la inteligencia artificial estrecha (ANI) muy probablemente se moverá ayuda de la salud de los tradicionales, “una talla única para todos” soluciones médicas hacia tratamientos específicos, terapias personalizadas, y las drogas compuestas únicamente. En dos palabras: la medicina de precisión. Sin embargo, antes de dejar ANI hacerse cargo de la etapa en la asistencia sanitaria, las partes interesadas deben considerar varios aspectos éticos y legales.

Alejándose de la medicina generalizada a la personalización

El artículo se basa en un artículo sobre el papel de la IA en Medicina de precisión  que fue publicado en Expert Review of Medicina de precisión y Desarrollo de Medicamentos.

La práctica médica clásica pone grandes grupos de personas en su enfoque y trata de desarrollar soluciones clínicas, las drogas o el tratamiento en base a las necesidades de la persona promedio estadístico. Las tecnologías de punta que cambian perspectiva completamente. La base de datos es que la transformación. Los médicos son capaces de recoger una gran cantidad de información médica sobre el individuo a través de la secuenciación del genoma barato, análisis de grandes volúmenes de datos, sensores de salud, llevar encima o inteligencia artificial. Sobre la base de ese conocimiento específico, los profesionales médicos pueden alejarse de las soluciones generalistas hacia la personalización y la precisión .

A medida que las tecnologías de punta aparecen en el escenario de la asistencia sanitaria, se hace posible para bajar aún más profundamente a las raíces de las enfermedades y tratamientos. La “talla única para todos” estrategia sin duda comenzar a desmoronarse. Es el resultado lógico de cientos de años de investigación médica y el conocimiento acumulado. Actualmente, sabemos que todo el mundo tiene un código genético diferente, puede reaccionar de manera diferente a la farmacia o puede tener una reacción completamente opuesta al tratamiento como se supone.

¿Por qué deberíamos tratar a todos con los mismos fármacos o con el mismo método? Y uno de los medios más eficientes para la medicina de precisión es la inteligencia artificial.

El lugar de la inteligencia artificial en la medicina de precisión

Como los Institutos Nacionales de Salud (NIH) puso ella, la medicina de precisión es “un nuevo enfoque para el tratamiento y prevención de enfermedades que tiene en cuenta la variabilidad individual en los genes, el medio ambiente y estilo de vida para cada persona.” Para poder reflexionar sobre todos los individuo variaciones, los profesionales médicos tienen que reunir una increíble cantidad de información, y la capacidad de analizar, almacenar, normalizar o rastrear esos datos.

Análisis de datos grandes es un área en la AI, especialmente ANI entra en la imagen. Dentro de un par de años, es muy probable que analizar grandes conjuntos de datos médicos, sacar conclusiones, encontrar nuevas correlaciones existentes basados en precedencias y apoyar por ejemplo, el trabajo del médico en la toma de decisiones. Varias empresas ya reconocen el inmenso potencial de AI para la minería registros médicos ( Google DeepMind y IBM Watson ), la identificación de tratamientos ( Zephyr Salud ), el apoyo a la radiología ( Enlitic , Arterys , 3Scan ) o la genómica ( Profundo Genómica ). Mi favorito personal es Atomwise, Que utiliza superordenadores que la raíz a cabo terapias de una base de datos de estructuras moleculares. En 2015, Atomwise puso en marcha una búsqueda virtual para medicamentos seguros, existentes que podrían ser rediseñados para tratar el virus del Ébola. Encontraron dos fármacos predichas por la tecnología de IA de la compañía que pueden reducir significativamente la infectividad del Ébola. Este análisis, que normalmente habría tomado meses o años, se completó en menos de un día.

limitaciones médicas y las cuestiones éticas en torno a la IA

Para evitar el exceso de tecnología hyping, las limitaciones médicas de la actual AI tienen que ser reconocidos. En el caso de reconocimiento de imágenes y el uso de la máquina de aprendizaje y algoritmos de aprendizaje profundas para los propósitos de la radiología, existe el riesgo de alimentar el equipo no sólo con miles de imágenes, sino sesgo subyacente. Por ejemplo, las imágenes tienden a originarse de una parte de los EE.UU. o el marco para conceptualizar el propio algoritmo incorpora las suposiciones subjetivas del equipo de trabajo. Por otra parte, las capacidades de pronóstico y predictivo de algoritmos inteligentes están anclados en precedencias – sin embargo, podrían ser inútiles en nuevos casos de efectos secundarios de los medicamentos o la resistencia al tratamiento.

Sin embargo, las limitaciones médicas, así como tecnológicos de AI, así como ANI aún será más fácil de superar que los problemas éticos y legales. ¿Quién tiene la culpa si un algoritmo inteligente comete un error y no detectar un nódulo canceroso en un pulmón de rayos X? A quien recurrir cuando la IA se le ocurre una falsa predicción? ¿Quién va a construir en las características de seguridad? ¿Cuáles serán las reglas y regulaciones para decidir sobre la seguridad?

Aunque estas preguntas candentes no pueden ser respondidas en su totalidad hoy en día, tenemos que hacer algunos preparativos para poder mantener el contacto humano en el centro de la medicina y evitar la posibilidad de AI convertirse en una amenaza existencial para la humanidad temido por Elon Musk o Stephen Hawking .

¿Qué deben hacer los interesados ​​para evitar el apocalipsis AI?

• Establecer normas éticas cómo utilizar la IA en los niveles micro y macro del sector sanitario. Necesitamos directrices específicas a partir de las unidades más pequeñas (profesionales médicos) hasta los más complejos (sistemas de salud a nivel nacional). El principio del ser humano es lo primero debe situarse en el núcleo de estas normas.
• AI debe aplicarse con cautela y poco a poco con el fin de dar tiempo y espacio para la cartografía de los posibles riesgos y desventajas. Los grupos independientes de bioética de investigación, así como organismos de control, médicos deben vigilar de cerca el proceso.
• Los profesionales médicos deben familiarizarse con los conceptos básicos y métodos de trabajo de AI en un entorno médico para superar sus miedos potenciales y entender cómo la tecnología podría ayudar a su trabajo. Existe la preocupación de que la IA será hacerse cargo de un montón de puestos de trabajo en la asistencia sanitaria, sin embargo, creo que la clave es la cooperación. Los profesionales médicos deben trabajar junto con tecnología si quieren alcanzar su pleno potencial para curar a los pacientes.
• Los pacientes también deben explorar AI en detalle y cómo podría cambiar su propia vida cotidiana. Es importante que en un par de años, los niños probablemente jueguen con amigos AI como los lindo, forma de dinosaurios Cognitoys o aprenden de los maestros de realidad virtual.
• Las empresas que desarrollan soluciones de IA deben comunicarse de manera clara y concisa hacia el público en general sobre los riesgos potenciales de la utilización de la IA en la medicina. Eso también es útil para evitar la tecnología overhyping.
• Los tomadores de decisiones en las instituciones de salud y los formuladores de políticas deben guiar el proceso de implementación de la IA en la asistencia sanitaria a lo largo de los principios y normas éticas que trabajan con otros actores de la industria. Por otra parte, deben empujar a las empresas a poner al AI soluciones asequibles sobre la mesa y mantener el enfoque en el paciente todo el tiempo.

No tengo dudas acerca de que la IA será el estetoscopio del siglo 21 y la columna vertebral de la medicina de precisión. Cuenta con el mayor potencial para analizar grandes cantidades de datos y ofrecer ideas para crear soluciones personalizadas y tratamientos dirigidos. Sin embargo, tenemos que hacer todo lo posible para asegurar que la IA sigue siendo segura, protegida y eficiente en el cumplimiento de su misión como una ayuda en la curación de los pacientes y ayudar a la escena médica.  Ver fuente de orígen