USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PODRÍA AYUDAR A MEJORAR LA ATENCIÓN DEL CÁNCER

USO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PODRÍA AYUDAR A MEJORAR LA ATENCIÓN DEL CÁNCER

16 octubre, 2019 0 Por Rene Davila
Inteligencia artificial para procesar toda la información de la genética.

La bioinformática ofrece posibilidades más precisas contra el cáncer.

Las bondades de las nuevas tecnologías para diagnósticos y tratamientos más precisos a pacientes oncológicos.

Fuente: Cinvestav

La identificación de rostros para cuestiones de seguridad, videojuegos más reales o vehículos autónomos que mejoren las vialidades en las grandes ciudades, son algunas de las aplicaciones en los que la inteligencia artificial ha sido empleada recientemente; pero un nuevo proyecto puesto en marcha en torno a la salud de la población japonesa, da una variante al uso de dicha tecnología.

Yusuke Nakamura, director del Centro de Medicina de Precisión del Cáncer de Japón, y uno de los principales impulsores del uso de la inteligencia artificial en la medicina genómica en la nación asiática, visitó el Centro de Investigación y Estudios Avanzados (Cinvestav), junto con otros expertos de aquel país, para hablar sobre los retos y oportunidades que brinda esa tecnología, y la forma en cómo México puede emplearla. Durante su ponencia, refirió que en el caso específico de la batalla contra el cáncer, la inteligencia artificial y de manera general la bioinformática, ofrecen posibilidades más precisas para hacer frente a una de las enfermedades que, en su conjunto, presenta una de las tasas más altas de mortalidad a nivel mundial.

Si bien la secuenciación del genoma humano, obtenida a finales del siglo pasado, fue una de las mayores contribuciones a la ciencia moderna, es hasta ahora que los expertos emplean esa información en términos prácticos, ya que de acuerdo con especialistas, al menos en el cáncer, existen decenas de genes relacionados con el desarrollo de padecimientos oncológicos, pero otros aspectos genéticos también están involucrados con la reacción que cada paciente tiene a los tratamientos, y es a partir de ello que se trabaja para ofrecer una mejor calidad de vida.

“Al tener una gran cantidad de datos médicos, la inteligencia artificial puede acelerar el diagnóstico o bien colaborar con el tratamiento, incluso toda esa información puede servir de respaldo de información médica en caso de desastres en una ciudad”. Es en la interpretación de diagnóstico de imágenes donde la inteligencia artificial brinda mayor ayuda en la lucha contra el cáncer, ya que uno de los principales problemas que se presenta actualmente, es la discordancia entre interpretaciones en las imágenes de tumores por parte de los médicos, lo que conlleva a diagnósticos imprecisos y en consecuencia, a menores índices de éxito en el tratamiento.

Otro de los problemas a los que se enfrentan actualmente los médicos, es la alta cantidad de información científica en torno al cáncer, lo que hace prácticamente imposible que estén actualizados en todos los aspectos de la enfermedad, por lo que el uso de las tecnologías de la información es de mucha ayuda, a fin de tener un mejor panorama de la actualidad científica en temas como tratamientos, orígenes de la enfermedad o nuevos marcadores genéticos. De modo que el uso de la tecnología puede ayudar a los especialistas a distinguir cierta información que sea conveniente para su labor profesional, y a los pacientes a tener mayor conciencia sobre los tratamientos.

Yusuke Nakamura también habló sobre una nueva técnica desarrollada en colaboración con Amanda Low, de la Fundación Japonesa para la Investigación del Cáncer, llamada Biopsia Líquida, la cual consiste en la detección de cambios clonales y de la condición del tumor en pacientes con cáncer de forma continua a través de muestras de sangre, fluido espinal, saliva y orina, entre otros fluidos; una técnica menos invasiva que las biopsias comunes y de mayor precisión. Con esta tecnología de biopsia líquida es posible detectar presencia de la enfermedad después del tratamiento, seleccionar la mejor alternativa de medicamento de acuerdo con el perfil molecular, monitoreo para evitar recaída y analizar la respuesta del blanco terapéutico.

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