Las TIC para apoyar el diagnóstico

26 Mayo 2017

Como ya hemos comentado en otras ocasiones las tecnologías de la información nos rodean en todos los ámbitos de la vida, y la medicina no es una excepción. En un principio las herramientas informatizadas de diagnóstico estaban claramente destinadas a los profesionales médicos, pero la era de la información está borrando estas barreras de acceso.

El comienzo

Una de las primeras herramientas de diagnóstico desarrolladas gracias a la inteligencia artificial es MYCIN. Esta herramienta, desarrollada a principios de los años 70 en la Universidad de Stanford se basaba en Dendral, posiblemente el primer sistema experto en ser usado en entornos reales.

MYCIN estaba especializado en la diagnosis de enfermedades infecciosas de la sangre además de ser capaz de recomendar tratamientos personalizados para el paciente. Los resultados de las investigaciones indicaron que el sistema tenía una tasa de aciertos del 65%, lo que mejoraba los datos de los médicos no especialistas en el campo de las infecciones bacterianas aunque quedaba por detrás de los especialistas, que tenían una tasa de acierto que rondaba el 80%.

Posteriormente otro sistema, CADUCEUS, fue desarrollado durante los años 70 y finalizado a mediados de los 80, con el objetivo de mejorar a MYCIN expandiendo su ámbito de acción a la medicina interna en general y siendo capaz de diagnosticar hasta 1.000 enfermedades diferentes. De hecho éste sistema fue descrito en 1984 como el sistema experto de mayor conocimiento intensivo existente.

Funcionamiento de los sistemas expertos

Los sistemas expertos de I.A. consisten generalmente en dos elementos principales. Por un lado se encuentra la base de conocimiento. Esta base contiene una serie de reglas conocidas, similares al conocimiento que cualquier experto pueda tener sobre un tema en cuestión, codificadas de forma que puedan ser interpretadas por el sistema. Por otro lado existe un elemento conocido como motor de inferencia, que es el encargado de combinar los datos aportados por el usuario con la base de conocimiento, además de solicitar más datos en caso de ser necesario, para poder llegar a una conclusión.

Evolución de estos sistemas hasta la actualidad

La Inteligencia Artificial es una tecnología en avance continuo y por tanto sus aplicaciones no hacen más que mejorar, los sistemas actuales son capaces no sólo de seguir una serie de reglas sino de aprender de los propios resultados. Si ha la capacidad de mejorar tras cada diagnóstico sumamos que a día de hoy las bases de datos de conocimiento pueden estar en la nube la capacidad de estas herramientas de ser cada vez más útiles es obvia.

Un ejemplo de ello es la app Mediktor, una aplicación a disposición de cualquier usuario que usa la inteligencia artificial no sólo para el diagnóstico, sino también para la interpretación del lenguaje, de forma que es capaz de recibir la consulta de forma sencilla, en lenguaje natural. La aplicación ha sido probada para ayudar en el prediagnóstico de mas de 1.500 personas en unidades de urgencias en Madrid y Barcelona, consiguiendo una tasa de acierto de más del 91%.

Es obvio que delegar nuestra salud en éste tipo de herramientas tiene sus implicaciones negativas, pero utilizadas como herramienta de apoyo pueden agilizar enormemente los procesos primarios de los sistemas de salud.

REFERENCIAS:

  1. http://isanidad.com/87187/mediktor-la-primera-tecnologia-de-diagnostico-medico-mediante-inteligencia-artificial-con-un-91-de-acierto/
  2. http://www.monografias.com/trabajos39/aplicaciones-inteligencia-artificial/aplicaciones-inteligencia-artificial2.shtml
  3. https://es.wikipedia.org/wiki/CADUCEUS_(sistema_experto)
  4. https://es.wikipedia.org/wiki/Dendral
  5. https://es.wikipedia.org/wiki/Mycin
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