Medicina, salud y algoritmos

¡Si es buena noticia! La revista Nature acaba de publicar el trabajo de un grupo de investigadores estadounidenses sobre el diseño y uso de un algoritmo para identificar un nuevo tipo de antibiótico para combatir una infección causada por una bacteria específica previamente resistente a la acción de los antimicrobianos. Este hecho está en relación con el uso de una técnica informática similar que en 2021 se usó -y por tanto aceleró- el diseño de la primera vacuna contra el virus que causa COVID19. Esta noticia es una oportunidad para mirar hacia atrás en el desarrollo algorítmico de la medicina, particularmente en los campos de la medicina de precisión, predictiva y personalizada.

Los algoritmos están integrados en tecnologías personales o profesionales para guiarnos, ayudarnos o incluso reemplazarnos en tareas que son rutinarias y tediosas, difíciles o incluso imposibles de llevar a cabo para nuestra naturaleza humana actual. Dicho esto, estas tecnologías están cruzando las fronteras disciplinarias para desplegarse en campos en rápida expansión gracias a la ciencia algorítmica y de datos. La medicina es una de ellas. En el terreno de la salud, tres subcampos de la medicina han nacido o están creciendo gracias a los avances científicos y tecnológicos.

A la medicina de precisión le interesa aportar más exactitud a través de un aumento del nivel de detalle en un diagnóstico, un tratamiento o un acto quirúrgico, como es el caso de la cirugía robótica. La medicina de precisión también permite afinar el seguimiento del paciente buscando, por ejemplo, aumentar la eficacia de un tratamiento y facilitar su recuperación. La medicina de precisión también permite utilizar modelos algorítmicos para simular ciertos experimentos con un nivel muy alto de puntualidad e información, y permite prescindir de la experimentación con animales. La identificación de una nueva clase de antibiótico o la preselección de proteínas a probar para el diseño de una vacuna contra el virus Covid forman parte de la medicina de precisión.

La medicina personalizada, por su parte, está interesada en individualizar un examen, un diagnóstico o un tratamiento, con la idea de aumentar la eficacia del elemento personalizado en su conjunto, al tiempo que reduce el impacto -como los efectos secundarios de una medicina o lo engorroso de un examen- en el paciente. Por último, la medicina predictiva es sin duda el campo de aplicación de la inteligencia artificial en Medicina que intuitivamente nos viene a la mente, dadas nuestras referencias en historias de ciencia ficción. La medicina predictiva se ocupa de anticipar un fenómeno, ya sea una enfermedad (como el cáncer) o un incidente (como un ataque epiléptico o un ataque cardíaco), los efectos de un tratamiento o la evolución de una enfermedad en un individuo en particular.

En estos tres terrenos, el modelo algorítmico identifica evidencias más o menos fuertes y específicas del escenario o fenómeno simulado, para proporcionar información relevante que es difícil de capturar por la profesión médica y el médico en lo individual. Algunos podrían pensar que estos algoritmos eventualmente reemplazarán al médico o a la profesión médica en su conjunto, pero esto es no comprender el papel de estos hombres y mujeres. Por no hablar de la obligación de una decisión asertiva por parte de un médico de carne y hueso, con respecto a la ley y la responsabilidad médica, el médico puede entonces afinar sus diagnósticos y pronósticos y así atender mejor al paciente estando a su lado y escuchándolo… y así capturar señales que ningún algoritmo puede identificar.

En los próximos años, la medicina se beneficiará aún más de los notables avances en el campo de la inteligencia artificial, y de los algoritmos en particular. En este sentido, una colaboración aún más estrecha entre científicos y médicos, así como entre toda la profesión médica, permitirá dar pasos de gigante en beneficio del paciente y, por tanto, del ser humano. Por otra parte, la inteligencia artificial democratizará la medicina, en particular la medicina preventiva que sigue siendo demasiado cara. ¡Más buenas noticias!