Las aplicaciones de aprendizaje automático en salud include detection and diagnosis of disease, drug discovery, and personalized medicine. Nicholas Walker describes how ML is being used to advance healthcare and medical research.
The number of patients in hospitals is growing rapidly, which means it’s getting more and more challenging to analyze, and even record, all the data on patients today. A good solution to this problem is aprendizaje automático, which makes it easier to automate the analysis of data and makes the healthcare system more robust. Aprendizaje automáticoaplicada a la sanidad, es la confluencia de dos campos: la ciencia médica y la informática. Esta alianza ha permitido al campo médico realizar enormes avances en la atención sanitaria.
Se está investigando mucho en este ámbito. Google, por ejemplo, ha inventó un algoritmo que detecta las células cancerosas. También se están produciendo muchos otros avances, de los que hablaremos en este artículo.
Aplicaciones sanitarias del aprendizaje automático
El objetivo del aprendizaje automático en informática es hacer que la máquina sea más eficaz y fiable. En la asistencia sanitaria, la máquina es una extensión y un multiplicador de fuerza para el cerebro del médico. Al fin y al cabo, un paciente siempre necesitará el tacto y los cuidados de un ser humano, que una máquina no puede proporcionar. La labor de una máquina, por tanto, no es sustituir al médico, sino ayudarle a prestar un mejor servicio y atención.
1. El diagnóstico de las enfermedades del corazón
The heart is one of the primary organs in our bodies. There are a variety of heart ailments that we suffer from, such as coronary heart disease, coronary artery disease, and so on. Researchers are in the process of developing machine learning algorithms to make it easier to diagnose heart disease. It is a highly researched topic globally and an automated system for the diagnosis of heart disease would be one of the greatest feats of human achievement in the 21st siglo.
Los investigadores trabajan con máquinas de vectores de apoyo, Naïve Bayes y otras formas de algoritmos de aprendizaje automático supervisado para resolver el problema de la detección y el diagnóstico de las enfermedades cardíacas. Uno de los conjuntos de datos más importantes en este campo es el de UCIque puede utilizarse para entrenar algoritmos.
2. La predicción de la diabetes
La diabetes no sólo es una enfermedad peligrosa, sino que además es una de las más comunes del mundo. También es una enfermedad de entrada, siendo ella misma una de las principales causas de otras enfermedades y llevando a sus víctimas inexorablemente hacia la muerte.
La diabetes tiene la capacidad de dañar varias partes del cuerpo, como el corazón, el riñón y el sistema nervioso. Se está estudiando el aprendizaje automático como forma de detectar los marcadores de la diabetes con la suficiente antelación para poder salvar la vida de los pacientes.
Hay muchos algoritmos que pueden utilizarse para predecir la diabetes, como el Naïve Bayes, los árboles de decisión, los bosques aleatorios y los KNN. El Naïve Bayes supera a los demás en cuanto a precisión por lo bueno que es su rendimiento y el poco tiempo de cálculo que necesita.
3. La predicción de la enfermedad hepática
El hígado es otro de los órganos principales del cuerpo. Es crucial para el metabolismo y puede ser atacado por una serie de enfermedades, como el cáncer de hígado, la hepatitis crónica, la cirrosis hepática y muchas otras.
Data mining and machine learning concepts have recently come into play in the quest for a system to predict liver disease. To be honest, it is quite a challenging endeavor to try and predict liver disease, partly because there are so many possible diseases that could attack the liver and also partly because there is such a huge volume of data on the subject.
Sin embargo, los investigadores hacen lo mejor que pueden para solucionar estos problemas. Se ha escrito mucho por parte de varios servicios de redacción de ensayos en los estados unidos sobre el uso de técnicas de aprendizaje automático como la agrupación, la clasificación, etc. También hay conjuntos de datos disponibles que los investigadores utilizan para desarrollar sus algoritmos.
4. Aplicaciones del ML en la cirugía
CirugíaLa cirugía robótica, en particular, es una de las aplicaciones más prometedoras del aprendizaje automático en la sanidad. No se trata de un gran campo, sino de una categoría general con unos cuatro subcampos: evaluación de la habilidad quirúrgica, sutura automática, modelado del flujo de trabajo quirúrgico y mejora de los materiales quirúrgicos robóticos.
La sutura es el proceso de coser una herida. Cuando es automático, hace que el procedimiento quirúrgico dure mucho menos y alivia el estrés del cirujano. Los investigadores están trabajando mucho en este campo, aplicando los principios del aprendizaje automático a los diferentes aspectos de la cirugía y trabajando hacia un futuro en el que la cirugía asistida por robots sea eficaz y segura, y quizás incluso mínimamente invasiva.
En neurocirugía, por ejemplo, los robots aún no son tan eficaces como los neurocirujanos desearían. Por ello, prácticamente todos los procedimientos son manuales y todo el proceso requiere bastante tiempo. Tampoco hay retroalimentación automática. El desarrollo del aprendizaje automático en este campo será muy beneficioso.
5. La detección del cáncer
Machine learning and its different approaches are being used extensively to predict and detect various types of tumours. Aprendizaje profundo is also very important in this field since there is no shortage of data and the method is accessible. In fact, deep learning has been quite successful in the diagnosis of breast cancer and has greatly increased accuracy in that field.
DeepGene, un clasificador de aprendizaje profundo para tipos de cáncer, ha sido ampliamente explorado por investigadores chinos. Una de las formas más prometedoras de predecir el cáncer a la que se está aplicando el aprendizaje automático y profundo es la extracción de características a partir de datos sobre la expresión génica. Este enfoque se presta especialmente bien a las redes neuronales convulsivas, un tipo de algoritmo de aprendizaje automático.
6. El descubrimiento de nuevos fármacos
El aprendizaje automático se está utilizando ampliamente en el descubrimiento de fármacos y está resultando bastante prometedor. Microsoft tiene el Proyecto Hanover, que busca mejorar medicina de precisión utilizando técnicas de aprendizaje automático. Hay otras empresas que trabajan en el mismo proyecto, todas ellas con diferentes enfoques prometedores del problema.
El aprendizaje automático presenta varias ventajas cuando se aplica a la ciencia de la salud. Hará que el proceso de descubrimiento de nuevos fármacos sea más rápido y también menos propenso a errores al reducir drásticamente la tasa de fallos. También reducirá el coste del descubrimiento de fármacos al optimizar el proceso de fabricación de los mismos.
7. La personalización del tratamiento
Machine learning as applied to the personalization of treatment is one of the most hotly researched areas in both healthcare and machine learning. The goal of personalized treatment is to be able to improve individual health services by using highly individual data and analytical techniques. Machine learning tools for computation and estadísticas are used in this area to develop personalized treatment systems based on the genetic information and symptoms of the patient.
Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado se utilizan en el desarrollo de sistemas de tratamiento personalizados que utilizan información médica individual de los pacientes.
Conclusión:
Las aplicaciones del aprendizaje automático en la sanidad están ayudando a desarrollar y ofrecer una medicina personalizada, mejorar la calidad de vida y detectar enfermedades de forma temprana. El futuro es prometedor y brillante. El aprendizaje automático promete hacer avanzar la atención sanitaria hasta límites que hoy no podemos imaginar. En el futuro, el poder de los ordenadores podría aplicarse a las dolencias físicas de la humanidad, convirtiéndonos en seres verdaderamente inmortales.
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