Principales aplicaciones del aprendizaje automático en la sanidad

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Las aplicaciones de aprendizaje automático en la atención sanitaria incluyen la detección y el diagnóstico de enfermedades, el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada. Nicholas Walker describe cómo se está utilizando el ML para avanzar en la atención sanitaria y la investigación médica. 

El número de pacientes en los hospitales está creciendo rápidamente, lo que significa que cada vez es más difícil analizar, e incluso registrar, todos los datos de los pacientes hoy en día. Una buena solución a este problema es el aprendizaje automático, que facilita la automatización del análisis de los datos y hace más robusto el sistema sanitario. 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

El corazón es uno de los órganos principales de nuestro cuerpo. Hay una gran variedad de dolencias cardíacas que padecemos, como la enfermedad coronaria, la enfermedad de las arterias coronarias, etc. Los investigadores están desarrollando algoritmos de aprendizaje automático para facilitar el diagnóstico de las enfermedades del corazón. Se trata de un tema muy investigado a nivel mundial y un sistema automatizado para el diagnóstico de las enfermedades del corazón sería una de las mayores hazañas del ser humano en el siglo XXI.st 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. 

Los conceptos de minería de datos y aprendizaje automático han entrado recientemente en juego en la búsqueda de un sistema de predicción de enfermedades hepáticas. Para ser sinceros, es todo un reto tratar de predecir las enfermedades del hígado, en parte porque hay muchas enfermedades posibles que pueden atacar al hígado y también porque hay un gran volumen de datos sobre el tema. 

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

El aprendizaje automático y sus diferentes enfoques se están utilizando ampliamente para predecir y detectar diversos tipos de tumores. El aprendizaje profundo también es muy importante en este campo, ya que no hay escasez de datos y el método es accesible. De hecho, el aprendizaje profundo ha tenido bastante éxito en el diagnóstico del cáncer de mama y ha aumentado mucho la precisión en ese campo. 

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

El aprendizaje automático aplicado a la personalización del tratamiento es una de las áreas más investigadas tanto en el ámbito de la sanidad como en el del aprendizaje automático. El objetivo del tratamiento personalizado es poder mejorar los servicios sanitarios individuales mediante el uso de datos y técnicas analíticas altamente individualizadas. Las herramientas de aprendizaje automático para la computación y la estadística se utilizan en este ámbito para desarrollar sistemas de tratamiento personalizados basados en la información genética y los síntomas del paciente. 

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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Sobre el autor

Nicholas Walker es un escritor y editor especializado en salud, tecnología y educación. Le gusta escribir sobre los últimos avances en estos campos y educar a la gente sobre cómo llevar una vida más sana. Además de escribir, le gusta el yoga y la meditación.

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