El Colombiano

Una startup colombiana de inteligencia artificial, diseñada para apoyar el trabajo diario de empresas del sector salud, facilita la detección temprana de enfermedades y mejora el acceso al sistema a través de modelos predictivos que ayudan a prever qué tratamientos serán más efectivos e identificar posibles complicaciones.

Su nombre es Arkangel IA y sus fundadores, dos jóvenes originarios de Pereira y Villavicencio, cuentan que ha impactado a cerca de 68 millones de pacientes en todo el mundo.

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Un equipo de científicos de IBM, JDRF ―una organización líder en la investigación sobre diabetes tipo 1― y cinco centros académicos de cuatros países diferentes publicaron un estudio con conjuntos de datos de Finlandia, Alemania, Estados Unidos y Suecia acerca de la identificación de riesgos de contraer diabetes tipo 1.

Con apoyo de Aprendizaje Automático, un subcampo de la Inteligencia Artificial (IA), la investigación agrupa conjuntos grandes de información sobre el desarrollo de niñas y niños seguidos desde su nacimiento. La idea fue encontrar biomarcadores asociados con el riesgo de aparición de dicha enfermedad en los infantes, para poder prevenirla.

Los resultados podrían facilitar la realización de ensayos clínicos para buscar factores de riesgo en la población más pequeña y joven, pues se ha visto muy afectada al tener la enfermedad porque dependen de la insulina de por vida y pueden padecer complicaciones cardiovasculares, insuficiencia renal, retinopatía diabética y otras.

Si bien la diabetes tipo 1 puede afectar a personas de cualquier edad, generalmente se diagnostica en la infancia o la adolescencia. Se trata de una enfermedad autoinmune que padecen millones de personas, un millón 600 mil en Estados Unidos, por ejemplo, y el número va en aumento. Dado que es autoinmune, los científicos se esfuerzan por desarrollar mecanismos de prevención.

El seguimiento a niñas y niños se dio por 30 años a lo largo de su vida, por lo que es un gran volumen de mediciones de autoanticuerpos de los islotes, biomarcadores específicos y otros conjuntos medibles para identificar el potencial de riesgo de padecer diabetes.

Para analizar la cuantiosa información, los científicos usaron métodos estadísticos y de Aprendizaje Automático avanzados con herramientas de visualización. Además, aplicaron algoritmos de este subcampo de la IA para identificar predictores del inicio de la diabetes tipo 1.

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Algunos de los hallazgos relevantes del estudio, publicado en la revista Diabetes Care, señalan que niños y niñas con múltiples autoanticuerpos tienen un alto riesgo de padecer la enfermedad antes de los 15 años; que entre los dos y cuatro años, es cuando desarrollan más autoanticuerpos, y que los genotipos para la diabetes 1 no afectan la probabilidad en niños con múltiples autoanticuerpos positivos.

Estos resultados y otros más que se tuvieron podrían ser útiles en la identificación y estratificación de los participantes de ensayos, para así diseñar detecciones, una cadencia de monitoreo y formas para manejar los casos de niñas y niños con riesgo de padecer diabetes tipo 1.

Apple Inc. estableció una alianza con investigadores de la Universidad de Washington para estudiar cómo se puede usar el Apple Watch para predecir enfermedades respiratorias como la gripe o la Covid-19.

“El objetivo del estudio es ver si la información recopilada por el Apple Watch y el iPhone puede detectar síntomas tempranos de enfermedades respiratorias como la Covid-19”, detallaron los organizadores en la página de la convocatoria. 

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Como parte de sus implementaciones en el sector de la salud, Apple está colaborando con la Universidad de Washington y el Estudio de la Gripe de Seattle.

La gigante tecnológica con sede en Cupertino informó que a los participantes que sean aceptados en el programa de estudio del coronavirus se les otorgará un Apple Watch.

El área de estudio está delimitada a la ciudad de Seattle, porque sus habitantes “pueden tener un riesgo de sufrir enfermedades respiratorias más alto de lo normal por la exposición debido a la exposición frecuente a otras personas a través del trabajo y otras actividades, condiciones de salud y otros factores”.

El Estudio Respiratorio de Apple está planeado para desarrollarse durante seis meses. En ese periodo, los participantes deberán responder periódicamente las preguntas de la encuesta en la aplicación Apple Research para iPhone. 

Las entidades convocantes detallaron que si los participantes se enferman mientras están inscritos en el programa, se les enviará  a su domicilio un kit para detectar Covid-19 y otras enfermedades respiratorias.

Y señalaron que esta circunstancia podría ser de ayuda para el estudio, ya que a los participantes enfermos se les pedirá que adopten algunas medidas de salud adicionales con su Apple Watch.

La aplicación de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), la nube híbrida y el Aprendizaje Automático están transformando y mejorando los servicios de salud que reciben los ciudadanos, incluso durante la pandemia por la Covid-19.

Algunos de los ejes en los que se están observando cambios importantes son la salud computacional, que se refiere a la digitalización de expedientes clínicos para monitorear avances de enfermedades; la salud digital, la cual consiste en obtener información del paciente para hacer una evaluación progresiva de algún padecimiento; así como en la biología computacional, para comprender los mecanismos bajo los que actúan las afecciones.

Durante un foro organizado por IBM, el Vicepresidente de Investigación en Salud y Ciencias de la Vida del Thomas J. Watson Research Center, Ajay Royyuru, explicó que en estos tres ámbitos se han logrado avances relevantes para la salud con ayuda de la tecnología y los datos.

Uno de los campos en los que la IA ha contribuido es en el diagnóstico temprano del Alzheimer, una enfermedad progresiva del deterioro de la memoria, el intelecto y la capacidad para realizar actividades.

Guillermo Cecchi, director del Laboratorio de Psiquiatría Computacional y Neuroimágenes del Thomas J. Watson Research Center de IBM, detalló que es posible predecir, con un 75 por ciento de efectividad, si alguien va a desarrollar Alzheimer antes de los 25 años.

Esta certeza de pronóstico puede alcanzarse al llevar a cabo un análisis de los marcadores del habla, aplicando la IA. Según Cecchi, el nivel de predicción es mayor al 60 por ciento que se puede conseguir si se examina sólo la historia clínica de una persona.

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La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático también se han usado en el tratamiento del cáncer. María Rodríguez, líder técnica del Laboratorio de Investigación de Biología de Sistemas Computacionales de Zurich, expuso que estas tecnologías se aplican para tener una mayor comprensión del sistema inmunitario, con el fin de dar una respuesta más efectiva a las enfermedades.

Rodríguez comentó que los especialistas están construyendo modelos con IA para estudiar las células, proteínas, antígenos, la comunicación entre los órganos humanos y otros elementos para poder predecir si una persona está propensa a padecer cáncer, o diseñar un tratamiento más eficaz.

Asimismo, el análisis de grandes volúmenes de datos mediante las tecnologías digitales ha posibilitado determinar si una persona se contagió de la Covid-19, explicaron Raquel Norel, investigadora de Salud Digital, y Pablo Meyer, gerente de Análisis y Modelado Biomédico de IBM.

Los expertos hicieron un experimento que consistió en que un gran grupo de personas olieran 500 moléculas puras. Luego, con la información desarrollaron una base de datos sobre “psicofísica olfativa”, usando la representación de palabras en vectores. Y a partir de la concurrencia de palabras clave, definieron con un 85 por ciento de precisión si alguien tenía el virus.

En cada uno de estos ámbitos, se ha demostrado el potencial que tienen tecnologías como la IA o el Aprendizaje Automático para elevar la calidad de vida y encontrar respuestas a graves enfermedades. Sin embargo, la aplicación de estas para analizar datos y modelos también conlleva sesgos, advirtió Celia Cintas, investigadora en África de IBM.

Por tal razón, en el uso de las tecnologías se deben integrar técnicas de mitigación de disparidades y ser transparentes acerca de su funcionamiento. De lo contrario, algunas poblaciones, como las afrodescendientes, podrían estar subrepresentadas y eso afectaría los avances en la salud.

El gigante nipón NTT Data anunció el lanzamiento de una solución que ayudará a la industria de la salud a entrenar Inteligencia Artificial (IA) para detectar infecciones por Covid-19 y acelerar la clasificación de la atención mediante IA para el soporte de diagnóstico de imágenes.

La compañía agregó que la nueva solución está disponible de forma gratuita para los clientes de NTT e investigadores registrados que utilizan imágenes de tórax, para ayudar a identificar a los pacientes asintomáticos y realizar un seguimiento del progreso de la enfermedad.

“Este esfuerzo de recopilación de datos es un paso importante para eliminar el sesgo en el entrenamiento de IA y la evaluación de algoritmos para aumentar la precisión, detectar anomalías de Covid-19 y comprender las propiedades patológicas”, compartió NTT en un comunicado.

El repertorio de imágenes se basa en Advocate AI, del Núcleo de Arquitectura Clínica Unificada (UCA) de NTT Data. Esto permite a los proveedores en todo el mundo contribuir con estudios de Covid-19 anónimos para promover la investigación y el desarrollo de tecnologías de diagnóstico de imágenes con el uso de IA.

“Al integrar la Inteligencia Artificial en el flujo de trabajo de imágenes, estamos disminuyendo la carga de compartir información y permitiendo el soporte de decisiones para aumentar la velocidad de los diagnósticos, identificar patrones y respaldar la investigación necesaria para desarrollar soluciones para detener el virus”, sostuvo Mary Edwards, presidenta de atención médica de NTT.

La lucha contra el coronavirus sigue en marcha. Ahora, los investigadores del King’s College de Londres han desarrollado una aplicación por medio de la cual los usuarios de relojes inteligentes podrían ayudar a detectar la enfermedad.

Los investigadores creen que los cambios de frecuencia cardiaca, la actividad y los patrones de sueño podrían ayudar a detectar el coronavirus, en conjunto con la aplicación Mass Science, la cual rastrea los signos vitales de miles de personas que utilizan dispositivos de medición de actividad como FitBit.

Asimismo, los participantes también pueden usar la aplicación para proporcionar información sobre la ubicación geográfica, el estado de ánimo y la salud mental.

“Con la falta de información sobre quiénes están infectados en la población, especialmente los asintomáticos, estamos investigando cómo se pueden usar los datos portátiles para detectar Covid-19”, señaló el autor principal del estudio, Amos Folarin, del King’s College London en el Reino Unido.

“A medida que se reabran las tiendas, las escuelas y otras empresas, esperamos un aumento general de la población y el potencial para una segunda ola de Covid-19”, compartió Folarin.

Los investigadores financiados por el Instituto Nacional de Investigación en Salud del NHS, creen que eventualmente podrán usar los datos para desarrollar una herramienta para detectar infecciones desde su inicio.

Algunas de las investigaciones iniciales mostraron que los datos de frecuencia cardiaca en reposo y otros datos provenientes de los dispositivos portátiles tienen el potencial de identificar enfermedades similares a la gripe antes de que aparezcan los síntomas.

Cuantas más personas logren reclutar el estudio Covid-Collab, mejor capacidad tendrán los investigadores para comprender las preguntas clave.

Un estudio realizado por la Universidad de Stanford analizó los datos de 31 usuarios de Fitbit que habían contraído Covid-19 y encontraron cambios en la frecuencia cardiaca. El número de pasos caminados y el sueño fueron las señas evidentes en el 80 por ciento de los casos.

En algunos casos, los signos de infección eran claros nueve días antes de que comenzaran los síntomas reveladores de tos, fiebre o pérdida del gusto y el olfato.