7dias-Una inteligencia artificial con bata blanca-020924
Category
🗞
NewsTranscript
00:00¿Se imagina que una computadora pueda advertirle a una persona que tendrá un paro cardíaco
00:06incluso seis meses antes de que ocurra? ¿O detectar el Alzheimer con una sola fotografía
00:11de ojo? Por futurista que esto parezca, estas aplicaciones ya están disponibles en Costa
00:16Rica y son posibles gracias a la inteligencia artificial. Sin embargo, a medida que la tecnología
00:22avanza, surgen cuestionamientos sobre cuáles serán los límites de esa tecnología en
00:26las aplicaciones médicas y hasta qué punto podemos confiar en una máquina para diagnosticar
00:32o tratar enfermedades.
00:56Rostuvel es diabética y gracias a una herramienta de inteligencia artificial descubrió que
01:06tenía retinopatía diabética, una enfermedad que podría haberla dejado seca.
01:15Antes de esta prueba, Rostuvel se había realizado un examen de fondo de ojo, diseñado para
01:20detectar problemas en fases iniciales y así evitar complicaciones graves como la pérdida
01:24de la vista. Los resultados no revelaron nada. La retinopatía diabética es una enfermedad
01:30que afecta la retina y aunque en sus fases iniciales suele ser asintomática, es la causa
01:35más frecuente de nuevos casos de ceguera en personas entre los 20 y los 74 años.
01:40Ella lo descubrió, estaba en una fase uno, o sea, iniciando y entonces de una vez ella
01:45me dio el nombre de un oftalmólogo para que yo sacara la cita.
01:51A nivel mundial, se estima que el 95% de los casos de ceguera por esta enfermedad son
01:55prevenibles si se tratan a tiempo. Sin embargo, el 49% de sus diagnósticos son errores médicos,
02:01según datos de la Academia Americana de Oftalmología.
02:04No es tan fácil, hay que hacer un estudio más profundo, como les decía, de la retina.
02:09Muchas personas llegan con molestias de que no ven, que empiezan a ver borroso y el problema
02:16está cuando no se ve preventivamente a tiempo y esto va avanzando.
02:22En el caso de doña Rocibel, el diagnóstico fue realizado por una herramienta de inteligencia
02:27artificial de la empresa Tica, Ainovatec, que utiliza su optometrista.
02:31Pero ¿cómo funciona esta herramienta?
02:33Básicamente cuando un paciente tiene un exceso de glucosa, digamos que las venitas, las microvasculaturas
02:39son un rius y se empieza a desbordar por el exceso de glucosa.
02:46Este diagnóstico es posible gracias a las imágenes de la retina. En 7D realizamos una
02:51prueba y comprobamos que el proceso solo toma unos segundos.
02:54Ok, el primer paso es la toma de la imagen de fondo de ojo, que requiere que tengamos
02:59una luz baja.
03:00Después de que se crea el paciente y se suben las imágenes, se obtiene un reporte más
03:09o menos en cinco segundos con los datos del paciente, dice que no tiene diabetes y retina
03:13normal sale positivo en ambos ojos, por lo cual no hay que referir al paciente.
03:19Este examen incluso podría alertarle a una persona que no sabe que es diabética, pero
03:23también puede usarse para diagnosticar otras enfermedades.
03:27Actualmente están a punto de lanzar una herramienta que podría advertir a una persona de un posible
03:32paro cardíaco hasta seis meses antes de que ocurra, o diagnosticar el Alzheimer a una
03:37persona que aún no presente síntomas.
03:39Ahora, a través de la retina podemos ver diferentes cosas que están pasando en el
03:43cuerpo, no solo con diabetes sino con otras enfermedades. Podemos detectar riesgo cardiovascular
03:47en las mismas imágenes de la retina, una falla cardíaca se puede determinar a través
03:51de las microvasculaturas y además de eso Alzheimer en etapa temprana con las capas
03:56de beta-amiloides, que son unas capas de grasa que se pueden detectar en un paciente que
04:01eventualmente va a tener Alzheimer pero todavía no lo ha desarrollado.
04:04El diagnóstico a través de la retina podría servir para detectar múltiples enfermedades,
04:09incluso en etapas muy tempranas. Los desarrolladores aseguran que sería factible implementarlo
04:13en el sistema de salud pública.
04:16Queremos que esto sea un estándar de atención, que sea un nuevo signo vital. Así como te
04:19toman la presión, te pesan, te miden, también te toman las dos imágenes de la retina de
04:25manera muy fácil y que te permita tener otro reporte de riesgo de otras posibles enfermedades.
04:31Pero además de los diagnósticos, la inteligencia artificial también se está usando para los
04:36tratamientos. Esto lo veremos en la segunda parte.
04:40Hoy Paola sonó la campana tras completar su tratamiento de radiocirugía en el Centro
04:56de Radioterapia Siglo XXI. Hace solo unos meses, un tumor en la cabeza que difícilmente
05:01hubiera sido detectado sin equipos de alta precisión amenazó su vida.
05:05Era tan pequeño que un TAC normal no era visible, era completamente silencioso. Yo
05:13no tenía ninguna afectación en ese momento secundaria, no imaginaba lo que estaba sucediendo.
05:20Él viene y me dice, ok, Paola, tenemos esta situación. No lo esperábamos, se nos sale
05:24completamente de las manos, pero tenemos esta solución.
05:28La detección temprana del tumor, sumado a un modelo de tratamiento que opera gracias
05:31a la inteligencia artificial, cambió radicalmente el pronóstico médico de Paola.
05:36Es una paciente que desafortunadamente por una enfermedad maligna hubo migración de
05:43células de un lado de su cuerpo a otro. Esto le llamamos metástasis. La enfermedad en
05:48el cerebro da muchas molestias y un deterioro en la calidad de vida del enfermo muy serio.
05:54Según el Dr. Blanco, en casos como el de ella, donde el tumor es tan pequeño, la precisión
05:59del tratamiento es uno de los desafíos bajo los esquemas convencionales.
06:03Y a veces en lesiones muy pequeñas requieren de movimientos muy finos. Jamás nuestro pulso
06:09podría dar esa fineza que una máquina gobernada por un cerebro artificial de estos puede dar.
06:17Pero además nos asiste a la hora de escoger la menor forma de dar un tratamiento.
06:24Sorprendentemente, tras solo dos días de haber recibido la intervención cerebral,
06:28ella había retomado su vida normal. Siglo XXI es un milagro por mí.
06:32En este caso se combinaron dos herramientas de inteligencia artificial.
06:35Que es un software dedicado a radioterapia, radiocirugía y utiliza herramientas de inteligencia
06:41artificial para simplificar todo el proceso. Este es el caso de doña Paola. Esta manchita
06:46blanca que vemos aquí es justamente producto de la resonancia lo que sería el tumor de
06:51ella. Vamos a ver donde aquí en pocos segundos ya el software hace una segmentación de todo
06:58lo que duramos hablando. Se hizo la segmentación automática y encontró todos los órganos que eran
07:06para este caso importantes. Por ejemplo, el tallo cerebral y se podría durar prácticamente un par
07:12de horas un médico radiocólogo haciendo esta marcación. La planificación también nos da ya
07:18varias herramientas. Por ejemplo, la dosis. La inteligencia artificial va a medir el tamaño de
07:24la lesión y te va a proponer de una vez la dosis que debe llevar el tumor. La otra herramienta
07:30garantiza la precisión para realizar el procedimiento e incluye un acelerador
07:34lineal equipado para operar con el software de inteligencia artificial.
07:37Estas rotaciones o esa imprecisión del posicionamiento dentro de la máscara va a
07:42ser corregido de forma automática por esta camilla robot. La radiación se va a dirigir
07:46hacia donde está el tumor. También podría rotar lo que es la camilla y tener entradas
07:53más pertinentes desde donde podamos eliminar o reducir la dosis a órganos sanos.
07:58Vamos a ver la secuencia de tratamiento. El paciente ya fue posicionado según sus
08:03máscaras y dispositivos adecuados y la inteligencia artificial hace el análisis
08:08de lo que son las imágenes previas generadas por computadora de la etapa previa de planificación
08:14y ahora la etapa de tratamiento. Como ven aquí el sistema de una vez autorizó,
08:19puso un símbolo de ok, quiere decir que el paciente no se ha movido. Si hubiese un error,
08:23en lugar del ok nos pondría una bandera amarilla o roja y el equipo se detiene
08:27automáticamente para reposicionar al paciente en la forma adecuada.
08:34¿Pero qué tanto podemos confiar en estos sistemas para el diagnóstico y el tratamiento de pacientes?
08:39Todas las herramientas pueden venir susceptibles de errores, pero esto depende de la alimentación
08:46que haya recibido. Por eso es que siempre cuando vamos a implementar una tecnología y es un campo
08:52muy importante debe ser probada. Un estudio publicado en la revista Scientific Reports
08:57destaca que en temas médicos la AI puede cometer errores y pueden tener sedgos,
09:02pero además que un médico podría haberse influenciado por estos resultados. Además,
09:06otro estudio publicado en 2023 por la revista del Colegio Americano de Cirujanos concluyó que en
09:12algunas áreas la intuición del profesional experimentado no puede ser superada por estas
09:16tecnologías. Precisamente para hacer frente a este tipo de limitaciones, un proyecto de
09:21colaboración interuniversitaria entre el TEC y la Universidad de Cornell trabaja en validar los
09:26datos que alimentan este tipo de sistemas. La inteligencia artificial funciona así,
09:31se toman los datos, se le dan al algoritmo y el algoritmo desarrolla el diagnóstico. Pero
09:40si esos datos incluyen solamente personas de Estados Unidos, ese diagnóstico lo van a hacer
09:45para personas de Estados Unidos. Entonces, si no tenemos población nacional, esos datos nunca van
09:51a reflejar la realidad de nuestros pacientes en el país. Según la doctora, el proyecto en el que
09:56trabajan busca nutrir con datos locales un sistema de lectura de retina similar al que vimos al inicio
10:01del reportaje. Estamos en un momento donde no solo en Costa Rica, sino en muchos países no se da
10:07abasto con los sistemas de salud y estas herramientas no vendrían a sustituir al médico,
10:12pero vendrían a ayudarle y quitarle una carga laboral impresionante. Mucho en el área de
10:18patología, de radiografía, donde el médico pasa mucho tiempo cubriendo estudios normales. En la
10:24caja costarricense del Seguro Social avanza un proyecto piloto para usar los datos del EDUS y
10:29detectar posibles pacientes con diabetes, incluso antes de que desarrolle la enfermedad. Aproximadamente
10:3460 millones de consultas de citas médicas realizadas y a partir de ahí, entonces, se
10:39aplicaron técnicas de ciencia y minería de datos para identificar aquellas variables que con un 95
10:45por ciento de precisión nos pueden predecir el riesgo de desarrollar la enfermedad, en este caso
10:51diabetes mellitus tipo 2. Cuando el médico entra por debajo del sistema, va a ir cotejando algunos
10:57factores y le va a decir al doctor, a este paciente que viene solamente por una gripe, resulta que una
11:03vez que revisamos todos los factores de riesgo que pudiera tener, efectivamente podría en algún
11:08momento desarrollar diabetes. Lo primero que encontraría en este diseño, que es lo que va a
11:12parecerle al clínico, es una alerta. Él le va a indicar, bueno, recuerde que para este riesgo tenemos
11:1810 factores que pueden ser sexo, la edad de la persona, el índice de masa corporal, la presión
11:25arterial, el colesterol triglicéridos, si tiene diabetes en su madre, si tiene diabetes en el
11:31padre y algunos otros factores de riesgo asociados, así como la cantidad de medicamentos que el
11:36paciente toma y finalmente a raíz de esto podemos generar un plan de intervención que cursa por los
11:42pilares farmacológico, nutricional y educativo. Este modelo supone un cambio en la forma de hacer
11:47las cosas, nos está moviendo a la medicina preventiva. Lo primero que vamos a hacer es un
11:53plan piloto donde podamos probar la herramienta en campo con pacientes reales. Se espera finalizar
11:58con esta etapa de plan piloto durante el año 2024, de forma que si los resultados son satisfactorios
12:04y se pueda ya empezar a implementar, sería a partir del año 2025. La visión de la caja es usar ese
12:10tipo de herramientas para otras enfermedades como presión alta, problemas cardíacos, enfermedad
12:15renal crónica, retinopatías y cáncer de mama. El médico tiene un tiempo limitado para prender la
12:22atención, entonces esto lo que hace es que maneja grandes volúmenes, los integra y le da una serie
12:27de alertas para que el médico tenga mayor cantidad de tiempo para la interacción con la persona.
12:32Estamos buscando enfermedades que tengan alto impacto, que aborden muchas personas y que también
12:38con algunas intervenciones relativamente sencillas podamos abordar. Aún así los especialistas
12:43reconocen que estos sistemas no son para el diagnóstico. No es una bolita de cristal, nos
12:49proveen herramientas para que nosotros los clínicos podamos diagnosticar mejor o tomar elementos para
12:54llegar a un diagnóstico. En Costa Rica la inteligencia artificial ya está salvando vidas y
13:02mejorando diagnósticos y tratamientos, sin embargo aún enfrentamos desafíos que tenemos
13:07que superar para que esto avance al alcance de todos.