En este momento una de las tecnologías más prometedoras en el campo de la salud es la inteligencia artificial, ya que puede crear sistemas informáticos que recopilen una gran cantidad de datos y entrenarlos para que tomen decisiones de manera autónoma, que luego pueden ser corroboradas o no por los profesionales.
La Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y el Instituto de Investigaciones Biomédicas August Pi i Sunyer (IDIBAPS) han participado en dos estudios que muestran, precisamente, el potencial de la IA en campos como el procesamiento de la imagen y el de la bioinformática y la genética, respectivamente.
Jordi Casas, miembro del grupo de investigación ADaS Lab del eHealth Center, así como profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación y director del máster universitario de Ciencia de Datos (Data Science) de la UOC, destaca como "tanto en TAC, rayos X y ultrasonidos como en resonancia magnética existen muchas aplicaciones relacionadas con big data y la inteligencia artificial".
Este investigador ha llevado a cabo un estudio que trata de comprender mejor los cambios y el deterioro cognitivo del cerebro. El modelo, basado en la integración y procesamiento de todos los datos a través de redes multicapa, ha sido probado on la esclerosis múltiple, pero el patrón es aplicable a otras enfermedades neurodegenerativas.
"Entender qué está pasando en el cerebro cuando se sufre una enfermedad de este tipo es el primer paso para poder mejorar y personalizar los tratamientos. Es importante poder determinar y predecir la evolución de la enfermedad, que seguramente nos permitirá discernir entre distintos grupos de pacientes, con evoluciones similares y tratamientos diferenciados de los demás grupos", señala el profesor de la UOC.
Ferran Prados Carrasco, director del estudio, cuenta como ya están llevando a la práctica la hipótesis de las redes multicapa.
"Nos encontramos en la fase inicial, donde hemos desarrollado un biomarcador, hemos confirmado su sensibilidad, hemos publicado cómo hay que emplearlo y hemos proporcionado en abierto la tecnología para que otros investigadores y médicos de cualquier parte puedan aplicarla en sus datos", afirma.
Además, Prados explica como en paralelo, ya han iniciado "la primera aplicación clínica con datos de resonancia magnética de personas con enfermedades neurodegenerativas como la esclerosis múltiple y el alzhéimer/demencia".
La importancia de los algoritmos metaheurísticos
La inteligencia artificial también tiene importantes aplicaciones en otros ámbitos como la bioinformática y la genética. En este caso se están utilizando 'algoritmos metaheurísticos'. Estos trabajan muy bien cuando hay un conjunto finito de soluciones para un problema y se desea encontrar la que optimiza una determinada función objetivo, según aclara Laura Calvet Liñán, profesora e investigadora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación y autora principal del estudio 'On the role of metaheuristic optimization in bioinformatics'.
Calvet destaca que los algoritmos metaheurísticos "permiten obtener soluciones de alta calidad para problemas complejos en tiempo real" y asegura que "la metaheurística desempeña un papel esencial en la imagen médica y el modelado de enfermedades mediante la selección de variables, la optimización de parámetros, etc."