Cómo la Inteligencia Artificial puede colaborar a diagnosticar y tratar enfermedades del cerebro

En los últimos años se ha evidenciado un gran avance en el campo de la tecnología y su
aplicación en distintos ámbitos de la salud. Las enfermedades cerebrales no han quedado
exentas de este desarrollo.

El desarrollo de nuevos canales y formas de intervención, junto con la necesidad de ir
incorporando nuevas herramientas para perfeccionar los tratamientos, posibilitan actualmente
el desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial con fines diagnósticos y terapéuticos. En
la neurología y la psiquiatría, dichos avances acarrean un potencial inigualable al permitir
identificar patrones en datos que convergen de la clínica, las neuroimágenes, los marcadores
moleculares y la genética.
“A pesar de los dilemas éticos y las dudas que existen históricamente alrededor de la
tecnología, los avances de la última década han sido acompañados por una verdadera
explosión de paradigmas computacionales que han penetrado los campos de la ciencia y la
medicina en su totalidad”, afirma el Dr. Marcelo Cetkovich, psiquiatra y director médico de
INECO.

Según comenta el profesional, un claro ejemplo de su implementación en el campo de la
psiquiatría, es el uso de las estrategias de Inteligencia Artificial con métodos de aprendizaje
automatizado para analizar grandes bases de datos, lo que permite encontrar vínculos entre
los diversos síntomas padecidos por las personas. Esto abre nuevas líneas de investigación
y, lo que es más importante, permite orientar los tratamientos.
¿Cómo puede llevarse esto a cabo? A través del análisis matemático y el desarrollo de
algoritmos, capaces de predecir patrones complejos en datos derivados a partir de múltiples
variables clínicas. Además, entre las principales ventajas que se presentan, se encuentra la
contribución que hace la tecnología -complementaria al expertise humano- para la detección
temprana de enfermedades, aún antes que los profesionales puedan hacerlo.

A su vez, entre los principales desafíos de incorporar nuevos avances tecnológicos en la
práctica clínica, se encuentra el rechazo a lo desconocido. Por ejemplo, la pandemia fue el
principal motor para incorporar telemedicina en la práctica clínica, pero dicho avance debió
enfrentarse – y aún se enfrenta – a cierta resistencia a incorporar tendencias tecnológicas

debido a un gran espectro de factores que incluyen desde cuestiones administrativas hasta
prácticas.

“No se trata de desplazar a la medicina tradicional, sino de integrar estos abordajes para
mejorar la calidad de la atención clínica en distintas enfermedades tales como la depresión,
la epilepsia y la esclerosis múltiple, entre otros. En combinación con la telemedicina, la
inteligencia artificial puede desempeñar un papel importante en la mejora y ampliación del
acceso de la población al sistema de salud pública”, concluye el profesional.

La inteligencia artificial aplicada a la clínica

En relación a este tema, Fundación Ineco estará llevando a cabo el 23 de agosto el 14o
Simposio Científico Internacional “Inteligencia Artificial Aplicada a la Clínica”, donde
distintos expertos abordaran los desafíos y posibilidad del big data en la neuropsiquiatría.

Con la coordinación del Dr. Marcelo Cetkovich, Director Médico de Ineco, y del Dr. Ezequiel
Gleichgerrcht, miembro del Departamento de Neurología de la Medical University of South
Carolina, el Simposio contará con la exposición de reconocidos profesionales internacionales
como: Walter Sosa Escudero, investigador principal en CONICET, quien ahondará en los
desafíos y oportunidad del big data; Paul Thompson, Profesor de Neurología, Psiquiatría,
Ingeniería y Radiología en la Universidad del Sur de California, que mostrará estudios a gran
escala aplicando modelos de inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas a una gran
variedad de trastornos cerebrales humanos; y Karl Friston, Director científico del Centro
Wellcome de Neuroimagen Humana de Londres, explicará cómo modelos de aprendizaje de
máquinas pueden ayudarnos a predecir creencias y sensaciones subjetivas.
A su vez, Ruth Dobson, Jefa Clínica de neurología en el Royal London Hospital, cuya charla
será sobre distintos enfoques de aprendizaje de máquinas para comprender la interacción
entre factores de riesgo y distintos perfiles clínicos en esclerosis múltiple; y Enzo Tagliazzuchi
de la Universidad de Buenos Aires e Instituto Latinoamericano de Salud Cerebral, quien
explorará como métodos de la inteligencia artificial pueden aplicarse a modelos teóricos para
entender experiencias subjetivas humanas con potenciales aplicaciones en psicopatología.