Google lanza servicio para buscar el historial de pacientes con inteligencia artificial

Google Cloud, el servicio de almacenamiento y gestión de datos en servidores de acceso remoto (en la jerga informática, computación en la nube) de la empresa tecnológica californiana, presentó nuevas capacidades de búsqueda impulsadas por la inteligencia artificial (IA) para ayudar a los profesionales de la salud en la extracción de información clínica.

La herramienta fue diseñada con el objetivo de acceder de manera ágil a datos que suelen estar dispersos en sistemas y formatos diferentes. De esta manera, un médico no deberá revisar en forma minuciosa todas las notas y documentos clínicos de un paciente para resolver una consulta específica.

En su lugar, podría simplemente formular una pregunta al sistema, como por ejemplo: ¿Cuáles fueron los últimos estudios que se hizo el paciente? Según informó Lisa O'Malley, directora senior de gestión de productos de Cloud AI en Google Cloud, el objetivo es ahorrar tiempo en el proceso de búsqueda.

También se procura reducir las frustraciones de los médicos, al garantizar que obtengan respuestas de manera más sencilla y eficaz. Además, se puede utilizar para otros usos, como aplicar los códigos de facturación correctos y determinar si los pacientes cumplen con los criterios para inscribirse en un ensayo clínico.

Un estudio patrocinado por la Asociación Médica Estadounidense en 2016 descubrió que, por cada hora que un médico dedicaba a la atención directa de un paciente, empleaba dos horas adicionales en tareas administrativas. Además, se sumaban otras dos horas de trabajo administrativo fuera del horario laboral.

Según informaron desde la empresa californiana, estará disponible para organizaciones dedicadas a la salud y las ciencias biológicas a través de la plataforma Vertex AI Search de Google.

El desarrollo de Google procura el ahorro de tiempo al médico.

Esta plataforma ya se encuentra disponible para compañías de otras industrias con el propósito de hacer búsquedas en sitios web públicos, documentos y otras bases de datos. Esta oferta particular destinada al sector de la atención médica se fundamenta en los productos Healthcare API y Healthcare Data Engine de Google.

Algoritmos vinculados a la salud: cómo puede ayudar la IA

¿Es posible evitar los sesgos algorítmicos en salud? ¿Cuál es su impacto? ¿Qué es la justicia algorítmica? A buena parte de estas respuestas las ofrece Enzo Ferrante, investigador del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (Conicet) en la Argentina y líder de un grupo de investigación sobre aprendizaje automático para el análisis de imágenes biológicas y médicas que realiza el Instituto de Investigación de Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional, de la Universidad Nacional del Litoral, en la provincia de Santa Fe. Inclusive, al momento de conversar con iProfesional, Ferrante se encuentra en París, Francia, donde realiza un doctorado afín.

"Trabajo desde hace años en el uso de IA o de métodos computacionales para entender imágenes médicas y poder ayudar a los médicos en el proceso de diagnóstico, o en la definición de tratamientos", admitió este investigador argentino y allanó la explicación al decir que un radiólogo observa las imágenes obtenidas del paciente, y las dibuja para segmentar aquellos cuerpos que identifica y sobre los que planifica un tratamiento.

A esa labor analógica, es la que este equipo busca simplificar y automatizar de la mano de la digitalización, "queremos solucionarlo con redes neuronales profundas, o deep learning, y para eso educamos modelos que tratan de hacer de forma automática, lo mismo que hace el médico".

"El objetivo es asistir a los médicos en las tareas que realiza, brindándoles reportes y alertas, algunas de ellas que ya funcionan en el Hospital Italiano o en el Sanatorio Flenni. Sin embargo, en los últimos años, se vio que estas estas tecnologías que aprenden de los datos pueden presentar sesgos, es decir, rendimientos sistemáticamente peores en una determinada subpoblación", precisó Ferrante y ejemplificó que, si se tiene un desbalance de género en los datos a trabajar, el resultado estará sesgado y condicionado por el que más casos reúna.

"Lo que nosotros proponemos es anticiparnos a la aparición de esos sesgos o, inclusive, identificar sesgos que aún no fueran previamente supervisados, o que sean más difíciles de determinar", precisó. En ese sentido, este entrevistado advirtió lo importante que resulta contar con bases de datos localizadas y pertinentes, que sean representativas de la población sobre la que será aplicada. 

La Inteligencia Artificial, llamada a cumplir un importante rol en las investigaciones de salud.

La Inteligencia Artificial de investigadores argentinos que fue elegida por Google

Así, esta investigación que lidera Ferrante, dedicada al descubrimiento del sesgo no supervisado para anticipar posibles problemas de equidad algorítmica en modelos de machine learning (para análisis de imágenes médicas sin anotaciones de referencia) fue seleccionado por el Google Award for Inclusion Research (Google AIR, por sus siglas), un reconocimiento que entrega a los investigadores que poseen un impacto positivo en el bien común.

"Esta bueno pensar en construir bases de datos locales, por la demografía poblacional propia, pero también por los equipamientos técnicos que estén disponibles en cada caso, sus calidades y sus protocolos", advirtió y subrayó el concepto de justicia algorítmica, es decir, la posibilidad de generar rendimientos que no sean dispares entre las poblaciones.

La IA también hace su aporte a la búsqueda de personas

"Surgió como surgen las ideas, fruto de tener aquellas cosas que te llaman la atención o que te desvelan y, para mí, colaborar con esta búsqueda de nietos (N.de R.: hijos de personas detenidas desaparecidas durante la última dictadura cívico militar en la Argentina) me desvela. Y cuando descubrí que la herramienta estaba ahí, no tuve otra opción que aplicarla", reveló Santiago Barros, un diseñador gráfico argentino que sumó una dimensión innovadora a la búsqueda de las personas que, siendo bebés, fueron apropiadas y cuya búsqueda motorizó la incansable labor de Abuelas de Plaza de Mayo.

El mecanismo es, a priori, sencillo: Barros utilizó la conocida herramienta de IA llamada Midjourney, que tiene un costo mensual de u$s10 y que permite crear una imagen digital a partir de otras dos. Para este caso, la instrucción fue generar el rostro de un adulto, masculino y femenino, de alrededor de 45 años, sobre la foto disponible de una pareja. 

Sí, las primeras imágenes usadas y que Barros está publicando en la cuenta de Instagram IAbuelas, fueron las de parejas secuestradas junto a sus hijos y que hoy integran esa lista de alrededor de 300 nietos que Abuelas aún busca.

La IA crea una imagen que interpela y moviliza, pero que no es real

El resultado es una imagen posible, no determinante y hasta -si se quiere- con algún brío artístico de quien pudiera ser aquel hijo de esa pareja, nieto de las Abuelas de Plaza de Mayo, cuya identidad fue sustituida y quien hoy desconoce aquella realidad. La apuesta es que, ante una posible identificación con esa imagen que mira al frente en un primerísimo primer plano, sea el primer paso de la restitución de esa identidad. 

La Inteligencia Artificial, también utilizada para la búsqueda de personas desaparecidas.

El mecanismo de creación de estas imágenes posibles resulta sencillo, pero adquiere complejidad al observar el impacto social que generó pues desde los primeros días de julio en que se publicó esta cuenta en la red social, este diseñador gráfico recibió un sinfín de consultas y que le permitió a Barros advertir que "hay muchas personas que aún tienen dudas sobre su identidad pero que no se animaron a consultar".  

"En todos esos casos, mi intervención se limitó a pasarles el contacto de Abuelas, si nacieron entre 1975 y 1983; o el de la Conadi (N. de R.: Comisión Nacional por el Derecho a la Identidad), porque también hubo casos de personas que nacieron antes o después de esas fechas", admite Barros.

Hasta la fecha, la búsqueda de Abuelas dio con el paradero de 132 nietos y toda labor de interpelación suma. En este caso, Barros advierte que no será posible avanzar con la imaginación digital de todos los posibles rostros de las personas que falta encontrar porque no en todos los casos se dispone de la imagen de sus progenitores. 

"Me voy a sentir realizado cuando termine de subirlas y haya logrado hacer este ejercicio de imaginar a estos nietos como personas reales, de 45 años, que aún no lograron restituir su identidad porque, en algún punto, al mencionarlos siempre como nietos, resulta difícil imaginarlos adultos. Para mí, eso era importante", dijo el mentor de esta iniciativa. 

Sobre el rol de la IA y los debates que la circundan

"Se pone el foco del debate en la herramienta y ese es un error porque debería ponerse sobre cómo los Estados regulan el uso de esas herramientas para que se pierda la menor cantidad posible de puestos trabajo o para que se generen los mecanismos para generar ingresos para aquellas personas que pierden su trabajo como consecuencia de esta innovación", consideró Barros.

"Vos con un martillo podés clavar un clavo o lastimar a alguien, por eso el problema no es la herramienta sino su regulación y su uso", sentenció Barros y corrió el debate para discutir el rol regulatorio y sus alcances. "Todo lo que tenga que ver con el avance tecnológico es positivo, más teniendo en cuenta que la IA ya tiene resultados positivos en relación a la ciencia y en cómo ponen a bots, o aplicaciones de software específicas, a resolver problemas que para la humanidad es imposible", sostuvo Barros y anticipó que, en relación al arte, "el artista que genere arte manual va a ver revalorizado su obra, porque el arte digital va a estar al alcance de todos".

"Creo que las regulaciones deben ir atadas al tipo de aplicación sobre la que se trabaja. No sé si tiene sentido no seguir investigando sobre IA", apuntó Ferrante y ejemplificó que, en salud, por ejemplo, la Administración de Alimentos y Medicamentos del gobierno de Estados Unidos, conocida como FDA, ya las regula y que en la Argentina lo hace la Administración Nacional de Medicamentos, Alimentos y Tecnología Médica (Anmat).

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"Me parece importante pensar en los impactos que tienen los usos de la IA en el cotidiano, y en qué pasa con los trabajos que comienzan a ser simplificados con su uso, porque la inclusión tecnológica está buena si es realmente positiva, y no deja a nadie afuera. Y esa es mi preocupación", advirtió el investigador del Conicet.