La IA que puedes hacer desde tu sofá para cambiar la medicina

La Inteligencia Artificial (IA) a lo grande

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la medicina a muchos niveles. Desde la Inteligencia Artificial que desarrollan súper corporaciones como Microsoft o IBM a la que puedes hacer tú en el salón de tu casa. Y todas impactan si ayudan a alguien. Vamos a ver algunos ejemplos de estas inteligencias artificiales.

Cuando hablamos de inteligencia artificial siempre nos sentimos tentados de hablar de los grandes proyectos. Pocos impresionan tanto como DeepMind, el programa de Google para determinar, entre otras cosas, cómo será la forma de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. La función de una proteína está determinada por su forma, y poder predecirla permitirá un más rápido desarrollo de la investigación más clásica, bioingeniería, farmacología, etc. Este problema, irresoluble hasta ahora, se resuelve en gran medida con AlphaFold2, la última iteración del algoritmo. Atrás quedan décadas de investigación, millones de euros invertidos y el trabajo de cientos de personas. Adelante se abre un camino en que DeepMind es instrumental para entender la función de distintas proteínas.

Perfil 3D de una proteína. Credit: DeepMind

Vamos a bajar de nivel y ver una solución que no requiere de la impresionante infraestructura de Google, sino que podemos llevar a cabo en una empresa más modesta, incluso en una start up.

Muchas empresas y grupos de investigación están usando imágenes médicas para revolucionar la forma en la que se llevan a cabo diagnósticos médicos. Desde análisis de microcalcificaciones en mamografías para el diagnóstico temprano de cáncer de mama hasta algoritmos que encuentran principios de trombosis pulmonar pasando por algoritmos que predicen si ese lunar se va a poner feo y deberían mirártelo ya. 

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la medicina a muchos niveles. Desde la Inteligencia Artificial que desarrollan súper corporaciones como Microsoft o IBM a la que puedes hacer tú en el salón de tu casa

Una de las aplicaciones que destaca en este ámbito es el del diagnóstico temprano de diabetes. En el mundo hay 415 millones de personas con diabetes, y todas tienen un cierto riesgo de padecer complicaciones que afecten a su calidad de vida. En países subdesarrollados y en vías de desarrollo, o con amplias zonas rurales, este riesgo es mayor. En india hay 62 millones de personas con diabetes y casi la mitad sufren algún tipo de pérdida de visión antes de ser diagnosticados. Este diagnóstico se hace ya en cientos de clínicas gracias a la inteligencia artificial, y en concreto, a las técnicas de clasificación de imagen. Para conseguirlo se ha procesado un gran número de imágenes de escáneres oculares para encontrar patrones en pacientes con diabetes. Estas máquinas pueden ser distribuidas fácilmente y además son más baratas y necesitan menos personal especializado que los métodos de diagnóstico clásico. Este es también un ejemplo de cómo la IA ayuda a democratizar el acceso a la salud.

La Inteligencia Artificial desde tu sofá

Desde nuestra casa, sin apoyo de instituciones ni presupuesto también podemos llevar a cabo nuestras pequeñas revoluciones. En el campo de la medicina, cada paso hacia adelante ayuda a personas reales a vivir mejor, así que ningún paso es demasiado pequeño. Desde una aplicación de traducción simultánea para ayudar a médicos y pacientes a comunicarse en diferentes idiomas hasta un clasificador radio genómico de tumores cerebrales. Estas tareas y muchas más que parecen imposibles para una sola persona a priori se pueden realizar con alguno de estos ingredientes: Algoritmos pre-entrenado o Datos.

Actualmente hay muchísimos sitios que ponen sus datasets a disposición del público de forma gratuita en internet. Podemos hacernos con datos de monitoreo UCI, imágenes de resonancias magnéticas o incluso costes asociados a tratamientos en sitios como Kaggle, MIT o Sanitas. Cuando tenemos ese tipo de datos el reto está en encontrar una forma rompedora de usarlos.

Hay mucho que hacer en el mundo de la Inteligencia Artificial aplicada a la sanidad

Los algoritmos pre-entrenados son potentes herramientas creadas por grandes jugadores del mundo de la IA que puedes usar para resolver problemas similares. Son gratuitos y simples de usar, pensados para sacar valor de ellos con facilidad. No tienes que entrenarlo con cantidades ingentes de datos ni decidir la arquitectura a usar, eso ya está hecho. Pongo el ejemplo de BERT, una representación del lenguaje publicada originalmente por Google. BERT es capaz de trabajar con texto libre y es excelente en tareas como análisis de sentimiento o relacionar respuestas y preguntas. Este modelo ha sido entrenado con millones de artículos de Wikipedia y gran cantidad de libros. La tarea de fabricar un algoritmo así está fuera de nuestro alcance, ya que requiere un conocimiento e inversión extraordinaria. Por suerte no tenemos que hacerlo: modificando BERT mínimamente podemos hacer que resuelva las tareas que nosotros necesitamos. Es más, existe una versión de BERT entrenada con notas médicas llamada Med-BERT. Con este algoritmo una sola persona puede hacer fácilmente una aplicación para predecir palabras clave en notas clínicas, por ejemplo.

Source: TensorFlow examples

Por último, hablaré de un algoritmo pre-entrenado muy popular que puedes usar fácil y gratuitamente: PoseNet. PoseNet permite identificar en una imagen algunas articulaciones del cuerpo humano. También es muy sencillo dibujar representaciones de esas articulaciones encima de la imagen o video que estemos tratando. Poder medir la posición de partes del cuerpo en tiempo real nos abre un abanico de posibilidades:

• Aplicación para mejorar nuestras posturas de yoga: la aplicación detecta tu posición y te ayuda a través de los diferentes ejercicios. 
• Aplicación que nos diera la probabilidad de lesionarse de un deportista: La aplicación podría detectar fatiga muscular o una pisada forzada. 
• Medición de movimientos involuntarios de pacientes con párkinson o con parálisis cerebral. Un histórico de datos del paciente nos ayuda a entender su progreso.
• Todas las aplicaciones que puedas imaginar con esta tecnología, hechas o por hacer.

Algunas de estas funcionalidades todavía están por explorar. Hay mucho que hacer en el mundo de la Inteligencia Artificial aplicada a la sanidad. Yo, personalmente, ahora estoy muy interesado en hacer un algoritmo para ayudar a los jugadores de boccia con parálisis cerebral. Y tú, ¿Qué quieres hacer?

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