¿Cómo Transformará la Biomedicina Computacional la Atención Médica?

El nuevo departamento de Biomedicina Computacional de Cedars-Sinai, ya está funcionando, lo que brinda al Newsroom de Cedars-Sinai la oportunidad de platicar con el presidente fundador del departamento, Jason H. Moore, sobre la historia de este campo relativamente nuevo, cómo analizar datos y el futuro de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud.

Newsroom: ¿Qué es la biomedicina computacional?

Moore: La biomedicina computacional es una disciplina que reúne las matemáticas, la estadística, lo que es más importante, la informática y la tecnología informática, para abordar todas las cuestiones importantes de la investigación biomédica y la atención médica que nos interesan. De eso se trata realmente la biomedicina computacional: reunir todas esas disciplinas, la tecnología y el lado humano de todo esto, para que podamos transformar la atención médica utilizando los resultados de la investigación

Newsroom: Cuéntenos un poco sobre la historia de la biomedicina computacional.

Moore: Me remonto a 1977, un gran año para mi campo, la biomedicina computacional. Hubo tres cosas importantes que sucedieron ese año. La primera fue que salió la computadora personal —la Apple II y un par de otras computadoras más— y estaban disponibles en las tiendas para que la gente las comprara. El Internet se presentó por primera vez en 1977. Y en el lado de la biología, se inventó la secuenciación del ADN, y la primera tecnología de secuenciación del ADN que estuvo disponible para que la gente la usara salió justo después de eso.

Entonces, esta convergencia de computadoras personales, Internet y la capacidad de generar mucha más información biológica sobre secuencias de ADN fue realmente el núcleo cuando mi campo despegó. Y con el tiempo, aumentaron los datos, aumentó la potencia informática, aumentó el uso de Internet. Y eso realmente dio origen al campo de la biomedicina computacional, permitiéndonos usar computadoras, usar Internet, administrar, analizar y dar sentido a grandes volúmenes de datos experimentales provenientes de laboratorios de investigación biológica, pero también datos clínicos provenientes de hospitales.

Newsroom: ¿Cómo puede ayudar la biomedicina computacional a mejorar la atención al paciente? ¿Hay ejemplos de cómo este campo ya ha mejorado la atención médica?

Moore: Los pacientes se benefician enormemente de la biomedicina computacional de muchas maneras. Una de las grandes cosas que destacaría es el registro de salud electrónico que usamos para almacenar y administrar datos de pacientes en hospitales de todo el mundo. El campo de la biomedicina computacional desarrolló los primeros registros de salud electrónicos en las décadas de 1970 y 1980, cuando aparecieron las computadoras y comenzamos a pensar en formas de administrar los datos clínicos que se recopilaban para sacarlos del papel y ponerlos en la computadora. Esa es una de las áreas más grandes donde el campo ha impactado la atención al paciente, porque eso nos permite capturar de manera mucho más eficiente toda la información que necesitamos sobre los pacientes, para proporcionarla de manera rápida y fácil a los médicos, a los médicos que toman decisiones.

Uno de los mejores ejemplos que tenemos en este momento es el uso de inteligencia artificial (algoritmos informáticos) para interpretar las imágenes de la retina en el ojo que se capturan para diagnosticar enfermedades como la retinopatía diabética. Las computadoras y los algoritmos informáticos (inteligencia artificial) pueden hacer un mejor trabajo de diagnóstico de la retinopatía diabética a partir de escáneres de retina que los oftalmólogos. Y esa tecnología ha sido aprobada por la FDA en la práctica clínica y se usa hoy para diagnosticar a los pacientes y diagnosticarlos antes y con mayor precisión, para que podamos detectarla y tratarla antes de que la enfermedad se vuelva demasiado grave y dañe la vista.

El tercer ejemplo que señalaría es un área candente y relativamente nueva llamada reutilización de medicamentos. Tenemos toneladas de medicamentos aprobados por la FDA para enfermedades específicas. Pero algunos de esos medicamentos pueden reutilizarse para tratar otras enfermedades. Y eso es realmente emocionante porque una vez que la FDA aprueba un medicamento, sabemos que es seguro. Sabemos que los pacientes no tendrán un alto riesgo de reacciones adversas. Entonces, la biomedicina computacional puede desempeñar un papel muy importante en el análisis de los datos que pueden ayudarlo a determinar si los medicamentos podrían reutilizarse para otra enfermedad.

Newsroom: Parece que este tipo de proyectos requieren una gran cantidad de datos. ¿Cuántos datos se requieren para este tipo de cálculos?

Moore: Bueno, una computadora personal o una computadora portátil contiene alrededor de un terabyte de datos. Y muchos de nosotros tenemos experiencias de tomar fotografías, por ejemplo, o videos, y almacenarlos en nuestra computadora. Y un terabyte se consume con bastante rapidez, cuando está tomando videos de alta definición, por ejemplo, películas caseras. Y el tipo de datos que recopilamos aquí en Cedars-Sinai es miles de veces más que eso. Petabytes de datos.

Newsroom: La privacidad de los datos parece estar en las noticias todas las semanas. ¿Qué está haciendo su departamento para proteger los datos personales de los pacientes?

Moore: Creo que es una preocupación legítima. Ciertamente me preocupa que mis datos estén expuestos. Y creo que todos lo hacemos. Es parte de la naturaleza humana querer, ya sabes, la atención médica es algo muy personal, y queremos que sea privado. Y tenemos muchas buenas razones para que sea privado.

Lo que puedo decir es que Cedars-Sinai y todos los demás centros médicos del país se toman muy en serio la privacidad y tienen muchas protecciones integradas para la privacidad y la seguridad, y esto es algo que preocupa a todas las organizaciones de atención médica del país minuto a minuto, todos los días del año. Una de las cosas que estamos explorando aquí en Cedars-Sinai es usar un tipo de algoritmo de IA para crear lo que se llama datos sintéticos, donde la IA aprende los patrones en los datos del paciente, pero luego genera un conjunto de datos artificial, que tiene el mismo patrones, pero la computadora genera completamente los datos, por lo que no hay problemas de privacidad, no puede volver a identificar a los pacientes. No son datos reales del paciente, son datos completamente inventados. Pero las relaciones en los datos, los tipos de patrones, los factores de riesgo y los tipos de cosas que buscamos se conservan, para que los algoritmos informáticos puedan detectar eso. Eso es algo que estamos explorando aquí, y algo que creo que podría ayudar a proteger la privacidad de los pacientes cuando usamos los datos de los pacientes para la investigación. Todos nos tomamos esto muy en serio, todos estamos muy preocupados por ello, todos estamos trabajando para proteger la privacidad de los pacientes y sus datos.

Newsroom: ¿Qué otros desafíos enfrentan al utilizar inteligencia artificial y algoritmos informáticos en la toma de decisiones médicas, y qué se puede hacer para superar esos desafíos?

Moore: Es muy importante para nosotros desarrollar herramientas que los médicos y los investigadores puedan darles un uso real, que sean utilizables, comprensibles, explicables, transparentes y fáciles de usar, accesibles, además de ser justos e imparciales. Algunos de los problemas a los que nos enfrentamos provienen del propio proceso asistencial. Entonces, por ejemplo, sabemos, a nivel nacional, a escala nacional aquí en los Estados Unidos, que los pacientes negros reciben un trato diferente que los pacientes blancos cuando ingresan a la sala de emergencias. Entonces existe la sensación de que los pacientes negros pueden soportar el dolor mejor que los pacientes blancos. Y, por lo tanto, podrían clasificarse de manera diferente y priorizarse de manera diferente para el tratamiento. Eso es un sesgo, es desafortunado y duele a los pacientes negros. Por lo tanto, debemos comprender dónde está sesgado el cuidado de la salud. Y tenemos que arreglar esos problemas de raíz. Porque lo que sucede es que cuando los pacientes de diferentes orígenes étnicos, raciales o de género reciben un trato diferente, eso crea datos sesgados en el registro de salud electrónico que los algoritmos de IA pueden explotar de manera injusta.

Newsroom: ¿Son los algoritmos los médicos del futuro? ¿Las decisiones humanas serán reemplazadas por cálculos informáticos?

Moore: Es una pregunta en la que creo que muchos de nosotros pensamos, y tal vez algunas personas se preocupan por la seguridad laboral, pero mi respuesta es que la forma en que veo la inteligencia artificial es la forma en que veo a cualquiera que contrataríamos para ayudar en la clínica o en un proyecto de investigación: que la IA es realmente otro experto que va a analizar la información, los datos y dar una respuesta. Esa respuesta no puede valerse por sí sola. Necesita humanos para interactuar con ella, por lo que no veo que la IA reemplace a los médicos. Lo veo como una herramienta adicional que los médicos pueden tener.

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