Por Maribel Ramírez Coronel, Periodista en temas de economía y salud para El Economista.
Tal parece que se acerca el momento en que dispositivos tecnológicos nos conocerán a tal grado que podrán anticiparse a nuestros deseos, a nuestro sentir y a lo que queremos en ese preciso momento. Ello será gracias a lo que se llama inteligencia artificial, que mediante códigos instalados en máquinas terminan deduciendo en términos de probabilidad sobre nuestros siguientes pasos a lo largo del día, en función de lo que vamos haciendo en forma constante y permanente y quizá inconsciente por un determinado periodo de tiempo.
Simplemente, para nuestro teléfono móvil podemos ser totalmente predecibles. Existen ya varias aplicaciones que van monitoreando nuestros hábitos de sueño, de ejercicio, de alimentación; incluso lo pueden combinar con los datos de los lugares que visitamos y de las personas con quien tenemos contacto que, a su vez, todo el día están interactuando con una máquina. A partir de ahí, nunca en toda la historia había habido tanta información personal disponible en un pequeño dispositivo como puede ser nuestro smartphone. Todo esto ya es una realidad de la inteligencia artificial aprovechada muy bien, por ejemplo, por redes sociales como Google o Facebook, para enviarnos mensajes publicitarios adecuados a nuestra edad, profesión, gustos, es decir a nuestro preciso perfil.
Esta inteligencia artificial derivada de la información manejada o automatizada por las máquinas o computadoras es una herramienta muy valiosa para el ámbito de la salud y es donde se vislumbra que viene una etapa super importante que significará pasos gigantescos en el avance de la medicina personalizada.
Entre estas tecnologías disruptivas para el cuidado de la salud se encuentran el Big Data (la capacidad de analizar rápidamente cantidades enormes de datos), los canales de proveeduría digital, Internet de las cosas, computación en la nube, robótica avanzada, impresión en tercera dimensión, máquinas que aprenden, drones y vehículos que se manejan solos y la economía compartida o colaborativa.
Estos rubros vienen creciendo a gran ritmo en los últimos tres años, pero mucho de ello está basado en algo que se vislumbra con un impacto radical en la salud y es el de las máquinas que aprenden (learning machines).
A partir del manejo de datos —con la variedad y volumen disponible que hoy existe—, las learning machines pueden ser entrenadas para crear modelos predictivos valiosos que puedan guiarles hacia decisiones apropiadas y acciones inteligentes. Sólo mencionemos la plataforma tecnológica de IBM llamada Watson, con capacidad de procesar 500 gigabytes en un segundo; dicen los expertos que ello equivaldría como a leer 1 millón de libros... Da idea de la velocidad con que una máquina que aprende puede analizar datos y a partir de ahí lo que puede ayudar a agilizar investigaciones.
Investigadores de la Universidad de Carolina del Norte pusieron a Watson a analizar datos de 1,000 diagnósticos de cáncer, y en 99% de los casos fue capaz de recomendar un tratamiento coincidente con el que realmente había enviado el médico en su momento. Y aparte, en 30% de los casos encontró opciones de tratamiento en donde los médicos humanos no habían acertado. El potencial de esta tecnología de IBM vislumbrada para oncología es muy amplio y ya se hacen otras investigaciones. Otro es Google DeepMind. Trabaja junto con el Sistema de Salud Pública de Inglaterra (NHS) para construir un sistema de aprendizaje automático que con el tiempo será capaz de reconocer las condiciones que amenazan la vista a partir de una sencilla exploración digital del ojo, después de haber alimentado con datos del iris de miles de diferentes personas, lo que es de prever que derivará en diagnósticos que un médico nunca podrá hacer.
