Inteligencia artificial y acceso a la salud

Pablo Estévez
Depto. de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile

La inteligencia artificial (IA) está de moda: aparece en las noticias, en las películas, se utiliza en nuestros teléfonos y computadores y, por supuesto, en las ciencias. Una definición comúnmente usada de IA es que se trata de programas computacionales que tienen la habilidad de aprender y comportarse o razonar como los seres humanos.

Algunos incluso hablan de que se avecina una revolución debido al impacto de la IA en áreas como la salud: esto incluye desde la detección temprana de enfermedades hasta la interacción de médicos y pacientes con programas de lenguaje natural con fines de diagnóstico. Uno de los objetivos es ofrecer un mejor acceso a la salud a la población que habita en zonas alejadas o bien a personas que no tienen acceso directo a una salud especializada.

Junto con las enormes oportunidades que ofrece la inteligencia artificial, es necesario regular el posible impacto de programas como el ChatGPT en la medicina. La aplicación de IA en este ámbito tiene implicancias éticas que están siendo estudiadas y debieran ser reglamentadas, siendo un principio básico alinear la IA con los valores humanos.

En Chile, el Centro de Excelencia IMPACT está investigando sobre el uso de técnicas de inteligencia artificial en la medicina en diversas áreas. Una de ellas es la detección temprana de enfermedades y específicamente la predicción del riesgo a desarrollar diabetes mellitus gestacional en la primera mitad del embarazo, a partir de antecedentes tales como edad, género, peso, índice de masa corporal, peso de la madre y glicemia durante el primer trimestre. Usando datos de más de 1600 mujeres, generaron un modelo de predicción que identifica al 82% de las pacientes que desarrollarán diabetes durante el embarazo. Esta identificación precoz permitiría establecer conductas que disminuyan las complicaciones para la madre y su hijo/a. La investigación ha sido liderada por el médico Sebastián Illanes y el ingeniero, Claudio Pérez.

Una segunda aplicación corresponde a la detección de eventos transitorios en electroencefalogramas durante el sueño. Estos eventos -llamados husos de sueño y complejos-K-, están involucrados en funciones cognitivas tales como memoria y aprendizaje. Alteraciones en la duración, amplitud, frecuencia y densidad de estos eventos han sido asociados a desórdenes neurológicos y neuropsiquiátricos.

El equipo de investigación desarrolló un detector basado en redes neuronales artificiales, el que se aplicó a una base de datos de EE.UU. de 11.224 personas. Esto nos permitió obtener una estadística poblacional para estos eventos según edad y género. En el futuro, sería de interés aplicar este detector a una base de datos de la población chilena, tanto en sujetos sanos como con patologías.

A partir de estos avances a nivel local, creemos que una contribución importante de la IA es ayudar a que todos logremos una atención de salud oportuna y de calidad y la posibilidad de contar con exámenes más económicos, eficaces y expeditos.