Farma | La gran revolución de la IA que llega a la salud 186041

Pharma, el podcast sobre los retos de la salud del confidencial.

Episodio 6, la gran revolución de la inteligencia artificial que llega a la salud.

La enfermedad de Kesselman es un trastorno raro, pero muy agresivo, ya que puede evolucionar rápidamente hacia una forma que puede ser mortal si no se trata.

Esta era la patología que llevó a paliativos a un paciente canadiense, cuyos médicos daban por desahuciado.

Sin embargo, la inteligencia artificial entró en juego, logró salvarle la vida y ahora lleva dos años curado, según un nuevo y prometedor estudio que se acaba de publicar.

Así lo resumen sus médicos.

El paciente de este estudio estaba ingresando en un centro de cuidados paliativos, pero ahora lleva casi dos años en remisión.

Y todo fue gracias a una IA, que después de analizar 4.000 medicamentos, dio con uno que salvó su vida.

Se trata de una investigación que abre la posibilidad de que la inteligencia artificial ayude a encontrar medicamentos que salven vidas en el caso de enfermedades raras.

Para sus médicos, el paciente podría ser el primero de muchos a los que salve un sistema de predicción de IA.

La historia del canadiense es uno de los ejemplos más llamativos de cómo la inteligencia artificial, un campo al que le queda mucho por desarrollar, puede revolucionar el mundo de la salud.

Esto es Pharma, el podcast de El Confidencial, sobre los principales retos a los que nos enfrentamos y a los que nos vamos a enfrentar cuando hablamos de salud.

Soy Marta Fernández y hoy vamos a hablar de cómo la inteligencia artificial está revolucionando este mundo y cuáles son las oportunidades y desafíos que plantea en la salud.

La IA, ya lo hemos visto, está salvando vidas como en el caso del paciente con la enfermedad de Kasselman, pero es que además permite avances sin precedentes en el diagnóstico temprano de enfermedades, en la personalización de tratamientos y en el desarrollo de fármacos en tiempo récord.

La pregunta es, ¿hasta dónde puede llegar esta tecnología y cuáles son los retos que tenemos que afrontar? Y para responderla, nadie mejor que nuestro invitado.

Está con nosotros César Velasco.

Fue director de innovación en el Hospital Bailebrón, trabajó con la OMS y en la actualidad es director de innovación y estrategia digital de AstraZeneca en España.

Muchísimas gracias por estar aquí, César.

Muchísimas gracias, Marta.

Bueno, vamos a empezar con esa historia del canadiense.

Es quizá un caso excepcional, claro, por eso nos llama tanto la atención, pero César, ¿podrías contarnos en qué punto se encuentra la IA en cuanto a nuevos tratamientos? La inteligencia artificial es en la actualidad un reto, como muy bien explicabas en la introducción, pero también es una realidad y cada vez está más presente en el mundo de la investigación y va entrando poco a poco en el mundo asistencial.

El caso de las enfermedades raras, las enfermedades minoritarias, es un hecho que la inteligencia artificial está empezando a formar parte de esos procesos de identificación cada vez más de pacientes que son difíciles de diagnosticar, que son difíciles de encontrar, pacientes que están muchas veces perdidos en el sistema sanitario con una serie de síntomas que por sí solos a veces no tienen un sentido, son difíciles de conectar, pero que una vez conectados realmente te llevan como pistas que tienes que descifrar en un caso difícil, pero que eres capaz como si fueras un detective de encontrar esa asociación entre síntomas diferentes de una misma patología, que es una enfermedad rara, y finalmente das con el diagnóstico.

Diagnosticar una enfermedad rara es difícil y la inteligencia artificial puede ayudar. Además, otra de las cosas que a nivel científico se está haciendo con la inteligencia artificial es hacer repurposing, que se le llama de fármacos, que es a través de inteligencia artificial y de análisis de datos conseguir que fármacos que se utilizan para una enfermedad puedan tener aplicación en otras enfermedades.

Y eso se hace a través de inteligencia artificial, a través de análisis de grandes bases de datos.

Hay grandes ejemplos de cómo se hace esto. En el caso de AstraZeneca, en Reino Unido se publicó un estudio hace muy poquito, en el que con datos de más de 500.000 pacientes, datos de biobanco, datos genómicos de pacientes conectados con historial clínico electrónico, con datos de la Informa Clínica Electrónica, eran capaces de predecir, de pronosticar qué pacientes van a desarrollar más de 3.000 enfermedades.

A esto se le llama análisis multimodal, que es cuando somos capaces de conectar datos de la genómica con datos de la historia clínica, con datos de la inmunología.