La IA como aliada en entornos de investigación médica

Publicado el 20/06/19 8:00

Recientemente, el Departamento de Población del CSIC publicó, en su portal web Laboratorio Envejecimiento en red, los resultados de un estudio en el que se esbozaba la posible evolución futura de la pirámide poblacional en España. Siendo su envejecimiento uno de los datos más claros y relevantes. Según las cifras recopiladas por el INE en 2018, incluidas en el estudio, en nuestro país hay 8.908.151 personas mayores de 65 años, lo que representa el 19,1% de la población. Teniendo en cuenta el bajo índice de natalidad, el INE proyecta que en 2068 habrá en España más de 14 millones de personas mayores de 65 años, lo que representa el 29,4% de la población.

michael-browning-40733-unsplashPhoto by Michael Browning on Unsplash

Atendiendo a esta predicción basada en datos socio-estadísticos, tanto en España como en los países europeos tecnológicamente más avanzados, que también están envejeciendo a marchas forzadas, es muy posible que la repercusión de IA tenga menos que ver con hacer posible que existan coches autónomos o robots asistentes, capaces de reconocer nuestra voz, y más con su capacidad de acelerar las investigaciones científico-médicas para descubrir fármacos que mejoren la calidad de vida de las personas de más edad, o con la posibilidad de crear sistemas capaces de realizar intervenciones quirúrgicas a distancia con la máxima precisión.

Muchos más datos y tiempo limitado

Al hablar de la transformación digital y sus ventajas, en muchas ocasiones nos centramos en destacar las que llevarán a mejorar la eficiencia de los procesos productivos, industriales y comerciales. Pero si hay un ámbito en el que tecnologías como el machine learning y la Inteligencia Artificial pueden desencadenar cambios relevantes para las futuras generaciones en los ámbitos de la investigación científica y sanitaria.

En los Institutos de Investigación Biomédica más prestigiosos, los científicos saben que hallar nuevos medicamentos es un proceso complejo que requiere de mucho tiempo.

Descargue el caso de éxito de Ribera Salud

A esa dificultad se suma que la cantidad de datos disponibles sobre las moléculas y sus propiedades es cada vez más abrumadora, lo que hace más complicado obtener resultados a corto plazo derivados de nuevas combinaciones.

Las investigaciones están saturadas de datos y, al igual que en otros sectores, el tiempo disponible para investigar en el ámbito científico lo determinan criterios de rentabilidad. Encontrar nuevos medicamentos es también costoso y las entidades que financian los laboratorios e institutos no quieren esperar 20 años para extraer beneficios de su inversión. Los plazos se acortan hasta llegar, como mucho, a los cinco años.

La IA, un aliado clave

En este contexto, las capacidades de computación y cálculo que ofrece la IA para identificar posibilidades de combinación entre moléculas, en un mar de datos de dimensiones astronómicas, es una ayuda clave e inestimable para los investigadores. El Deep Learning, o aprendizaje profundo, ayuda a aumentar las probabilidades de éxito de las investigaciones farmacéuticas más complejas, e incluso puede abrir nuevas vías de exploración no contempladas. Las posibilidades son muchas y todo apunta a que de su desarrollo dependerá el aumentar la calidad de vida de una gran cantidad de personas en EU en las próximas décadas.

La IA, además de agilizar los procesos de diagnóstico mediante el análisis de datos, permitir monitorizar mejor las necesidades de los pacientes, posibilitar la supervisión del seguimiento de las pautas de medicación prescritas, abrir la posibilidad de recibir una atención personalizada y dar pie a la creación de sistemas capaces de ayudar a los médicos a hacer intervenciones quirúrgicas a distancia, también puede convertirse en la herramienta más valiosa para hacer avanzar la investigación que hayamos conocido en el último medio siglo.

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