Un 37% de los dispositivos médicos de Inteligencia Artificial pueden tener aplicación útil en Neurología

Más 520 dispositivos médicos de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático están aprobados para su uso en el campo de la medicina, según el último informe de la Food and Drug Administration (FDA, por sus siglas en inglés) de Estados Unidos. De ellos, un 34% están destinados específicamente para su utilización en enfermedades del sistema nervioso central y un 37%, pueden tener aplicación útil en Neurología. Mejorar el triaje de pacientes con ictus, ayudar en el análisis de resonancias magnéticas para el diagnóstico de enfermedades neuromusculares, o identificar a pacientes con Parkinson que sean candidatos para recibir terapias de segunda línea, son algunos ejemplos.

Así lo recoge la Sociedad Española de Neurología (SEN) que, subraya, junto con Radiología (sobre todo en el campo de la oncología)- y Cardiología, la suya es una de las especialidades médicas que más podrían beneficiarse de la aplicación de la IA en el diagnóstico, pero también en el tratamiento de enfermedades. Es una de las principales conclusiones de la presentación 'Inteligencia artificial y Neurología' mostrada durante la 75ª edición de la Reunión Anual de la SEN, que se celebra en Valencia.

Se han abierto oportunidades de investigación, desarrollo e innovación en el ámbito clínico "inimaginables hasta hace unos meses" dicen los neurólogos

Lo que está claro es que ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje, englobados dentro del término IA generativa, "han abierto oportunidades de investigación, desarrollo e innovación en el ámbito clínico inimaginables hasta hace unos meses", asegura el doctor José Miguel Láinez, presidente de la SEN.

Un antes y un después

El máximo responsable de los neurólogos considera que la irrupción de ChatGPT a finales de noviembre de 2022 ha supuesto "un antes y un después en el concepto que la sociedad tiene de la inteligencia artificial (IA) y de su enorme potencial en todos los ámbitos de la vida". En especialidades como la Neurología, la IA lleva años de investigación y muestra de ello es "un número creciente" de publicaciones científicas que se presentan cada año, ha remarcado.

En la reunión anual de los especialistas se van a presentar los resultados de varios modelos de IA destinados a, por ejemplo, mejorar el triaje de pacientes con ictus, ayudar en el análisis de resonancias magnéticas para el diagnóstico de enfermedades neuromusculares, o identificar a pacientes con Parkinson que sean candidatos para recibir terapias de segunda línea, explica el médico.

Máquinas de predecir

"Hasta hace unos años, los sistemas de IA aplicados en Neurología eran fundamentalmente máquinas de predecir basadas en aprendizaje automático y aprendizaje profundo cuyas aplicaciones cabe clasificar en: diagnósticas, pronósticas y terapéuticas", detalla el doctor David Ezpeleta, secretario de la SEN.

Hay dispositivos portátiles que son capaces de predecir con alto grado de acierto la aparición de una crisis de migraña o de epilepsia

En todo caso, añade, existen numerosas soluciones en desarrollo o ya en el mercado mucho más innovadoras. En cuanto al diagnóstico, se dispone de sistemas de análisis automático de la imagen por tomografía computarizada sin contraste capaz de detectar oclusiones de gran vaso; en relación con el pronóstico y la predicción, hay dispositivos portátiles que son capaces de predecir con alto grado de acierto la aparición de una crisis de migraña o de epilepsia; o sobre aplicaciones del tratamiento, se han descubierto fármacos biológicos mediante IA.

Regulación de las tecnologías

Los neurólogos recuerdan que la FDA ha sido pionera mundial en la regulación de tecnologías de IA en la atención sanitaria. Además, tanto para productos farmacéuticos, como para dispositivos médicos, el organismo estadounidense tradicionalmente establece estándares que suelen ser tenidos en cuenta por parte de la Agencia Europea de Medicamentos (EMA, por sus siglas en inglés) y por la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS).

En los últimos cinco años, ha aumentado en más de un 600% el número de dispositivos médicos de IA y aprendizaje automático aprobados por la FDA

En los últimos cinco años, ha aumentado en más de un 600% el número de dispositivos médicos de IA y aprendizaje automático aprobados por la FDA, subrayan los especialistas. "Debe tenerse especialmente en cuenta que la IA generativa no solo es GPT. Se están desarrollando grandes modelos de lenguaje entrenados específicamente con información médica cuyos resultados serán mucho más precisos. La tendencia es que sean multimodales, es decir, que no solo se basen en texto, pudiendo alimentarse, analizar e incluso generar imágenes, voz, vídeo, etc.", señala el doctor Ezpeleta.

Se estima que toda la investigación previa a la entrada en escena de GPT seguirá progresando, añadiendo nuevas aplicaciones. "Se está trabajando, por ejemplo, en sistemas que son capaces de entender la conversación entre paciente y médico, de modo que este apenas tendría que escribir en el ordenador, solo hablar con el paciente cara a cara, pues la máquina se encargaría de recoger toda la información verbal, ordenarla y crear automáticamente un informe que luego sería completado y validado por el facultativo", explican los neurólogos. La codificación y otras tareas administrativas que actualmente sobrecargan la tarea del facultativo también se realizarían de forma automática.

Por otra parte, las aplicaciones de la IA en Neurología no terminan en los modelos algorítmicos capaces de diagnosticar, hacer recomendaciones, predicciones pronósticas o automatizar la práctica asistencial. Las basadas en sensores portátiles (relojes inteligentes o pulseras) y los dispositivos específicamente diseñados para monitorizar variables de pacientes neurológicos, como los holter para la enfermedad de Parkinson, por ejemplo, necesitan de datos e IA para su entrenamiento y su posterior despliegue comercial y clínico.

"Que un sistema de IA sea capaz de hacer diagnósticos o recomendar tratamientos solo es el principio del proceso clínico. Lo realmente complicado, como entender la enfermedad en la persona que la padece, todas las circunstancias personales, psicológicas, sociales, culturales, etc. del paciente, la evolución del proceso, las complicaciones que puedan surgir por el camino, etc., son cuestiones que no están al alcance de la IA", apostilla el doctor Javier Camiña, Vocal de la SEN.