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Innovación farmacéutica - De cerca | La Inteligencia Artificial ayuda a impulsar la investigación sobre obesidad

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La combinación de la revolución digital, los avances en biotecnología y la reducción de costes ha abierto nuevas posibilidades para los investigadores que trabajan en el campo de la obesidad. Ahora tienen acceso a una gran cantidad de datos a través de diversas fuentes, como cuestionarios, análisis bioquímicos y antropométricos, así como aplicaciones móviles y dispositivos portátiles que rastrean los hábitos alimenticios y de vida de los pacientes, además de la información disponible en las redes sociales. Sin embargo, el volumen y la complejidad de estos datos han superado las capacidades de los métodos de análisis clásicos, tanto estadísticos como informáticos.

Jesús Alcalá Hernández, catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada (UGR), señaló en el XIX Congreso Nacional de la Sociedad Española de Obesidad (SEEDO) que este desafío ha impulsado el uso de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para abordar la obesidad: “esto es debido a su capacidad para obtener de forma automática conocimiento útil, realizar predicciones de elevada precisión y ayudar a la toma de decisiones”.
Según este catedrático, la IA permite a los profesionales llevar a cabo análisis más detallados y precisos con los datos complejos y heterogéneos de sus pacientes, incluso antes de que desarrollen problemas de salud.

De hecho, los datos se han convertido en una herramienta imprescindible para que se progrese en este campo. Según el experto de la Universidad de Granada, esto ha llevado a tratamientos más efectivos y personalizados, con un impacto significativo en la salud y el bienestar de las personas.

El Dr. Ignacio Medrano, neurólogo, comparte esta perspectiva al señalar que la obesidad genera una gran cantidad de datos clínicos y moleculares que son esenciales. Esta práctica clínica ya es una realidad con más 150 aprobaciones por parte de la FDA de algoritmos de IA a través de todas las especialidades y con un crecimiento exponencial de artículos en Pubmed usando aprendizaje automático. Según este neurólogo, “actualmente el mayor riesgo es no hacerlo, y quedarnos atrás en relación con países que ya están implementándolo en sus procesos clínicos”.

Sin embargo, aunque estas tecnologías ofrecen oportunidades prometedoras, es crucial garantizar su fiabilidad y confianza. Ignacio Medrano destaca que los profesionales de la salud están preparados para adoptar estas herramientas, pero es necesario ser estrictos en la validación de los algoritmos y asegurar la transparencia de los modelos para que los expertos puedan confiar en ellos plenamente.

La IA permite a los profesionales llevar a cabo análisis más detallados y precisos con los datos complejos y heterogéneos de sus pacientes

En este sentido, la Unión Europea ha tomado medidas para promover el desarrollo de una IA ética y fiable, con directrices que respetan los derechos fundamentales. A nivel nacional y europeo, se están realizando esfuerzos significativos para mejorar la gestión sanitaria mediante el uso de la IA, como lo demuestra el reciente reglamento para crear el Espacio Europeo de Datos Sanitarios.

Gracias a estos esfuerzos, los sistemas de IA están siendo cada vez más utilizados en los sistemas de salud, lo que permite una utilización más eficiente de la información médica. “La digitalización y la interoperabilidad de los historiales médicos electrónicos, combinadas con el uso de las tecnologías de la IA y del análisis de datos, posibilitan una utilización más eficiente de esta información. Gracias a este análisis de datos avanzados, nuestros profesionales de la salud pueden identificar patrones y tendencias en la salud de los pacientes, lo que conduce a diagnósticos más precisos y tratamientos más efectivos”, concluye el profesor Jesús Alcalá.

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Halley
Cistina

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