El 37% de los dispositivos médicos de IA se pueden aplicar a la neurología

La IA ha ido ganando terreno en todos los ámbitos, y también en la medicina. No obstante, aún queda un largo camino por recorrer para que una IA sea capaz de sustituir a un profesional médico. Pese a todo, existen ya más de 520 dispositivos médicos de IA y ML que se pueden utilizar en el ámbito sanitario. De éstos, un 34% están pensados para enfermedades del sistema nervioso central y un 37% se pueden aplicar, de manera útil, en neurología.

Estas conclusiones se pueden extraer del último informe emitido por la Food and Drug Administration (FDA) de EE.UU. Junto a la Radiología (especialmente en el terreno de la Oncología) y la Cardiología, la Neurología es la especialidad médica que más puede beneficiarse de la IA para el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.

La FDA ha sido referente mundial en la regulación de tecnologías de IA en el sector sanitario, tanto para productos farmacéuticos como para dispositivos médicos. Todos los parámetros que fija son tenidos en cuenta por la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) y por la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios.

De hecho, sus conclusiones son relevantes, pues durante el último lustro se han conseguido aumentar hasta en más de un 600% el número de dispositivos médicos de IA y ML aprobados por la FDA. La previsión, a corto-medio plazo, es que aumenten los avances basados en lenguaje natural e IA Generativa.

Sus aplicaciones

En el marco de la presentación de ‘Inteligencia artificial y Neurología’, dentro de la 75º edición de la Reunión Anual de la Sociedad Española de Neurología (SEN) celebrada en noviembre, el doctor José Miguel Láinez señala el valor de esta eficiente tecnología aplicada al terreno neurológico.

Hace unos años, los sistemas de IA aplicados a Neurología se basaban en máquinas que podían predecir enfermedades a partir del ML y del aprendizaje profundo, cuyas aplicaciones se podían clasificar en: diagnósticas (reducción del tiempo de interpretación de pruebas diagnósticas, mayor acceso a estas, estandarización de criterios diagnósticos, creación de nuevos biomarcadores, etc.), pronósticas (individualización pronóstica, definición de nuevos marcadores pronósticos, etc.) y terapéuticas (individualización de las decisiones terapéuticas, automatización del escalado terapéutico, ensayos clínicos basados en IA, aceleración del descubrimiento de nuevos tratamientos, etc).

Ahora es posible disponer de sistemas de análisis automático de la imagen por tomografía computarizada sin contraste. De este modo, se pueden detectar oclusiones de gran vaso, tomando como referencia el pronóstico y la predicción. También existen dispositivos portátiles que predicen con elevada precisión la aparición de la migraña o la epilepsia y se han descubierto fármacos biológicos gracias a la IA.

Los últimos avances

Desde que a finales de noviembre de 2022 surgiese ChatGPT, la IA se ha convertido en el día a día de la sociedad, aunque en medicina, y especialmente en Neurología, ya llevaba años realizando aplicaciones.

En la Reunión Anual de la SEN se han presentado los resultados de varios modelos de IA para mejorar el triaje de pacientes con ictus,  ayudar en el análisis de resonancias magnéticas para el diagnóstico de enfermedades neuromusculares, o identificar a pacientes con Parkinson que sean candidatos para recibir terapias de segunda línea.

Desde la SEN se recuerda que la IA Generativa no es solo GPT, sino que hay modelos entrenados con información médica como PubMed (conversaciones entre médicos y pacientes e historial clínico electrónico), PMC-LLaMA, Med-PaLM 2 o ClinicalGPT. Se espera que sean modelos multimodales, es decir, que puedan combinar textos, imágenes, vídeo y voz.

Ahora se trabaja en sistemas capaces de comprender la conversación entre médico y paciente, por lo que apenas habría que escribir en el ordenador y así poder en todo momento mantener un contacto cara a cara. La máquina se encarga de ordenar la información y de crear automáticamente un informe. La idea sería también codificar y automatizar tareas administrativas que sobrecargan al facultativo.

Son muchas las aplicaciones médicas avanzadas que están basadas en sensores portátiles y dispositivos monitorizados para apreciar las variables de los pacientes neurológicos. Sin ir más lejos, los holter para la enfermedad del Parkinson precisan de datos e IA para su entrenamiento y su despliegue comercial y clínico.

¿Qué futuro aguarda a la Neurología junto a la IA?

La SEN es clara al respecto y asegura que, pese a que pueda ser una gran aliada para hacer diagnósticos o recomendar tratamientos, nunca será capaz de entender la enfermedad en la persona que la padece, así como sus circunstancias psicológicas, sociales y personales.

Recientemente, se ha probado que una IA avanzada, de uso libre en Internet, es capaz de realizar anamnesis, diagnosticar y tratar a pacientes de Neurología, siendo el diagnóstico correcto en el 42% de los casos y el tratamiento en un 37%. Otro tratamiento médico para triaje y prediagnósoticos basado en IA solo pudo obtener el diagnóstico en el 60% de los casos, aunque en el 30% no coincidió con el del neurólogo.

Por todo ello, la SEN trabaja en configurar, para 2024, un Área de Neurotecnología e Inteligencia Artificial, de la que dependerá su Comité de Nuevas Tecnologías e Innovación (TecnoSEN).

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