El ‘Big Data’ y la Inteligencia Artificial, claves para llegar a la Medicina 4P

El desarrollo de los datos en salud y la Inteligencia Artificial (IA) son los elementos claves para desarrollar el principal reto de la salud del futuro; la Medicina 4P (predictiva, preventiva, proactiva y personalizada).

Un nuevo encuentro del foro ‘Ciencia en Constante Evolución’ de la Fundación Pfizer ha reunido a varios expertos que han realizado sus valoraciones sobre la aplicación de la inteligencia artificia en el desarrollo de la medicina personalizada.

El presidente de la Fundación Pfizer y director general de Pfizer, Sergio Rodríguez, ha inaugurado el encuentro señalando la rapidez de las nuevas tecnologías y sus avances en el área de la salud, según ha explicado tanto el Big Data como la IA suponen una “oportunidad excelente” para el desarrollo de la medicina y el acceso a los tratamientos a la carta.

Emilio Alba, Catedrático de Oncología de la Universidad de Málaga y director del área de Investigación clínica y traslacional en Cáncer del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga (Ibima), se ha mostrado escéptico con el desarrollo de la Medicina 4P. A su juicio, la medicina personalizada “ha existido desde siempre”. Para él, la cuestión fundamental es que “todo depende de cómo personalicemos”.

En ese sentido ha recodado que para personalizar, o fundamental es contar con datos y ha recordado que el Ibima creo una unidad que analiza desde datos epidemiológicos hasta genómicos, "y encontramos cosas muy interesantes".

En su opinión si los datos obtenidos del análisis genómico se mezclan con la imagen existirá “la capacidad de encontrar ciertos patrones con utilidad clínica está a la orden del día".

Por su parte, Francisco Herrera, Catedrático del departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada y director del Instituto Andaluz de Inteligencia Artificial DaSCI,  ha destacado que el Deep Learning, permite obtener algoritmos para poder alcanzar una calidad de procesamiento de imágenes con gran volumen "y mayor capacidad de arquitectura de hardware y toda la arquitectura de Big Data".

El experto ha explicado algunos trabajos conjuntos de equipos de Inteligencia Artificial con médicos desarrollando un algoritmo que estableció la probabilidad de fallecimiento de pacientes un año después. "Esperamos que tales sistemas puedan ayudar al cardiólogo para que tenga a su alcance el potencial riesgo de fallecimientos y que se adapte a todas las especialidades".

Igualmente ha señalado que, gracias a los datos, se puede seleccionar a un pequeño grupo de pacientes que pueden acabar en los servicios de urgencia, si bien ha aclarado que estas cuestiones “serán más precisas en un futuro”.

Sobre el futuro los ponentes se muestran de acuerdo en que la actual pandemia ha tenido “un efecto disruptor”  en el desarrollo de la medicina y aseguran que este es el momento de empezar a construir en este futuro. En ese sentido albergan la posibilidad que los modelos predictores y la medina personalizada serán una realiza en un lapso de tiempo no superior a los 10 años.