Hemos dejado atrás en el mes de febrero el análisis de las habilidades blandas en la gestión de salud. Ahora comenzamos lentamente pero en forma ininterrumpida analizar la aplicación de inteligencia artificial en salud. Tanto Machine, como el Deep Learning, con las redes neuronales profundas. Tenemos entonces que comenzar por entender que son las redes neuronales, cuyos nodos, o formulas matemáticas simulan una neurona, y la variable seleccionada en la capa de ingreso, pasa a las capas profundas de la programación de los algoritmos matemáticos, para ofrecer a la capa de salida que muestra el resultado para el cual fue diseñado, utilizando las capas profundas con neuronas o formulas de función sigmoidea, de modo tal de ampliar la potencialidad por salida de no solo de cálculos binarios, que seguirán existiendo. Este nuevo mundo que será la transformación de la era de los datos y la información, para estar como profesionales médicos, mejor formados, hacer diagnósticos más precisos, seguros y oportunos, usando los sistemas, compartimos la enseñanza y el entrenamiento de esos nodos, hasta cada vez hacerlos más precisos, por ello, antes de apurarse y colocarlos en público, deberán superar varias etapas de datos correctos, bien depurados y diferenciados, para que nuestras redes funcionen cada vez mejor. El esfuerzo que realizaré estará avalado por una formación que he realizado y por la lectura de cinco libros recientemente publicados de inteligencia artificial aplicado a la salud. Por lo tanto, serán los posteos que se realizarán luego de la lectura y expresarlo en forma pedagógica, para que esta comunidad profesional que me acompaña, también se sume a este conocimiento. Solo espero que les sirva. Muchas gracias por la compañía.
LAS REDES NEURONALES Y SUS APLICACIONES EN LA VIDA REAL
Las aplicaciones de las redes neuronales en medicina van desde el diagnóstico de enfermedades hasta la predicción de resultados para el paciente. Algunos de los ejemplos son los siguientes:
- Imágenes médicas: para encontrar patrones y hacer diagnósticos, se han utilizado redes neuronales para examinar e inferir imágenes médicas. La imagen médica es una técnica que permite la visualización del interior del cuerpo para el examen clínico y la intervención médica. Utiliza una variedad de tecnologías de imagen, que incluyen rayos X, ultrasonido, tomografía computarizada (TC), imágenes por resonancia magnética (RM) y tomografía por emisión de positrones (PET). Por ejemplo, la red neuronal puede entrenarse para reconocer características específicas en una imagen que son indicativas de una determinada enfermedad, como el cáncer. Los avances en la tecnología de imágenes médicas también han permitido el desarrollo de procedimientos quirúrgicos mínimamente invasivos, en los que los médicos pueden utilizar imágenes en tiempo real para guiar sus instrumentos quirúrgicos y realizar intervenciones precisas. Sin embargo, las imágenes médicas también conllevan riesgos potenciales, como la exposición a la radiación, las reacciones a los agentes de contraste y los resultados falsos positivos o falsos negativos. Por lo tanto, es importante equilibrar los beneficios y los riesgos del uso de técnicas de imágenes médicas caso por caso y asegurarse de que se implementen las medidas de seguridad adecuadas para minimizar el daño potencial. FIGURA 1.3 Una red neuronal de cuatro capas
- Diagnóstico de enfermedades: las redes neuronales también se pueden utilizar para diagnosticar enfermedades en función de los síntomas del paciente, el historial médico y otros factores. Por ejemplo, se puede enseñar a la red neuronal a detectar patrones en los datos de los pacientes relacionados con una enfermedad en particular, como la diabetes. El diagnóstico de una enfermedad es el proceso de identificar la causa subyacente de los síntomas de un paciente y hacer una determinación definitiva de la enfermedad o afección específica que lo está afectando. Un diagnóstico preciso es fundamental para proporcionar un tratamiento y un manejo adecuados de los trastornos y dolencias del paciente. El estado de salud previo del paciente, un examen físico, pruebas diagnósticas, etc. se utilizan con frecuencia en la práctica médica para diagnosticar enfermedades. Los métodos de diagnóstico incluyen pruebas de sangre del paciente para diversos parámetros, diagnóstico por imágenes, ultrasonidos y otros métodos de prueba especializados. En los últimos años, los algoritmos de aprendizaje automático se han utilizado cada vez más en el diagnóstico de enfermedades, especialmente en imágenes médicas. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje profundo han demostrado ser muy prometedores en la detección y clasificación de varios tipos de lesiones cancerosas en imágenes médicas como mamografías o tomografías computarizadas [2]. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los algoritmos de aprendizaje automático no son un sustituto de un profesional médico capacitado, y la experiencia humana sigue siendo fundamental para interpretar los resultados y hacer diagnósticos precisos. Por lo tanto, el uso de algoritmos de aprendizaje automático en el diagnóstico de enfermedades debe verse como una herramienta complementaria que puede ayudar a los profesionales médicos a realizar diagnósticos más precisos y oportunos [3].
- Descubrimiento de fármacos: la búsqueda de nuevos medicamentos o agentes terapéuticos que puedan utilizarse para curar o prevenir diferentes enfermedades o problemas médicos se conoce como descubrimiento de fármacos. El proceso de descubrimiento de fármacos suele implicar un proceso de varios pasos que comienza con la identificación de un posible objetivo terapéutico, seguido del descubrimiento de fármacos, las pruebas preclínicas, los ensayos clínicos y la aprobación reglamentaria. En los últimos años, los algoritmos de aprendizaje automático se han utilizado cada vez más en el proceso de descubrimiento de fármacos para acelerar y mejorar la eficiencia del descubrimiento de fármacos. Por ejemplo, las pruebas preclínicas pueden completarse de forma más rápida y económica mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar la eficacia y la toxicidad de los nuevos candidatos a fármacos. Se pueden analizar grandes conjuntos de datos mediante algoritmos de aprendizaje automático para encontrar nuevos objetivos farmacológicos y crear nuevos medicamentos. Se pueden encontrar nuevas dianas terapéuticas que sean específicas para enfermedades o situaciones particulares mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar la información genética y molecular de los pacientes.
En última instancia, la aplicación del aprendizaje automático al descubrimiento de fármacos tiene el potencial de transformar la industria y aumentar enormemente la velocidad y la eficacia del proceso de descubrimiento, lo que en última instancia podría dar lugar a la creación de medicamentos y tratamientos para pacientes más potentes.
Al evaluar enormes conjuntos de datos de compuestos químicos y determinar cuáles tienen más probabilidades de tener éxito contra una dolencia específica, se han utilizado redes neuronales para encontrar nuevos medicamentos.
- Monitoreo de pacientes – El monitoreo de pacientes es el proceso de monitorear continuamente las mediciones fisiológicas de un paciente, como la frecuencia cardíaca, la temperatura corporal, la presión arterial y el nivel de saturación de oxígeno, para rastrear su estado de salud e identificar cualquier problema de salud potencial. La monitorización continua del paciente puede ayudar a los profesionales sanitarios a identificar los primeros signos de alerta de complicaciones e intervenir antes de que se agraven. Con el fin de evaluar los grandes volúmenes de datos producidos por los dispositivos de monitorización de pacientes y ayudar a los profesionales sanitarios a tomar decisiones más precisas y oportunas, los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse en la monitorización de pacientes. El uso de algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias en los datos de los pacientes puede ayudar a los profesionales de la salud a detectar signos de advertencia tempranos de deterioro de la salud o posibles efectos futuros. Los profesionales de la salud pueden tomar mejores decisiones sobre la atención al paciente mediante el uso de modelos predictivos que predicen el estado de salud de un paciente, que se crean mediante algoritmos de aprendizaje automático.
Los modelos predictivos, por ejemplo, pueden utilizarse para estimar el riesgo de un paciente de contraer sepsis u otras infecciones graves, lo que permite a los médicos actuar antes y detener la aparición de consecuencias más graves.
En general, el uso del aprendizaje automático en la monitorización de pacientes tiene la oportunidad de mejorar los resultados de los pacientes y disminuir la presión sobre los sistemas sanitarios al permitir una monitorización y una toma de decisiones más precisas y eficientes de los pacientes. Las redes neuronales se pueden utilizar para monitorear a los pacientes en tiempo real, prediciendo cuándo un paciente está en riesgo de sufrir una emergencia médica, como un ataque cardíaco o un derrame cerebral. Esto puede permitir a los médicos intervenir a tiempo y prevenir complicaciones graves. En general, las redes neuronales tienen el potencial de revolucionar el campo de la medicina al proporcionar diagnósticos más precisos, predecir los resultados de los pacientes y desarrollar nuevos tratamientos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que aún quedan muchos retos por superar, como garantizar la fiabilidad y seguridad de estos sistemas.
