han presentado en Nature Medicine<\/a> un sistema de inteligencia artificial capaz de estimar el riesgo de m\u00e1s de un centenar de patolog\u00edas \u2014desde c\u00e1nceres y dolencias neurol\u00f3gicas hasta problemas cardiovasculares o complicaciones del embarazo\u2014 utilizando \u00fanicamente datos fisiol\u00f3gicos recogidos durante el descanso nocturno. El sistema en cuesti\u00f3n se llama SleepFM.<\/p>\nEstas pruebas registran simult\u00e1neamente se\u00f1ales como la actividad cerebral, la respiraci\u00f3n, el ritmo card\u00edaco, los movimientos oculares o la actividad muscular, generando un retrato muy completo del funcionamiento del organismo mientras duerme. Al comparar sus predicciones con historiales cl\u00ednicos de hasta 25 a\u00f1os, SleepFM logr\u00f3 anticipar con alta precisi\u00f3n la aparici\u00f3n de 130 enfermedades, incluyendo Parkinson, varios tipos de c\u00e1ncer, demencia, infartos o incluso el riesgo de mortalidad.<\/p>\n
Pablo Tall\u00f3n ha entrevistado en Hora 25 a \u00c1ngel Alberich-Bayarri, ingeniero biom\u00e9dico experto en an\u00e1lisis avanzado de im\u00e1genes m\u00e9dicas usando inteligencia artificial y cofundador de la compa\u00f1\u00eda QUIBIM. Alberich-Bayarri ha analizado c\u00f3mo est\u00e1 impactando la IA en el campo m\u00e9dico y cu\u00e1les van a ser las l\u00edneas de acci\u00f3n en este campo para el futuro.<\/p>\n
\u00bfHasta qu\u00e9 punto la inteligencia artificial va a suponer una revoluci\u00f3n en el campo de la medicina?<\/b><\/p>\n
La verdad es que nos permite extraer informaci\u00f3n que ni siquiera nuestro cerebro es capaz de procesar. Cuando vemos, por ejemplo, las im\u00e1genes m\u00e9dicas, que es nuestro campo, al ojo humano y al cerebro humano se le escapan muchas cosas y poder entrenar estos modelos con miles y miles de datos nos aporta una ventaja enorme. <\/p>\n
Va a ser m\u00e1s importante para la prevenci\u00f3n, para la detecci\u00f3n precoz, o a la hora de descubrir nuevos tratamientos?<\/b><\/p>\n
La verdad es que todo lo que se ha explorado hasta ahora, principalmente ha sido en el \u00e1mbito de la detecci\u00f3n y el diagn\u00f3stico, la detecci\u00f3n temprana, pero digamos que la nueva generaci\u00f3n de desarrollos, lo que estamos trabajando en estos momentos, lleva m\u00e1s encaminado en lo que es la predicci\u00f3n y la personalizaci\u00f3n de los tratamientos. El poder, por ejemplo, decirle al cl\u00ednico si un determinado tratamiento de inmunoterapia por ejemplo para un c\u00e1ncer, que son los nuevos tratamientos diferentes a la quimioterapia, pero que benefician a un conjunto de pacientes y es muy dif\u00edcil a d\u00eda de hoy saber con antelaci\u00f3n a qu\u00e9 pacientes les va a beneficiar y la IA nos permite averiguar qu\u00e9 grupo de pacientes concretamente por ejemplo les benefician estos tratamientos.<\/p>\n
Tambi\u00e9n se habla del gemelo digital. \u00bfEsto para qu\u00e9 sirve?<\/b><\/p>\n
En realidad nosotros queremos llegar a poder conocer todo lo que ocurre en el interior del cuerpo humano a lo largo de nuestra vida y para esto la imagen m\u00e9dica es fundamental porque nos permite de manera no invasiva, sin radiaci\u00f3n.<\/p>\n
Por ejemplo hay t\u00e9cnicas como la ecograf\u00eda o como la resonancia magn\u00e9tica que no radian y que pueden obtener informaci\u00f3n de los \u00f3rganos como est\u00e1n y los tejidos y si este tipo de pruebas consigui\u00e9ramos incorporarlas en el sistema sanitario. Por ejemplo de modo preventivo cada dos a\u00f1os, cada tres a\u00f1os, podr\u00edamos tener una especie de copia digital de cu\u00e1l es el estado de nuestros \u00f3rganos y de nuestros tejidos y es algo as\u00ed parecido a lo que ocurre en ingenier\u00eda, en los aviones, en veh\u00edculos, en diferentes entornos de ingenier\u00eda donde existen ya los gemelos digitales.<\/p>\n
Sabes que si un motor de avi\u00f3n ha estado volando durante cierto tiempo en unas condiciones de temperatura y presi\u00f3n, toca cambiar ciertas piezas o toca aplicar ciertos mantenimientos. Esto en el cuerpo humano obviamente llevado a un entorno tambi\u00e9n muy complejo como es toda la complejidad biol\u00f3gica que tenemos y prote\u00ednas, c\u00e9lulas y las diferentes escalas ser\u00eda algo parecido.<\/p>\n
M\u00e1s informaci\u00f3n<\/p>\n
Le he escuchado hablar del \u00abhumano transparente\u00bb… es decir, de que, pronto vamos a poder saber todo lo que pasa dentro de nuestro cuerpo…<\/b><\/p>\n
Esto es lo que llamamos como conseguir ese humano transparente, es decir, tener un modelo muy fiel de c\u00f3mo se comportan nuestras prote\u00ednas, nuestras c\u00e9lulas y ya una escala superior. Esas c\u00e9lulas cuando se organizan en tejidos, \u00f3rganos y ya sistemas, por ejemplo el sistema cardiovascular. <\/p>\n
Hemos empezado por la pr\u00f3stata porque en IQBIM lo que hacemos es extraer informaci\u00f3n de las im\u00e1genes de resonancia, de TAC, im\u00e1genes de PET y convertirlas en biopsias virtuales. Es decir, utilizar la IA entrenada en miles y miles de pacientes, analizando esas resonancias, esos TAC, esos PET para poder decir qu\u00e9 tipo de tumor es, qu\u00e9 tipo de tejido, qu\u00e9 tipo de alteraci\u00f3n. Y lo que ocurre es que cuando hacemos esto y queremos llevarlo a hospitales, a pr\u00e1ctica cl\u00ednica, los organismos reguladores obviamente pues nos exigen tener una certificaci\u00f3n. Y estas certificaciones hasta la fecha han ido enfermedad a enfermedad. <\/p>\n
Eso significa que aunque tengamos una tecnolog\u00eda que sirve para todo tipo de c\u00e1ncer, pues hemos empezado con c\u00e1ncer de pr\u00f3stata, ahora lanzaremos este a\u00f1o un producto de c\u00e1ncer de mama, otro de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n. Pero es verdad que, por ejemplo, en Estados Unidos, en Europa, con por ejemplo el mercado CE o en Reino Unido el UKCA, tenemos que ir enfermedad a enfermedad. Y en este caso, la pr\u00f3stata es uno de los que empezamos a avanzar primero, porque efectivamente, analizando una resonancia magn\u00e9tica, podemos detectar en qu\u00e9 zonas existe c\u00e1ncer agresivo. Como si fuera una biopsia, pero en la resonancia magn\u00e9tica. <\/p>\n
Y esto lo hemos conseguido porque hemos entrenado un modelo de IA con miles y miles de casos de resonancias magn\u00e9ticas y a la IA le hemos ense\u00f1ado la resonancia y la respectiva biopsia de ese paciente. <\/p>\n
Entonces la IA ha aprendido a identificar en esas im\u00e1genes de resonancia d\u00f3nde est\u00e1 el c\u00e1ncer agresivo. Y esto ya es un producto sanitario, ya tiene toda su certificaci\u00f3n en Estados Unidos, Europa, Reino Unido, Australia, y la estamos comercializando en todo el mundo. El SLEEPFM, por ejemplo, que hab\u00e9is mencionado, sin duda es una revoluci\u00f3n. El FM viene de Foundation Model, es un modelo fundacional que significa que podr\u00edas detectar todas estas enfermedades que se mencionaban, pero ahora mismo tenemos una lucha regulatoria porque los organismos reguladores nos hacen ir enfermedad y sin embargo la IA ya nos permite detectar 130. <\/p>\n
Entonces tenemos que conseguir que estas certificaciones sean m\u00e1s transversales. Y por ejemplo, que no tengamos solo una certificaci\u00f3n de pr\u00f3stata, sino ya para todos los tipos de c\u00e1ncer de los que tengamos datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Madrid Investigadores de Stanford Medicine han presentado en Nature Medicine un sistema de inteligencia artificial capaz de estimar…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":326822,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[92],"tags":[26797,75566,25,24,75567,165,75568,75569,75570,75571,75572,75573,75574,28999,75575,75576,75577,75578,75579,75580,75581,75582,75583,166,75584,23,6307,75585,75586,13322,75587,75588],"class_list":{"0":"post-326821","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-salud","8":"tag-ai","9":"tag-ai-in-medicine","10":"tag-es","11":"tag-espana","12":"tag-faster-treatment","13":"tag-health","14":"tag-healthcare-innovation","15":"tag-hip-traumatology","16":"tag-hospital-technology","17":"tag-june-24-2024","18":"tag-knee-surgery","19":"tag-knee-traumatology","20":"tag-medical-advancement","21":"tag-medical-technology","22":"tag-melinda-2-hospital","23":"tag-orthopedic-surgery","24":"tag-pain-reduction","25":"tag-patient-care","26":"tag-post-operative-pain","27":"tag-postoperative-recovery","28":"tag-precise-treatment","29":"tag-robotic-system","30":"tag-robotic-assisted-surgery","31":"tag-salud","32":"tag-satrio-nugroho","33":"tag-spain","34":"tag-specialist","35":"tag-surgery-precision","36":"tag-surgical-tools","37":"tag-tool","38":"tag-trauma-surgery","39":"tag-treatment-process"},"share_on_mastodon":{"url":"","error":"Validation failed: Text character limit of 500 exceeded"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/326821","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=326821"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/326821\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/326822"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=326821"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=326821"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=326821"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}