Expertos crean una plataforma de IA que diagnostica enfermedades cardíacas

“Pensar como un experto de primer nivel”. Bajo esta filosofía, profesionales del Hospital Zhongshan, la Universidad de Fudan y la Academia de Inteligencia artificial (IA) de Shanghái para la Ciencia crearon CardioMind, una IA especializada en el diagnóstico de afecciones cardíacas. Se trata de un sistema multimodal capaz de analizar y procesar datos de diversas fuentes, como electrocardiogramas y resultados de laboratorio, para luego proporcionar una evaluación del estado del paciente.

“Con su ayuda, nuestros médicos podrán atender más pacientes, reducir la carga de trabajo y mejorar tanto la calidad del diagnóstico como el tratamiento”, aseguró Ge Junbo, cardiólogo de la Academia China de Ciencias.

El sistema fue entrenado con cientos de miles de registros médicos del departamento de cardiología del hospital Zhongshan. Con ello, la máquina no solo procesa los datos, sino que también aprende a pensar como un médico profesional, tanto en la etapa de diagnóstico como de tratamiento.

Este nuevo desarrollo se da un en escenario crítico para la medicina, tanto en China como a nivel mundial: se estima que 17,9 millones de personas fallecieron en 2019 como consecuencia de una enfermedad cardiovascular, lo que representa el 32% de todas las muertes a escala global, según la Organización Mundial de la Salud (OMS). En tanto, solo en 2024 el departamento de cardiología del Hospital Zhongshan atendió a 820.000 personas.

Apoyo gubernamental

Tecnologías como CardioMind cuentan con el apoyo del gobierno chino. En enero, por ejemplo, se inauguró en Shanghái el primer centro de pruebas y verificación de modelos de IA para medicina, con foco en la asistencia, predicción de enfermedades, tratamientos personalizados y desarrollo de fármacos. A su vez, ya son varios los hospitales en China que incorporaron el uso de plataformas con IA.

Incluso, en septiembre de 2024 tuvo lugar la apertura del Agent Hospital, el primer centro médico del mundo gestionado por IA. Se trata de un entorno completamente virtual, con médicos y enfermeras -también operados con esta tecnología- capacitados para atender a más de 3000 pacientes diarios.

Iniciativas de este estilo resultan de gran importancia debido a la falta de profesionales de la salud y el aumento en la cantidad de adultos mayores. Por este motivo, en el último tiempo las autoridades chinas pusieron en marcha diferentes planes para incrementar la cantidad de médicos y enfermeros, y los números han mejorado: en 2023, la densidad de médicos en China ascendió a 3,4 por cada mil habitantes, mientras que la densidad de camas hospitalarias superó las siete por cada mil habitantes, según Statista.

Desafíos

Sin embargo, el desarrollo de modelos de IA para medicina también presenta importantes desafíos. Uno de ellos es la seguridad de los datos de los pacientes. “En el mundo de la salud, tenemos la complejidad de que trabajamos con datos ultra sensibles, por lo que es muy importante que estos modelos analicen la información de manera anónima. El Reino Unido, por ejemplo, viene construyendo el UK Biobank durante más de 15 años, recopilando datos de 500.000 participantes de manera anónima para impulsar la investigación médica”, señaló a LA NACION Fredi Vivas, ingeniero y docente de IA en la Universidad de San Andrés.

En este sentido, Vivas se refirió a la importancia de la regulación. “La regulación es fundamental para garantizar que estas tecnologías sean seguras, éticas y útiles para los usuarios. Un buen gobierno de las herramientas y una mirada ética es una parte fundamental de una estrategia de adopción de IA en cualquier ámbito, y el problema que solemos identificar es que las organizaciones incorporan IA sin un plan. Eso es un grave error”, reflexionó.

Otro de los puntos que despierta preocupación entre la comunidad científica son los potentes servidores que necesitan estas tecnologías. Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), los centros de datos emplean generalmente alrededor del 40% de su electricidad para alimentar los servidores y el 40% para enfriarlos.

Por Victoria Menghini

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