“La Inteligencia Artificial ayuda a identificar patrones, definir tratamientos y predecir la salud” Ruth María Reátegui Rojas, profesora de la Sección Departamental Inteligencia Artificial (UTPL) PERSPECTIVAS. G.O./J.L. Los informes médicos contienen más información de la que puede aparecer a simple vista, pero que puede ser reveladora.
Ruth María Reátegui Rojas, profesora del Departamento de Ciencias de la Computación y Electrónica de la Universidad Técnica Particular de Loja (UTPL), investiga en colaboración con expertos de Canadá, cómo extraer información de esos documentos médicos digitales que tienen un formato narrativo o no estructurado, por ejemplo, un historial médico. A través de la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) se obtiene información adicional que puede ser muy útil para planificar la asistencia, clasificar mejor a los enfermos e incluso anticiparse a predecir posibles complicaciones de la salud. “Las investigaciones en el área de la Inteligencia Artificial, señala, son una necesidad actual y más aún si se aplica al campo de la Medicina. Esto tiene un impacto en la sociedad por el mismo hecho de ayudar a mejorar la salud de las personas”. ¿Se ayuda de algoritmos para sacar esa información oculta? En mi investigación, el interés va hacia la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) sobre información médica que reposa en los sistemas informáticos utilizados en las instituciones de salud. En especial me interesa extraer datos de documentos médicos digitales que tienen un formato narrativo o no estructurado, por ejemplo, un historial médico. Una vez extraída la información se pueden aplicar técnicas de IA para identificar patrones en los pacientes e incluso predecir su estado de salud. ¿Dónde está disponible esa información con la que ustedes trabajan? Actualmente todas las instituciones de salud cuentan con sistemas informáticos que guardan información relacionada con los pacientes. En estos sistemas la información puede estar presente en dos formas: en un formato estructurado, como es el caso de los códigos médicos utilizados para indicar los diagnósticos, o en un formato no estructurado, como puede ser un historial médico o un pequeño campo de texto donde se puede escribir detalles de la salud del paciente. Si bien los formatos estructurados describen algo sobre la salud de un paciente, en los formatos no estructurados se puede hallar información que describa un perfil más real de la salud de esa persona. Extraer esos datos es un gran reto porque, al ser un formato narrativo, los profesionales de la salud tienen cierta libertad para escribir y eso puede dar paso a errores debido al uso de abreviaturas, siglas, etc. que pueden ser difíciles de interpretar a través de un computador. ¿Dónde interviene la Inteligencia Artificial? La idea de extraer información de esos textos narrativos es que se puede convertir en formato estructurado. Con esto se da paso a la aplicación de técnicas de IA para realizar ciertas tareas, por ejemplo, identificar patrones similares entre los pacientes, clasificar documentos médicos, encontrar relaciones entre las enfermedades y tratamientos o predecir la salud de un paciente. 8
Perspectivas de Investigación UTPL
Pero, ¿cuál es el proceso que realizan con esos documentos? ¿Cómo trabajan? He venido trabajando con información extraída de documentos médicos para identificar grupos o clusters de pacientes obesos que presentan varias comorbilidades. También he colaborado con otro grupo de investigación para identificar patrones en estudiantes consumidores de drogas y abstemios. He tenido la suerte de compartir estas investigaciones con profesionales médicos y psicólogos, lo que permite observar la importancia que tiene la IA en otras ramas y la necesidad de la investigación multidisciplinar. Es información personal reservada… Sí, la información relacionada a la salud de los pacientes es muy delicada y encierra un tratamiento ético que no debe ser descuidado. Esto a la vez dificulta el rápido acceso a la información de las instituciones de salud locales y nacionales, pero poco a poco se va superando estas limitaciones. Por otro lado, existen bases de datos que se han puesto a disposición de investigadores con información médica para su estudio. Estas bases ya han pasado por comités de ética y son de gran ayuda para mis investigaciones. ¿Puede darnos algún ejemplo de los resultados obtenidos? He trabajado extrayendo información de documentos digitales de pacientes obesos. Con base en las enfermedades identificadas y aplicando algoritmos de IA, se obtuvo una nueva clasificación de estos pacientes. Igualmente logré caracterizar a estudiantes que eran consumidores o abstemios con base en algunos test psicosociales. Esto fue parte de mi colaboración con un grupo de investigación de la Universidad Técnica Particular de Loja. Algo parecido también se realizó con información de pacientes diabéticos. Además, considerando información estructurada como códigos de enfermedades y medicamentos, se ha analizado ciertas terminologías que nos permiten agrupar y relacionar dicha información
