Intel·ligència artificial en biomedicina perquè la recerca avanci més ràpidament

Els últims anys, la intel·ligència artificial (IA) i la seva aplicació i integració en diferents àrees és cada vegada més tangible en la nostra vida quotidiana. En el camp de la biomedicina i la salut, els escenaris que es plantegen són esperançadors: perfeccionar la detecció precoç de qualsevol patologia, obtenir diagnòstics més precisos o, fins i tot, fer el monitoratge de tractaments en temps real. Tanmateix, tota la llum que emana d’una nova tecnologia genera ombres que cal dissipar.

El salt qualitatiu que està provocant la IA en la biomedicina té tres àrees protagonistes: la recerca, la pràctica clínica i la formació. En totes aquestes àrees ja s’estan desenvolupant noves iniciatives que comportaran millores tant per als professionals mèdics com per als pacients. Tanmateix, mentre té lloc tota aquesta revolució, encara queden molts dubtes per resoldre pel que fa a l’aplicació clínica de la IA en entorns reals, que què encara no ha arribat al mateix ritme vertiginós de desenvolupament.

«Tot el que fem al Barcelona Supercomputing Center, com en tota la pràctica de la biologia i la biomedicina, cada vegada està més relacionat directament amb la IA.» El doctor Alfonso Valencia, professor ICREA i director del Departament de Ciències de la Vida del Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS), és un dels referents cabdals en el camp de la bioinformàtica i en l’aplicació de la IA a la resolució de problemes biomèdics. Valencia participa en un projecte d’identificació de nous biomarcadors per predir el risc de recaigudes en la leucèmia limfoblàstica aguda que té el suport de la convocatòria CaixaResearch d’Investigació en Salut.

Des de la seva visió com a director del Departament de Ciències de la Vida del Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS), confirma que la IA ja és un element fonamental en el treball diari del seu equip: «Estem desenvolupant iniciatives relacionades amb la interpretació de dades mèdiques, com per exemple models fundacionals de llenguatge entrenats en espanyol i en les llengües cooficials per aplicar-los a textos biomèdics amb l’objectiu d’interpretar i entendre informes mèdics. També l’estem utilitzant per entendre i extreure informació de radiografies i imatges mèdiques. Però també apliquem la IA a genomes i proteïnes per investigar com pot ajudar a dissenyar nous fàrmacs».

Una altra gran àrea de recerca que està duent a terme l’equip del doctor Alfonso Valencia és el desenvolupament dels anomenats bessons digitals: «Els bessons digitals són construccions d’enginyeria que simulen en temps real el funcionament d’un sistema. En són un bon exemple les fàbriques de cotxes, on a través d’un bessó digital es pot replicar qualsevol circumstància sense haver de modificar res al món real. Al BSC estem fent simulacions de comportament cel·lular per analitzar com evoluciona i respon un tumor a un fàrmac, com interacciona amb l’entorn o amb el sistema immunitari… Tots aquests exemples complementen els sistemes tradicionals d’assajos clínics, perquè encara estem molt lluny de poder simular tota la complexitat d’un organisme i del cos humà».

La precisió que pot aportar la IA al personal sanitari en la presa de decisions és una de les aplicacions més interessants. Per exemple, el diagnòstic per imatge ja és una realitat tangible, com explica Alfonso Valencia: «Recentment, s’ha publicat l’estudi més extens fins ara sobre l’ús de la IA en l’anàlisi de radiografies. Les conclusions de l’estudi mostren que els sistemes d’IA són capaços de detectar amb més precisió que els professionals mèdics certes característiques en les imatges radiològiques. Tanmateix, la interacció amb el pacient en un entorn real encara requereix més desenvolupament».

Aquesta ajuda en el diagnòstic és fonamental en les situacions d’emergència en què cal actuar ràpidament. N’és un gran exemple el projecte que lidera la doctora Natalia Pérez de la Ossa, coordinadora de la Unitat d’Ictus de l’Hospital Germans Trias i Pujol i investigadora de l’Institut de Recerca Germans Trias i Pujol (IGTP), que té el suport de la convocatòria CaixaImpulse d’Innovació en Salut del 2023. El seu objectiu és categoritzar ràpidament pacients amb ictus mitjançant algoritmes d’IA, cosa que podria millorar les probabilitats que tenen de recuperar-se en un 10 %. «Estem dissenyant una eina que es pugui utilitzar a les ambulàncies per poder predir el tipus d’ictus que pateix la persona amb les dades que es recullen en els moments de la primera atenció prehospitalària, abans de tenir proves diagnòstiques o imatges del cervell, i decidir a quin hospital és millor traslladar-la, ja que la teràpia adequada en cada cas pot variar molt.»

Una altra gran àrea en què estem veient avenços és el monitoratge en temps real de l’estat de salut dels pacients després del diagnòstic. Pérez de la Ossa explica la possible aplicació d’aquest monitoratge en el seguiment de malalties neurodegeneratives, per exemple. Mitjançant les dades recopilades a través de dispositius que ja existeixen, les noves eines de suport basades en IA poden identificar senyals de risc primerencs: «Caigudes, canvis del to de veu, etc., en pacients de Parkinson, per exemple, poden indicar possibles fluctuacions, i tot això és important perquè permetrà als professionals de la salut actuar de manera ràpida i avançar-se a possibles complicacions».

Per la seva banda, el doctor Rodrigo Menchaca, soci fundador i conseller d’AIS Channel, i director de Pell Digital a ISDIN, al·ludeix a l’ajuda que aporta la IA en l’àrea formativa: «Avui dia podem disposar de l’assistència d’un sistema de navegació quirúrgica amb IA perquè ens guiï en la cirurgia. És a dir, mitjançant un sistema que ha estat entrenat per aprendre una cirurgia i totes les fases quirúrgiques, vam aconseguir elaborar un GPS quirúrgic, un mapa de calor que mostra els dos passos ideals següents de la cirurgia».

Un dels riscos més grans de l’aplicació de la IA en biomedicina és que algoritmes esbiaixats puguin donar lloc a decisions mèdiques injustes o a diagnòstics erronis. Aquests biaixos són un problema intrínsec al desenvolupament de qualsevol eina d’IA i es poden adquirir en qualsevol punt del procés: des de la selecció de les mateixes dades amb què s’entrenen els sistemes fins a la interpretació dels resultats per part dels professionals. Segons Alfonso Valencia, «la solució exigeix que els sistemes incorporin un marge d’error en informar de qualsevol resultat». A més, el professional ha d’entendre que els resultats només són prediccions. I la bona notícia és que el sector de la IA reconeix la necessitat d’incloure aquests marges i que hi ha una resposta unificada per impulsar el desenvolupament d’eines que controlin els biaixos en tots els nivells i vigilin els protocols dels sistemes amb l’objectiu de garantir-ne la fiabilitat.

La implantació definitiva de la IA també haurà de superar algunes reticències entre els professionals sanitaris per la por davant del que és desconegut, de no saber interpretar la informació o de no entendre bé l’eina. Per a la doctora Pérez de la Ossa, aquests dubtes es podrien dissipar amb la formació adequada perquè els equips mèdics vegin el valor que pot aportar la IA al seu treball diari, com per exemple que els pot estalviar el temps de tasques de gestió més repetitives perquè el puguin dedicar al tracte amb els pacients. A més, com afegeix Pérez de la Ossa, la tecnologia ens pot donar informació que d’una altra manera no tindríem: «Per exemple, a partir d’un electrocardiograma, un sistema d’IA ens pot dir si aquest pacient té risc de patir algun tipus d’arrítmia. Això, nosaltres, amb els nostres ulls, no ho podem veure. En casos com aquest és quan la IA té un valor afegit real i la volem incorporar en la nostra pràctica diària».

Totes aquestes conclusions són les que van protagonitzar el debat CaixaResearch «Intel·ligència artificial en biomedicina: present i futur», la gravació del qual es pot consultar a través de l’enllaç anterior. Com van constatar els experts, la IA està revolucionant l’àmbit de la biomedicina, perquè permet una presa de decisions més precisa, la reducció del marge d’error o una implementació d’avenços més ràpida.