Dentro de nuestro ciclo de encuentros sobre el papel que está jugando la inteligencia artificial en el ámbito de la salud, retomamos nuestra agenda después del verano y os convocamos a un nuevo encuentro que, como sabéis, tendrá lugar el próximo 19 de septiembre en el Colegio Oficial de Médicos de Madrid, donde contaremos con un panel de ponentes de primer nivel para actualizarnos sobre cómo la IA está impulsando la investigación
No lo dejes pasar, apúntate aquí: https://branded.muyinteresante.com/2024/muy-ia-trends-executive-update
Executive update
Después de nuestro primer y exitoso encuentro en noviembre de 2023, Muy IA Trends Executive Update se ha establecido como un formato pionero para abordar los retos emergentes que presenta la inteligencia artificial en el sector de la salud, reuniendo en una sola sesión a algunos de los principales expertos en el área.
Este evento se convirtió en un enriquecedor espacio para compartir conocimientos y experiencias en la convergencia de la inteligencia artificial y la salud.
Mesa redonda
Ponencia de apertura: Ricardo Sánchez De Madariaga, Instituto de Salud Carlos III, Científico Titular de OPIS de la Unidad de Investigación en Telemedicina y Salud Digital.
La mesa redonda será moderada por Dr. Eduardo López-Collazo, IdiPaz, Subdirector Científico
Las personas que integrarán la mesa serán los siguientes:
- Dra. Gemma Piella, Universitat Pompeu Fabra, Investigadora del Área de Biología Computacional y Sistemas biomédicos
- Dr. David Ezpeleta, Sociedad Española de Neurología, Vicepresidente y Responsable del Area de Tecnología e IA
- Dr. Alberto Ocaña. Oncólogo y Director de la Unidad CRIS. Hospital Clínico San Carlos
- Dra. Carmen Ayuso, Directora del Departamento de Genética. Fundación Jiménez Díaz.
La ponencia de cierre estará a cargo de la Dra. Raquel Pérez López, VHIO, desarrolladora de DISCERN y Jefe de Servicio de Radiómica, Vall d’Hebron Institut d’Oncologia
IA en Investigación
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta fundamental en la investigación médica, transformando el panorama de cómo se desarrollan y aplican las nuevas terapias. Uno de los avances más significativos que ha facilitado es la aceleración del proceso de desarrollo de nuevos tratamientos. Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos biomédicos con rapidez y precisión, la IA puede identificar patrones y correlaciones que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Esto no solo reduce el tiempo necesario para avanzar desde la investigación básica hasta la aplicación clínica, sino que también mejora la selección de candidatos para ensayos clínicos, permitiendo que estos estudios avancen con mayor eficacia.
"La IA permite analizar grandes volúmenes de datos genéticos, clínicos y de imagen para identificar patrones y relaciones que personalizan los diagnósticos y tratamientos según las características individuales de cada paciente", afirma la Dra. Gema Piella.
Por otra parte, el Dr. David Ezpeleta explica a Muy: "La neurología es una de las especialidades de la Medicina donde la Inteligencia Artificial (IA) tiene un futuro más prometedor".
En cuanto al reclutamiento de pacientes para ensayos clínicos, la IA ha demostrado ser una herramienta inestimable. Mediante el análisis de registros médicos y bases de datos electrónicas de salud, los algoritmos pueden identificar de manera más eficiente a los pacientes que cumplen con los criterios necesarios para un estudio. Esta capacidad para localizar candidatos adecuados de forma más rápida y precisa no solo reduce los costos asociados al reclutamiento, sino que también aumenta las probabilidades de éxito de los ensayos clínicos al alinear mejor a los pacientes con los objetivos del estudio.
Además, la IA está revolucionando la personalización del tratamiento médico. Al analizar datos detallados sobre la salud y las respuestas a tratamientos anteriores, los sistemas basados en IA pueden recomendar enfoques terapéuticos más ajustados a las necesidades individuales de cada paciente. Esto no solo mejora la efectividad de los tratamientos, sino que también minimiza los efectos secundarios al adaptar las terapias a las características específicas de cada persona.
La capacidad predictiva de la IA también ha abierto nuevas posibilidades en la medicina preventiva. Utilizando modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático, es posible anticipar la aparición de enfermedades y complicaciones antes de que se manifiesten, lo que permite tomar medidas preventivas más efectivas. Esta proactividad puede cambiar radicalmente la forma en que abordamos la salud y la prevención, mejorando los resultados a largo plazo.
Según la Dra. Raquel Pérez, "el verdadero potencial de la IA radica en su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos complejos, como los generados en la investigación del cáncer".
Por último, en el ámbito de la radiología y otras áreas basadas en imágenes, la IA ha mejorado significativamente la precisión y rapidez del diagnóstico. Algoritmos de aprendizaje profundo pueden analizar imágenes médicas para detectar anomalías y clasificar enfermedades con un nivel de detalle y exactitud que apoya la toma de decisiones clínicas. Esto no solo agiliza el proceso diagnóstico, sino que también proporciona a los radiólogos información adicional para mejorar la calidad del cuidado del paciente.
En conjunto, la IA está redefiniendo la investigación médica y la práctica clínica, ofreciendo herramientas que aceleran el desarrollo de nuevas terapias, optimizan el reclutamiento de pacientes, personalizan los tratamientos y mejoran la prevención y el diagnóstico de enfermedades.
