(Guadalajara) ESTA MAÑANA HA COMENZADO EL CURSO DE VERANO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN MEDICINA

La ponencia de inauguración titulada: Ontologías y representación del conocimiento médico ha sido impartida por Rafael Martínez Tomás, una vez concluida su ponencia ha contestado a una serie de preguntas relacionadas con el curso de verano, la IA en medicina y sobre sus actuales y futuras investigaciones.

Pregunta: Por segundo año consecutivo, Vd. dirige un curso de verano de forma exitosa en Guadalajara, a grandes rasgos ¿podría resumirme el contenido del curso?

Respuesta: El objetivo del curso es dar al alumno una visión, necesariamente parcial por la extensión del tema, de qué posibilidades oferta ahora mismo la inteligencia artificial (IA) a la medicina. El curso no puede ser completo en este sentido, porque el espectro de esas posibilidades es extensísimo, prácticamente abarca a toda la medicina. Así que hemos elegido unos temas que nos parecen representativos de las posibilidades de la IA, y novedosos.

P.: ¿A quién va dirigido el curso? ¿Podría decirse que es un curso para especialistas?

R.: No es esa la idea. No se pretende que un especialista aprenda sobre “redes neuronales artificiales”. El curso se enfoca desde una perspectiva divulgativa, como decía, que muestre al alumno algunas posibilidades y proyectos significativos en los que se está trabajando actualmente.

P.: Por el contenido del programa, se observa que las aplicaciones de Inteligencia Artificial en Medicina son enormes, ¿cree Vd. que el público en general es consciente de la importancia de su aplicación en Medicina?

R.: Supongo que es un tema de menos extensión informativa para el público que el futbol, por ejemplo, si hablamos del público en general. Pero creo que, bien expuesto, puede ser muy atractivo para mucha gente, los avances en medicina afectan a todo el mundo y los avances en la aplicación de la tecnología en medicina también, lógicamente.

P.: ¿En qué campos de la medicina, la aportación de la IA está siendo mayor y más efectiva?

R.: Se pretende mostrar la (una) frontera de los conocimientos actuales en algo tan clave como es la tecnología que mejorará todos los campos de la medicina: los sistemas de información de los centros, atención al paciente, seguridad de la información, análisis de los datos, robotización de procedimientos, interpretación automática de imágenes, y un etcétera tan largo como la propia medicina.

P.: ¿Cuándo empieza a aplicarse la I.A. en Medicina? ¿Y cuando se generaliza?

R.: Desde el mismo comienzo de la IA, en principio con la neurología, buscando inspiración para reproducir computacionalmente capacidades propias del entramado neuronal. Pero enseguida, en la etapa de los sistemas expertos, se empieza con aplicaciones en medicina: Internist, diagnóstico en medicina interna, Casnet, en enfermedades de la visión, Micyn, y un largo etcétera de lo que se ha llamado la edad de oro de los sistemas expertos.

P.: ¿Por qué cree Vd., que la IA ha encontrado en la medicina uno de los mayores campos de actuación?

R.: La medicina es quizá el área más propicia para la IA porque quedan patentes (y es paradigma de) las capacidades y limitaciones de la inteligencia humana. Y recordamos que el objetivo principal de la IA es conseguir hacer computable tareas propias de la inteligencia humana que inicialmente parecen no computables. Y tareas aparentemente no computables hay muchas en medicina.

P.: Actualmente ¿cuáles son los últimos avances o logros conseguidos?

R.: Tendríamos que hacer un recorrido por todas las áreas médicas para responder adecuadamente a esta cuestión. Pero por nombrar un avance claro, la IA ha contribuido y está contribuyendo a la conceptualización de la información y el modelado de los procesos de razonamiento utilizados por los expertos. Ejemplos como los sistemas de reconocimiento de patrones para diagnóstico, los sistemas de ayuda a la toma de decisiones, etc.

Es decir, a ayudar a que la medicina cada vez tenga menos de "arte" y más de "ciencia" propiamente dicha.

P.: De entre las distintas aplicaciones en Medicina ¿cuál cree que ha sido la más beneficiosa o que mejores resultados ha dado?

R.: Más que beneficiosa, podríamos decir que las más utilizadas hasta ahora han sido las técnicas de IA aplicadas al diagnóstico médico, o sea, técnicas de reconocimiento de patrones para el diagnóstico de patologías concretas. Esto se debe a que son aplicaciones bastante cerradas, que manejan una información bastante acotada.

Pero la IA tendrá cada vez más importancia, ya que el volumen de información almacenada crece cada día de forma exponencial y son necesarias técnicas eficientes para su gestión, para su uso combinado en tareas de diagnóstico o para el descubrimiento de nueva información, por poner algunos ejemplos.

P.: De las técnicas más popularmente conocidas, ej. la resonancia magnética, ¿podría definirme en qué consiste y cuál es la técnica utilizada?

R.: La resonancia magnética es una nueva técnica de adquisición de imágenes utilizada en el diagnóstico por imagen, como los rayos X, los ultrasonidos, etc. Básicamente, la resonancia magnética permite analizar el comportamiento de los átomos de hidrógeno del agua en el cuerpo mediante el uso de secuencias de pulsos magnéticos y de radiofrecuencia. Dependiendo de esta secuencia, las moléculas de agua de los tejidos se excitan de una forma determinada y emiten una señal característica en las imágenes de resonancia magnética, lo que permite resaltar unos tipos de tejido respecto a otros.


Por ejemplo, la denominada secuencia T1 permite distinguir claramente la sustancia gris de la sustancia blanca en una imagen tridimensional del cerebro.

P.: ¿Cuáles son sus ventajas?

R.: Las ventajas de la Resonancia Magnética respecto a otras técnicas radica en que es una técnica no invasiva, inocua y de gran resolución, lo que permite su uso generalizado en la práctica clínica y permite tener un conocimiento tridimensional bastante preciso del interior del cuerpo. Las posibilidades de esta técnica son infinitas, tanto para el diagnóstico de enfermedades, como para el conocimiento del cuerpo humano, la evolución de determinados órganos, etc. En concreto, el estudio de la estructura y funcionamiento del cerebro es actualmente uno de los principales retos.

P.: Además de en medicina, ¿en qué otros campos del conocimiento, la IA ha contribuido especialmente?

R.: Pues realmente llega a todo lo que implica tareas humanas, como decía antes. Campos en que sea preciso un análisis de una situación para su diagnóstico o evaluación, planificación de actividades, aprendizaje desde bases de casos, optimización en la asignación de recursos, y un largo etcétera.

P.: ¿Qué es el grupo SIMDA de la UNED? ¿Quiénes lo forman? ¿Cuáles son sus principales líneas de investigación?

R.: SIMDA es un grupo de investigación formado por profesores y personal investigador del dpto. de Inteligencia Artificial de la UNED y se orienta hacia una IA Aplicada (por el contra de la IA más teórica, sobre modelos formales), esto es, a la aplicación de tecnología de la IA en determinados problemas, adaptando técnicas, optimizando estas técnicas, conceptualizando dominios, etc. En particular trabajamos con técnicas de Modelado Ontológico, Visión Artificial, Aprendizaje Automático, Computación Evolutiva, Robótica Autónoma en aplicaciones médicas y de vigilancia.

P.: En la actualidad; ¿qué está investigando? Y ¿cuáles son sus próximos proyectos?

R.: Pues ahora mismo estamos en un proyecto para la interpretación de actividades en un escenario monitorizado plurisensorialmente, esto es, se sitúan sensores en un escenario cuya secuencia de señales se fusionan para dar una interpretación de alto nivel: “este señor se esta preparando para salir de casa”, “está comiendo”, “ha abandonado una maleta en la estación”. Esto tiene mucho interés para la vigilancia de lugares potencialmente peligrosos, como estaciones de transporte, pero también para monitorización de pacientes en entornos hospitalarios o personas dependientes en el hogar.

P.: ¿Realizan proyectos de investigación con otros Departamentos de la UNED?

R.: Otro proyecto, en el que estamos colaborando con Herminia Peraita, del Dpto. de Psicología Básica de la UNED, es la automatización del diagnóstico preventivo de Alzheimer. Es posible mediante determinados tests, encontrar deficiencias cognitivas compatibles con enfermedades neurodegenerativas. Para automatizar este diagnóstico es preciso hacer un estudio de los datos obtenidos de los test realizados a pacientes ya clasificados y “aprender” de este registro la caracterización de los tipos de pacientes.

P.: ¿Y con otras Universidades Españolas?

R. En la parte de tratamiento de imágenes médicas, se está trabajando, junto con Herminia Peraita y los doctores Ricardo y Ana Insausti (de la UCLM y la UPNA respectivamente) en la caracterización del Lóbulo Temporal Medial (LTM) a partir de imágenes de RM. Las estructuras del LTM están fuertemente relacionadas con el procesamiento de la memoria y son estructuras que se ven fuertemente afectadas por enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer y otras demencias. El objetivo final del proyecto es mejorar el diagnóstico y el seguimiento de enfermedades relacionadas con esta parte del cerebro.

P.: La implantación del EEES ha abierto las fronteras de la educación, ¿ha ocurrido lo mismo con la investigación?

R. No me atrevo a hablarte en general, por nuestra parte hacemos lo que podemos e intentamos colaborar con otros grupos y centros de Europa, y que miembros del grupo realicen estancias con ellos. Por ejemplo, estamos colaborando con el Intervention Centre del Hospital Universitario de Oslo para la identificación automática de lesiones en sustancia blanca. El objetivo de este proyecto es poder realizar un análisis sistemático de la influencia de estas lesiones en diferentes enfermedades neurodegenerativas.