Madrid, 4 Dic (EUROPA PRESS) -.
El profesor Jesús Alcalá, del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada (UGR), destaca el impulso de la inteligencia artificial (IA) en el abordaje de la obesidad, ya que permite a los especialistas en obesidad realizar análisis más precisos y detallados a partir de datos heterogéneos y complejos obtenidos de los pacientes, incluso antes de que enfermen, Apoyan su uso.
En el IX Congreso Nacional de la Sociedad Española de Investigación en Obesidad (SEEDO), varios expertos coincidieron en que la revolución digital, los avances en biotecnología y el abaratamiento de los costes han permitido a los investigadores en obesidad recopilar grandes cantidades de información sobre el estilo de vida y los hábitos alimentarios de los pacientes. Sin embargo, el volumen de datos se ha vuelto tan grande, heterogéneo, complejo y dimensional que ya no puede analizarse con los métodos computacionales y estadísticos clásicos.
Por eso, la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial, que pueden adquirir automáticamente conocimientos útiles, hacer predicciones muy precisas y ayudar en la toma de decisiones, ha cobrado protagonismo en la lucha contra la obesidad, según Alcalá.
En palabras de los expertos de la Universidad de Granada, esto podría dar lugar a tratamientos más eficaces y personalizados, previniendo enfermedades y teniendo un impacto significativo en la salud y el bienestar de las personas.
Del mismo modo, Ignacio Medrano, neurólogo y fundador de Savana, afirmó que la obesidad no se diferencia de otras patologías en que genera grandes cantidades de datos clínicos y moleculares; según los ponentes de la clausura del congreso de la SEEDO, los datos alimentan algoritmos de machine learning que permiten una verdadera medicina de precisión Los datos son el combustible que alimenta los algoritmos de aprendizaje automático que hacen posible la verdadera medicina de precisión.
Beneficios y amenazas
Para los especialistas, la IA clínica no es el futuro, sino que ya forma parte del presente. Con más de 150 algoritmos de IA aprobados por la FDA en todas las especialidades y un aumento espectacular de las publicaciones basadas en aprendizaje automático en Pubmed, la realidad es evidente. De hecho, para este experto en IA, el mayor riesgo actual es no hacerlo y quedarse atrás respecto a los países que ya la han introducido en sus procesos clínicos.
Ignacio Medrano reconoció que los profesionales sanitarios están preparados para asumir estos recursos, ya que la IA no es más que un tipo de matemática avanzada apoyada en la computación. Sin embargo, recomendó ser muy rigurosos a la hora de validar los algoritmos. Por ejemplo, la IA generativa (del tipo chatGP) es muy difícil de validar.
Y es que los profesionales de la obesidad sólo pueden confiar en la IA y aprovechar todas las ventajas que ofrece si se puede confiar tanto en la tecnología como en los procesos subyacentes. Confianza y credibilidad como claves
Por ello, los expertos entienden que la confianza es un requisito previo para que las personas y las sociedades desarrollen, implanten y utilicen sistemas de IA. Si estos sistemas y las personas que están detrás de ellos no demuestran ser dignos de confianza, podrían surgir imprevistos que impidieran su implantación y la consecución de los enormes beneficios económicos y sociales que la IA puede aportar.
En este sentido, la Unión Europea (UE) ha presentado un proyecto de ley sobre IA en el que se establecen directrices para promover el desarrollo de una IA fiable que respete los derechos humanos fundamentales y se posicione como centro de desarrollo y líder en el campo de la tecnología ética y de vanguardia. En los últimos años se han realizado importantes esfuerzos para mejorar la gestión y la evaluación de la salud utilizando la IA, tanto a nivel europeo como nacional. Para ello, y con el fin de aprovechar todo el potencial de los datos sanitarios, la UE ha presentado recientemente un reglamento por el que se crea el Espacio Europeo de Datos Sanitarios.
Gracias a estos esfuerzos, los expertos afirman que los sistemas de IA se utilizan cada vez más en el sistema sanitario. La digitalización y la interoperabilidad de los historiales médicos electrónicos, unidas al uso de la tecnología de IA y el análisis de datos, están permitiendo un uso más eficiente de esta información. Gracias a este análisis avanzado de datos, los profesionales sanitarios pueden identificar patrones y tendencias en las condiciones de salud de los pacientes, lo que conduce a un diagnóstico más preciso y a un tratamiento más eficaz, concluye Alcalá.