¿CÓMO TRANSFORMARA LA
BIOMEDICINA
COMPUTACIONAL LA ATENCION
MEDICA?
El
nuevo departamento de biomedicina computacional de Cedars-Sinai, está en
funciones, y nos brinda la oportunidad de platicar con el presidente fundador
del departamento, Jason H. Moore, acerca de la historia de este campo
relativamente nuevo, cómo analizar datos y el futuro de la inteligencia
artificial en el cuidado de la salud.
¿Qué es la biomedicina
computacional?
Moore:
La biomedicina computacional es una disciplina que reúne las matemáticas, la
estadística, lo que es más importante, la informática y la tecnología
informática, para abordar todas las cuestiones importantes de la investigación
biomédica y la atención médica que nos interesan. De eso se trata realmente la
biomedicina computacional: reunir todas esas disciplinas, la tecnología y el
lado humano de todo esto, para que podamos transformar la atención médica
utilizando los resultados de la investigación
Un poco de historia de la
biomedicina computacional.
Moore:
Me remonto a 1977, un gran año para mi campo, la biomedicina computacional.
Hubo tres cosas importantes que sucedieron ese año. La primera fue que salió la
computadora personal —la Apple II y un par de otras computadoras más— y estaban
disponibles en las tiendas para que la gente las comprara. El Internet se
presentó por primera vez en 1977. Y en el lado de la biología, se inventó la
secuenciación del ADN, y la primera tecnología de secuenciación del ADN que
estuvo disponible para que la gente la usara salió justo después de eso.
Entonces,
esta convergencia de computadoras personales, Internet y la capacidad de
generar mucha más información biológica sobre secuencias de ADN fue realmente
el núcleo cuando mi campo despegó. Y con el tiempo, aumentaron los datos,
aumentó la potencia informática, aumentó el uso de Internet. Y eso realmente
dio origen al campo de la biomedicina computacional, permitiéndonos usar
computadoras, usar Internet, administrar, analizar y dar sentido a grandes
volúmenes de datos experimentales provenientes de laboratorios de investigación
biológica, pero también datos clínicos provenientes de hospitales.
¿Cómo puede ayudar la
biomedicina computacional a mejorar la atención al paciente? ¿Hay ejemplos de
cómo este campo ya ha mejorado la atención médica?
Moore:
Los pacientes se benefician enormemente de la biomedicina computacional de
muchas maneras. Una de las grandes cosas que destacaría es el registro de salud
electrónico que usamos para almacenar y administrar datos de pacientes en
hospitales de todo el mundo. El campo de la biomedicina computacional
desarrolló los primeros registros de salud electrónicos en las décadas de 1970
y 1980, cuando aparecieron las computadoras y comenzamos a pensar en formas de
administrar los datos clínicos que se recopilaban para sacarlos del papel y
ponerlos en la computadora. Esa es una de las áreas más grandes donde el campo
ha impactado la atención al paciente, porque eso nos permite capturar de manera
mucho más eficiente toda la información que necesitamos sobre los pacientes,
para proporcionarla de manera rápida y fácil a los médicos, a los médicos que
toman decisiones.
Uno
de los mejores ejemplos que tenemos en este momento es el uso de inteligencia
artificial (algoritmos informáticos) para interpretar las imágenes de la retina
en el ojo que se capturan para diagnosticar enfermedades como la retinopatía
diabética. Las computadoras y los algoritmos informáticos (inteligencia
artificial) pueden hacer un mejor trabajo de diagnóstico de la retinopatía
diabética a partir de escáneres de retina que los oftalmólogos. Y esa
tecnología ha sido aprobada por la FDA en la práctica clínica y se usa hoy para
diagnosticar a los pacientes y diagnosticarlos antes y con mayor precisión,
para que podamos detectarla y tratarla antes de que la enfermedad se vuelva
demasiado grave y dañe la vista.
El
tercer ejemplo que señalaría es un área importante y relativamente nueva llamada
reutilización de medicamentos. Tenemos toneladas de medicamentos aprobados por
la FDA para enfermedades específicas. Pero algunos de esos medicamentos pueden
reutilizarse para tratar otras enfermedades. Y eso es realmente emocionante
porque una vez que la FDA aprueba un medicamento, sabemos que es seguro.
Sabemos que los pacientes no tendrán un alto riesgo de reacciones adversas.
Entonces, la biomedicina computacional puede desempeñar un papel muy importante
en el análisis de los datos que pueden ayudar a determinar si los medicamentos
podrían reutilizarse para otra enfermedad.
Parece que este tipo de
proyectos requieren una gran cantidad de datos. ¿Cuántos datos se requieren
para este tipo de cálculos?
Moore:
Bueno, una computadora personal o una computadora portátil contiene alrededor
de un terabyte de datos. Y muchos de nosotros tenemos experiencias de tomar
fotografías, por ejemplo, o videos, y almacenarlos en nuestra computadora. Y un
terabyte se consume con bastante rapidez, cuando estás tomando videos de alta
definición, por ejemplo, películas caseras. El tipo de datos que recopilamos
aquí en Cedars-Sinai es miles de veces más que eso. Petabytes de datos.
La
privacidad de los datos parece estar en las noticias todas las semanas.
¿Qué está haciendo su
departamento para proteger los datos personales de los pacientes?
Moore:
Creo que es una preocupación legítima. Ciertamente me preocupa que mis datos
estén expuestos. Y creo que todos lo hacemos. Es parte de la naturaleza humana,
ya sabes, la atención médica es algo muy personal, y queremos que sea privada.
Tenemos muchas buenas razones para que sea privada.
Lo
que puedo decir es que Cedars-Sinai y todos los demás centros médicos del país
toman muy en serio la privacidad y tienen muchas protecciones integradas para
la privacidad y la seguridad, esto es algo que preocupa a todas las
organizaciones de atención médica del país minuto a minuto, todos los días del
año.
Una
de las cosas que estamos explorando en Cedars-Sinai es usar un tipo de
algoritmo de IA para crear lo que se llama datos sintéticos, donde la IA
aprende los patrones de los datos del paciente, pero luego genera un conjunto
de datos artificial, que tiene los mismos patrones, pero la computadora genera
completamente los datos, por lo que no hay problemas de privacidad, no puede
volver a identificar a los pacientes. No son datos reales del paciente, son
datos completamente inventados. Pero las relaciones en los datos, los tipos de
patrones, los factores de riesgo y los tipos de cosas que buscamos se
conservan, para que los algoritmos informáticos puedan detectar eso. Eso es
algo que estamos explorando aquí, y algo que creo que podría ayudar a proteger
la privacidad de los pacientes cuando usamos los datos de los pacientes para la
investigación. Todos nos tomamos esto muy en serio, todos estamos muy
preocupados por ello, todos estamos trabajando para proteger la privacidad de
los pacientes y sus datos.
¿Qué otros desafíos
enfrentan al utilizar inteligencia artificial y algoritmos informáticos en la toma
de decisiones médicas, y qué se puede hacer para superar esos desafíos?
Moore:
Es muy importante para nosotros desarrollar herramientas que los médicos y los
investigadores puedan darles un uso real, que sean utilizables, comprensibles,
explicables, transparentes y fáciles de usar, accesibles, además de ser justos
e imparciales. Algunos de los problemas a los que nos enfrentamos provienen del
propio proceso asistencial. Entonces, por ejemplo, sabemos, a nivel nacional, a
escala nacional aquí en los Estados Unidos, que los pacientes negros reciben un
trato diferente que los pacientes blancos cuando ingresan a la sala de
emergencias. Entonces existe la sensación de que los pacientes negros pueden
soportar el dolor mejor que los pacientes blancos. Y, por lo tanto, podrían
clasificarse de manera diferente y priorizarse de manera diferente para el
tratamiento. Eso es un sesgo, es desafortunado y duele a los pacientes negros.
Por lo tanto, debemos comprender dónde está sesgado el cuidado de la salud. Y
tenemos que arreglar esos problemas de raíz. Porque lo que sucede es que cuando
los pacientes de diferentes orígenes étnicos, raciales o de género reciben un
trato diferente, eso crea datos sesgados en el registro de salud electrónico
que los algoritmos de IA pueden explotar de manera injusta.
¿Son los algoritmos los
médicos del futuro? ¿Las decisiones humanas serán reemplazadas por cálculos
informáticos?
Moore:
Es una pregunta en la que creo que muchos de nosotros pensamos, y tal vez
algunas personas se preocupan por la seguridad laboral, pero mi respuesta es
que la forma en que veo la inteligencia artificial es la forma en que veo a
cualquiera que contrataríamos para ayudar en la clínica o en un proyecto de
investigación: que la IA es realmente otro experto que va a analizar la
información, los datos y dar una respuesta. Esa respuesta no puede valerse por
sí sola. Necesita humanos para interactuar con ella, por lo que no veo que la
IA reemplace a los médicos. Lo veo como una herramienta adicional que los
médicos pueden tener.
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