizar la atención médica, incluyendo la predicción de qué personas están en riesgo de enfermedades como el cáncer o complicaciones cardíacas.
“Esta capacidad no solo permite la detección temprana, cuando las enfermedades son más tratables, sino que también puede prevenirlas por completo. En algunos casos, como ciertos tipos de cáncer, esto puede marcar la diferencia entre una condición curable o incurable”, explica la doctora Allison Chang, investigadora en el Mass General Cancer Center.
Chang destaca que la detección temprana puede marcar la diferencia y cuenta cómo el Machine Learning está revolucionando la identificación temprana del cáncer de pulmón, un gran avance en la lucha contra esta enfermedad.
“La atención médica en general está significativamente limitada por la falta de datos de calidad para la capacitación y la validación”, agrega.
Explica que el aprendizaje automático funciona entrenando modelos con grandes volúmenes de datos, como tomografías de tórax, para identificar patrones complejos.
Sin embargo, uno de los desafíos actuales en este campo es la falta de diversidad en los conjuntos de datos, ya que muchos provienen de poblaciones mayoritariamente blancas, lo que limita la representatividad.
Durante un conversatorio sobre el futuro de la inteligencia artificial, la tecnología y su impacto en la sociedad, la experta afirma que en ese ámbito hay muchos retos, como el hecho de saber incorporar las predicciones, utilizando el juicio o la lógica de los médicos, lo que entiende será algo que requerirá mucha educación por parte de los galenos para aprender sobre estos y poder incluirlos en la práctica.
Manifiesta que los fumadores y las personas con antecedentes familiares son más propensos a contraer ciertas enfermedades que otras que no tengan el hábito de fumar o antecedentes familiares.
“En el espacio de cáncer pulmonar y en otros tumores donde quizás tengas que hacer una cirugía, estamos aprendiendo más sobre cómo aplicar los tratamientos: radioterapia, quimioterapia, inmunoterapia… para mejorar los resultados”, dice Chang.
Sostuvo que con el Machne Learning buscan evitar, por ejemplo, que los pacientes tengan más opciones de tratamiento y que estos sean menos tóxicos, más certeros y se puedan aplicar con menos frecuencia.
Mass General impulsa el uso de Machine Learning
Mass General Brigham está comprometido con el desarrollo de modelos inclusivos y representativos que reflejen las necesidades de todas las personas.
La institución busca establecer colaboraciones nacionales e internacionales para garantizar que estas herramientas innovadoras beneficien a comunidades de todo el mundo, democratizando así el acceso a una atención médica de calidad.
Con esta iniciativa, Mass General Brigham reafirma su liderazgo en el uso de la tecnología para mejorar la salud global, marcando un paso crucial hacia un futuro más equitativo y saludable.
