Mejorar la medicina con Inteligencia Artificial

Dentro del grupo de Neuroingeniería Biomédica de la Universidad Miguel Hernández (UMH) NBio, el investigador José María Sabater Navarro desarrolla robótica aplicada a la medicina. La Inteligencia Artificial ha supuesto un enorme salto cualitativo para la ingeniería biomédica. Las aplicaciones tecnológicas para mejorar la calidad de vida de los pacientes son más efectivas cuantos más datos son capaces de procesar. La gestión de grandes cantidades de parámetros es un proceso difícil de abarcar desde la informática “clásica”, por lo que la Inteligencia Artificial (IA) es una de las técnicas utilizadas en el grupo NBio para el funcionamiento de los dispositivos que desarrollan.

José María Sabater, Profesor de Robótica e investigador del Grupo de Neuroingeniería Biomédica UMH

Uno de los proyectos que dirige el profesor Sabater es una herramienta para analizar las crisis de pacientes con Trastorno del Espectro Autista (TEA). La mayoría de personas con autismo tienen problemas de percepción sensorial, pueden ser más o menos sensibles que otras personas a estímulos como la luz, el ruido, la textura de la ropa o la temperatura. “Identificar qué estímulos provocan las crisis de ansiedad en niños o adultos con TEA es esencial para poder evitar dichas situaciones y estar prevenidos”, expone el investigador. Asimismo, Sabater explica que, con el tiempo, una familia puede llegar a darse cuenta de que el ruido de la aspiradora es lo que provoca los ataques en el niño; pero con la ayuda de un dispositivo que mide variables ambientales y al que se le enseña cuándo se producen las crisis, este proceso de aprendizaje será más objetivo y por lo tanto más rápido. “Además, la Inteligencia Artificial siempre va a estar ahí y va a aprender de ese paciente en particular”, apunta el profesor de Robótica. Aquí queda patente otro de los puntos fuertes de la IA: es el paso necesario para la medicina personalizada.

El dispositivo que desarrolla el grupo NBio recoge tanto los datos biométricos del paciente como los estímulos del entorno: temperatura corporal y ambiental, pulso cardíaco, cantidad de movimiento, luminosidad, ruido, humedad… En una fase inicial, los cuidadores presionan un botón cuando el paciente está sufriendo una crisis. De esta manera, la IA aprende a relacionar los estímulos y sus consecuencias. El objetivo es entrenarla para avisar de la probabilidad de que se produzca una crisis de ansiedad. “La selección de datos para alimentar una Inteligencia Artificial es una de las fases más críticas”, explica Sabater, “si se le alimenta con datos malos va a pensar mal, va a aprender mal”. El objetivo de esta línea de investigación es que el dispositivo sea más eficiente que un ser humano a la hora de predecir los ataques.

Este proyecto ha sido financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, la Conselleria d’Educació, Investigació Cultura i Esport de la Generalitat Valenciana y se desarrolla en colaboración con el Centro Infanta Leonor para personas con Autismo y la Asociación de Padres Autismo de la Comunidad Valenciana.

El profesor Sabater lleva a cabo un proyecto similar para la gestión de la diabetes. “La diabetes también es una patología muy compleja en la que intervienen muchas variables”, explica el investigador. Los pacientes con diabetes tienen un papel muy activo en su tratamiento. Necesitan aprender constantemente sobre cómo la medicación, los hábitos y la alimentación afectan a sus niveles de glucosa en sangre. Según cuánta insulina se administren, a qué hora y qué coman, cuánto ejercicio hagan, qué nivel de estrés tengan, el tratamiento tendrá más o menos éxito en el control metabólico. Un desequilibrio entre todos estos factores puede conducir a la hiperglucemia (demasiada azúcar en la sangre) o hipoglucemia (muy poca).

Ante esta necesidad de predicción tan compleja, la IA es una herramienta muy apropiada. “Intentamos que los actuales algoritmos predictores de glucemia funcionen un poco mejor y puedan ayudar al paciente a saber qué ocurrirá en los próximos 15, 20 o 25 minutos”.

Este proyecto ha conseguido financiación para los próximos cuatro años mediante una red de cooperación internacional con ocho países de América del Sur donde la diabetes es un problema de salud todavía más extendido entre la población. Está basado en el dispositivo “Glucoquard”, desarrollado por el grupo NBio. El dispositivo obtiene y transmite el nivel de glucosa en la sangre a una aplicación del móvil que permite al paciente controlar la glucosa en tiempo real.

Para el profesor Sabater, la robótica y la Inteligencia Artificial son una respuesta científica a la necesidad de mejorar la calidad de vida de las personas y en este fin se centran los esfuerzos del grupo de NBio de la UMH. En los próximos años, la investigación permitirá una medicina personalizada, preparada para la gestión de las enfermedades más complejas y accesible al público general. Con respecto a la formación académica, el profesor destaca que la Escuela Politécnica Superior de Elche prepara a los estudiantes para ser parte de esta revolución de los datos.

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