El aprendizaje automático y el desarrollo de la IA en la salud

Las máquinas con aprendizaje automático tienen la habilidad de recopilar millones de datos mediante la inteligencia artificial, y así dar diagnósticos precisos que pueden salvar vidas.

Escrito y verificado por el médico Leonardo Biolatto.

Última actualización: 18 enero, 2024

La fusión entre la tecnología y la medicina ha llevado a una transformación sin precedentes en las últimas décadas, gracias al desarrollo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA). Estos avances han revolucionado la forma en que abordamos múltiples desafíos médicos, como el diagnóstico de enfermedades y el diseño de tratamientos personalizados.

En la constante búsqueda de perfeccionar la IA, el aprendizaje automático ha jugado un papel protagónico desde la introducción del concepto a mediados del siglo pasado. A partir de entonces, se ha descubierto, entre otras cosas, que los juegos no son solo pasatiempos entretenidos, sino también un terreno fértil para el desarrollo y perfeccionamiento de algoritmos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático o machine learning es un campo de estudio de la inteligencia artificial que se centra en darle a las computadoras la habilidad de aprender sin ser programadas de forma explícita. El término fue acuñado por Arthur Samuel en 1959, y desde entonces, ha evolucionado y ganado importancia en la creación de nuevas tecnologías.

Esta rama de la inteligencia artificial se centra en desarrollar algoritmos y modelos especiales. Estos se caracterizan por permitirles a las computadoras aprender y mejorar su rendimiento en una tarea específica, a medida que se les proporcionan más datos.

Samuel, en sus esfuerzos pioneros en la década de 1950, utilizó el juego de damas como un caso de estudio fundamental para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático. En ese contexto, buscó que una computadora mejorara su rendimiento en el juego a través de la experiencia y la retroalimentación, y lo logró.

Este enfoque innovador de utilizar un juego para enseñar a las máquinas a aprender y mejorar por sí mismas, marcó un hito significativo en la relación de los juegos e inteligencia artificial. Desde entonces, se han utilizado escenarios lúdicos para enseñar a las computadoras a emplear experiencias pasadas para tomar decisiones y mejorar su desempeño con el tiempo.

La relación entre los juegos y el aprendizaje automático en la IA

Los juegos actúan como entornos simulados que permiten a las máquinas enfrentarse a situaciones diversas y complejas. Desde estrategias en juegos de mesa, hasta interacciones médicas en entornos virtuales tridimensionales, los juegos proporcionan una variedad de desafíos que impulsan el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático.

Es de resaltar que la capacidad de las máquinas para tomar decisiones basadas en la experiencia no solo se traduce en la mejora de habilidades específicas. También sienta las bases para la adaptabilidad y el razonamiento lógico, que son esenciales en una variedad de aplicaciones de inteligencia artificial.

No obstante, acorde con un estudio publicado en la revista Biophysical Reviews, los avances del aprendizaje automático van más allá de perfeccionar movimientos en juegos de mesa. La optimización de algoritmos fundamentales de la IA puede manifestarse en áreas como la conducción, la traducción de idiomas, los sistemas de chatbots y la medicina.

El aprendizaje automático en la IA y sus aplicaciones en el campo de la salud

La convergencia de la IA con el aprendizaje automático no solo enriquece el ámbito del entretenimiento, sino que también impulsa innovaciones sustanciales en la atención médica. Estas son algunas de las soluciones avanzadas y prometedoras que proporciona este tipo de tecnología para abordar los desafíos contemporáneos de la salud. 

1. Herramientas de simulación y entrenamiento médico

Los espacios de simulación virtual pueden ser herramientas esenciales en el ámbito de la salud, al ofrecer entornos de entrenamiento médico. La capacidad de recrear escenarios quirúrgicos complejos proporciona a profesionales de la salud y estudiantes una plataforma de práctica sin riesgos.  

Estas herramientas mejoran las habilidades médicas y contribuyen al desarrollo de algoritmos de IA destinados a la precisión y eficacia en el campo médico. Una investigación de Journal of Surgical Education, sugirió que los simuladores de realidad virtual con aprendizaje automático pueden ser un excelente método para mejorar los procedimientos quirúrgicos actuales.

2. Estímulos cognitivos para la rehabilitación

Los juegos didácticos diseñados para fomentar la rehabilitación cognitiva pueden adaptarse a programas médicos de pacientes con lesiones cerebrales o enfermedades neurodegenerativas. Estas herramientas permiten a los profesionales de la salud personalizar las técnicas de recuperación según las necesidades individuales de cada persona.

3. Desarrollo de algoritmos para diagnóstico y predicción

Algunos algoritmos emplean técnicas de aprendizaje automático para reconocer patrones sutiles en los datos clínicos, lo que brinda una detección temprana y precisa de enfermedades. Este tipo de tecnología está diseñada para analizar grandes conjuntos de datos clínicos, identificar variables significativas y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones médicas.

La integración de métodos de inteligencia artificial a través de la validación de grandes conjuntos de datos es una estrategia para superar los desafíos actuales en medicina de precisión. De esta manera, se pueden diagnosticar graves patologías como el cáncer de pulmón.

El aprendizaje automático es uno de los pilares del desarrollo de la IA

Desde su origen vinculado a juegos estratégicos, hasta su aplicación en el campo de la salud, el aprendizaje automático es un componente vital que impulsa la capacidad de adaptación y el avance constante de los algoritmos de IA. Además de facilitar la resolución de tareas complejas, esta tecnología también abre nuevas fronteras para la innovación en diversos aspectos de la sociedad.