El aprendizaje automático es una subdisciplina de la inteligencia artificial con un papel clave en cada vez más sectores.
El machine learning en medicina es un avance tecnológico con un papel determinante tanto en el desarrollo de procedimientos médicos como en la gestión de datos. Esta innovación está transformando rápidamente el sector sanitario, ya que permite predecir, tratar y diagnosticar enfermedades a los pacientes, entre otras ventajas.
Al estudiar el Grado Superior en Documentación y Administración Sanitaria en UNIR FP podrás acercarte a esta y otras tecnologías que están revolucionando el ámbito de la salud.
¿Qué es el machine learning en medicina?
La Revista Clínica Española define el machine learning en medicina como una rama de la inteligencia artificial que está transformando la práctica clínica al proporcionar herramientas capaces de analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y generar predicciones útiles para la toma de decisiones médicas.
En definitiva, el machine learning en medicina facilita que las máquinas aprendan automáticamente sin ser expresamente programadas para ello. A través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones. Esto supone que los ordenadores puedan hacer tareas específicas de forma autónoma, mejorando progresivamente sin la intervención humana.
El objetivo del machine learning en la medicina es ofrecer a las herramientas informáticas un procedimiento que les permita procesar todos los datos de información sanitaria, sobre todo los que proceden de la historia clínica. De esta forma, se pueden realizar determinadas acciones relacionadas con la atención y la gestión de la salud, como emitir diagnósticos con datos predictivos sobre ciertas enfermedades o conocer la efectividad que tendrá un tratamiento sobre un perfil concreto de paciente.
¿En qué se diferencia el machine learning de la inteligencia artificial en salud?
Según explica la plataforma Amazon Web Services (AWS), la inteligencia artificial es un término que engloba distintas estrategias y técnicas que se usan para que las máquinas se parezcan más a los humanos.
El machine learning es una de las muchas ramas de la inteligencia artificial en medicina, la ciencia de desarrollo de algoritmos de salud y modelos predictivos en salud que los sistemas informáticos utilizan para realizar tareas complejas sin instrucciones explícitas.
Podemos decir que, aunque el machine learning es inteligencia artificial, no todas las actividades de IA son machine learning.
Fuente: AWS
Tipos de machine learning que se usan en medicina
La Asociación Estadounidense de Medicina diferencia tres metodologías principales en los modelos de machine learning en medicina: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
Aprendizaje supervisado
Consiste en que los ordenadores aprendan a partir de ejemplos de predicciones correctas de resultados de interés. Así se generan predicciones más precisas para nuevos ejemplos.
El aprendizaje supervisado requiere etiquetas y entradas, por lo que es importante conocer qué es la historia clínica y otros datos médicos.
Aprendizaje no supervisado
En este tipo de machine learning en medicina, el algoritmo aprende a partir de datos no etiquetados sin un resultado predefinido o una variable objetivo. El objetivo es descubrir patrones, estructuras o relaciones comunes en los datos.
Puede servir para agrupar pacientes con una misma enfermedad y ayudar a descubrir la progresión de la misma.
Redes neuronales y deep learning
El aprendizaje por refuerzo es un método de aprendizaje que utiliza datos sobre secuencias de intervenciones y sus consecuencias o recompensas para identificar las mejores secuencias de intervenciones para maximizar una recompensa.
Se basa en enseñar al sistema mediante un método de ensayo y error, premiando las acciones correctas y penalizando los errores para lograr un objetivo.
Las redes neuronales y el deep learning son la herramienta o el cerebro. Funcionan como una red de neuronas artificiales diseñadas para reconocer patrones, clasificar datos o procesar información (como imágenes o voz).
El aprendizaje por refuerzo no utilizaba redes neuronales, pero, al juntar ambos conceptos, se crea el deep reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo profundo).
Aplicaciones reales del machine learning en medicina
El machine learning en medicina tiene múltiples aplicaciones en el análisis y la predicción sanitaria, y cada vez son más sus utilidades en el ámbito de la salud.
Diagnóstico por imagen
El aprendizaje automático tiene aplicaciones en radiología, patología y oncología, pues su uso está extendido en el diagnóstico por imagen.
Por ejemplo, el machine learning permite analizar radiografías, resonancias magnéticas y biopsias con mayor precisión y rapidez.
Los algoritmos de salud también permiten identificar tumores incipientes o anomalías antes de que sean visibles, lo cual es un gran avance oncológico en la detección del cáncer.
Predicción de riesgos clínicos
El uso de técnicas de machine learning en medicina ayuda a los profesionales sanitarios a monitorizar con precisión los riesgos de los pacientes.
Análisis y gestión de historias clínicas digitales
Como sabemos, la codificación sanitaria es una herramienta esencial para la gestión de información médica, la mejora de la atención al paciente y la optimización de procesos en el sistema de salud.
El machine learning en medicina también se aplica para procesar la historia clínica digital de los pacientes, ayudando a predecir ingresos hospitalarios, optimizar la gestión de camas o reducir las listas de espera. Esto libera tiempo a los profesionales para dedicarlo al cuidado del paciente.
Monitorización remota de wearables en salud
Gracias al big data en salud y al aumento de registros electrónicos por la recopilación que se hace a través de sensores y dispositivos wearables, se dispone de mayor cantidad de datos que, gracias a la IA, se pueden procesar y analizar.
Investigación biomédica y ensayos clínicos
La inteligencia artificial en medicina se emplea también para seleccionar a los pacientes de ensayos clínicos, identificando a los candidatos más adecuados en función de su historial médico y de sus características genéticas.
Esto permite aumentar la eficiencia de las investigaciones y mejorar la calidad de los resultados, además de analizar los datos generados durante los ensayos clínicos para identificar con más rapidez la eficacia de los tratamientos y cualquier efecto secundario.
¿Cuáles son las ventajas del machine learning en el sector sanitario?
El machine learning en medicina ofrece numerosas ventajas, como:
- Mejora de la eficiencia y de la eficacia en el sector de la salud.
- Mejora de los resultados y su consiguiente mejora de la calidad de vida de pacientes y personal sanitario.
- Reducción de los tiempos de descubrimiento y análisis.
El machine learning crea modelos predictivos en salud que, además de solucionar y minimizar problemas, trabajan por sí solos para hacer frente a los desafíos futuros del sector, desde la organización de las horas extra a la reducción de los plazos de espera.
¿Qué limitaciones y retos éticos tiene el machine learning en medicina?
Pese a los espectaculares avances en diagnóstico y tratamiento, el machine learning en medicina plantea ciertos retos éticos y limitaciones.
Sesgos algorítmicos y equidad en la atención
Uno de los principales retos éticos de esta tecnología es el sesgo algorítmico, que puede agravar desigualdades. Si los algoritmos en salud se entrenan con conjuntos de datos no representativos, pueden ofrecer diagnósticos erróneos. Esto también repercute en la equidad en la atención, pues una consecuencia es una peor atención a las minorías, lo cual perpetúa las desigualdades en salud.
Regulación en España
Para luchar contra los sesgos algorítmicos del machine learning en medicina y la falta de representatividad de las minorías, la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA) trabaja para mitigar los riesgos y garantizar que la IA se utilice con responsabilidad, equidad y respeto a los derechos fundamentales.
La regulación en España pone el foco en la responsabilidad de la toma de decisiones cuando la IA comete errores y en la sensibilidad de los datos que se manejan (historiales clínicos, datos biométricos, etc.).
Para abordar estos desafíos, la Unión Europea aplica una legislación específica sobre la inteligencia artificial que tiene en cuenta los riesgos del uso de esta tecnología y la necesidad de supervisión humana.
Machine learning como competencia clave para el técnico en documentación sanitaria
El machine learning en medicina es una competencia esencial hoy en día para un técnico en documentación sanitaria. Su dominio ofrece mejores salidas de Documentación y Administración Sanitaria, ya que permite automatizar la gestión de la historia clínica digital, depurar grandes volúmenes de datos, predecir flujos de pacientes para optimizar recursos y apoyar la toma de decisiones clínicas.
Referencias bibliográficas:
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