DanieL Bernabeu

Punto de vista

La inteligencia artificial permitirá al médico actualizar conocimientos

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la selección de textos, fundamental para el especialista

Nos encontramos en una época en la que el médico tiene una enorme cantidad de información para leer sobre todas las novedades de su especialidad, pero para estar al día de estas necesita algo que no tiene: tiempo. Una actualización completa podría llevar al especialista 23 horas al día, una exigencia a la que no todos los especialistas pueden hacer frente.

La aparición de internet nos regaló muchas fuentes de información válidas, pero también nos ha dejado innumerables fuentes falsas, dudosas e, incluso, peligrosas, en las que se propagan bulos de curanderos como, por ejemplo, la medicina germánica. El médico tiene miedo en numerosas ocasiones a usar información porque no conoce su procedencia y no sabe, por tanto, si puede confiar en esa fuente o no.
La relevancia de nuevos artículos en Medicina, incluidos aquellos que pasan por el filtro “peer”, ronda alrededor de 2-3%.
Como hay tanta información en la red, los médicos no siempre pueden opinar basándose en informaciones contrastadas o veraces. Diversos estudios ponen de manifiesto que la relevancia de nuevos artículos en Medicina, incluidos aquellos que pasan por el filtro “peer” (un sistema usado para validar el rigor científico de los textos), ronda alrededor de 2-3%.
¿En qué se puede confiar?
En temas tan serios como tipos de tratamiento, aplicación de medicamentos o cursos de terapias, ¿cómo puede opinar un médico de una zona rural, por ejemplo, de Ecuador o Sri Lanka, sobre los últimos avances si no se ha actualizado y no ha leído nada sobre estos asuntos? ¿Puede confiar en todo lo que se publica?
Estamos creando sistemas y conocimientos complicados basados en algoritmos matemáticos, en grafos e hipérgrafos, usando la teoría Kernel de álgebra lineal
Ahora, la gran pregunta para nuestro Smart browser, DeepAIMed, el buscador basado en la inteligencia artificial que ha desarrollado MedLab Media Group, es ¿por qué el médico tendría que confiar en nuestros datos? La respuesta es fácil. Nosotros estamos usando datos “elitistas”, de fuentes internacionalmente aprobados y con una procedencia irrefutable. No tenemos datos, tenemos smart data.

Por ejemplo, usamos terminología clínica SNOMED, ontologías de CIE-10 (enfermedades y síntomas), bases de datos de medicamentos de Vademécum o los datos de PubMed (aprobados por el gobierno americano), diccionarios médicos importantes y calculadoras médicas con la bibliografía. O sea, no hay nada por donde puedan "filtrarse" noticias no contrastadas o información de carácter dudoso. No somos Wikipedia, no tenemos este carácter al mismo tiempo popular y cuestionable.
La decisión del médico
Y, de cualquier modo, es el médico quien toma la decisión definitiva. Estamos creando sistemas y conocimientos complicados basados en algoritmos matemáticos, en grafos e hipérgrafos, usando la teoría Kernel de álgebra lineal. Nuestros nodos de conocimientos se parecen mucho a los nodos de la información guardada en el cerebro humano.

Son millones de conceptos que están creando otros millones de relaciones entre todos los conocimientos que guardamos en nuestras bases de datos. Somos capaces de crear nuevos conocimientos basados en machine learning. Y para estar seguros de que "no metemos la pata", hay cientos de personas (médicos y estudiantes de Medicina) en todo el mundo que nos ayudan a verificar nuestros conceptos y prototipos durante nuestros test.