La telemedicina ha revolucionado la prestación de servicios de atención médica a distancia, permitiendo a los pacientes recibir consultas médicas, seguimiento y monitorización y facilitando de forma extraordinaria el diagnóstico por imagen.

La patología digital permite digitalizar muestras de tejido y visualizarlas en imágenes de alta resolución que se pueden analizar y compartir a distancia para facilitar diagnósticos más precisos y rápidos. Así patólogos expertos acceden a muestras de pacientes de cualquier parte del mundo, lo que mejora la disponibilidad de segundas opiniones y la colaboración en el diagnóstico de enfermedades poco comunes.

El diagnóstico individualizado de numerosas patologías, especialmente las oncológicas, ha experimentado un extraordinario avance gracias a las diferentes tecnologías que confluyen en la medicina de precisión: técnicas de secuenciación masiva de nueva generación aplicadas a la genómica, estudios de metabolómica, la patología molecular o técnicas de radiómica, entre otras.

Por otro lado, las nuevas tecnologías 5G de comunicación inalámbrica o la inminente 6G, mil veces más rápida, están revolucionando la adquisición de datos de salud mediante cada vez más variados y diversos dispositivos, facilitando la monitorización y el seguimiento de pacientes.

La confluencia de todas estas tecnologías, lejos de suponer una solución global a los retos planteados, establece un nuevo escenario con las condiciones de generar una tormenta perfecta, puesto que la oferta de profesionales sanitarios no aumenta y la cantidad y complejidad de los actos diagnósticos se incrementa a medida que la tecnología es más potente. Esto es especialmente relevante por cuanto que la ingente cantidad de datos generada no es fácilmente procesable con los tradicionales métodos de análisis bioinformático.

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Parafraseando la célebre sentencia de Alexis de Tocqueville referida a la democracia, podemos afirmar que los problemas de la tecnología se curan con más tecnología. En este sentido, la inteligencia artificial (IA) se está revelando como la más potente y eficaz herramienta para afrontar los retos derivados de los propios avances tecnológicos.

La aplicación de herramientas de aprendizaje profundo y redes neuronales permite mejorar el diagnóstico por imagen en tres aspectos relevantes: discriminado los estados patológicos de los normales, reduciendo el error médico y asistiendo al especialista en el diagnóstico final de la patología. Todo ello facilita que el tiempo medio de diagnóstico se minimice y que los especialistas puedan focalizar su atención en las patologías más complejas.

Por otro lado, la IA permite abordar el procesamiento de los datos más complejos que componen el Big Data generado por las tecnologías de la medicina de precisión, y que solo puede ser integrado de forma multimodal mediante la utilización de redes neuronales. Así, por ejemplo, la combinación de los datos genómicos con datos de radiómica y patología molecular facilita la predicción de comportamientos de algunos tumores, lo que permite diseñar estrategias terapéuticas más precisas.

Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos masivos, la IA ayuda a los profesionales de la salud a realizar diagnósticos más precisos. Las redes neuronales pueden ser entrenadas para reconocer patrones y características sutiles en los datos médicos, lo que posibilita una detección temprana de enfermedades y una mejora en la exactitud de los diagnósticos.

Hoy, a diferencia de hace unos años, nuestros profesionales ven en la IA el aliado que les permite realizar su trabajo con mayor precisión. Las iniciales reticencias han desaparecido en pro de una mayor participación en desarrollos propios de estas herramientas aplicadas a nuestros procedimientos diagnósticos. Mientras que en otros sectores industriales la IA encuentra su aplicabilidad preferente en las tareas más rutinarias y de menor valor añadido, en el sector salud son las tareas más complejas y de mayor valor añadido las que conforman su nicho de acción. La salud del presente es digital y la del futuro no puede sino apoyarse en la inteligencia artificial.