Una relación de grandes progresos, pero aún en construcción
Lo que la neurología ha avanzado gracias a la IA marca un cambio de paradigma significativo en esta área médica. Sin embargo, la complejidad propia del cerebro hace que aún sea difícil que una máquina pueda descifrarlo y solucionar los infinitos problemas que derivan de él.
Cuánto quisiera la humanidad que, con solo mandar un pensamiento al celular, una persona tetrapléjica pudiera levantarse
y caminar; o que un sensor instalado en el cerebro devolviera la vista o la audición dañada; o que bastara un dispositivo para recuperar las capacidades perdidas por el alzhéimer o el párkinson.
Sin duda, lo daríamos todo. Y las investigaciones efectivamente se han volcado a estos objetivos, logrando avances. Pero con IA y todo en escena, aún hay un camino que recorrer para llegar a tales maravillas.
Destellos de esperanza
Las esperanzas surgen cada cierto tiempo, cuando la prensa destaca algún avance en cuanto a avances neurológicos
se trata. De hecho, hace unos meses irrumpió Elon Musk, con el primer producto de Neuralink, su empresa dedicada
a incorporar IA a la neurología. Musk presentó Telepathy, Telepatía en español, un chip conectado a 1.024 electrodos diminutos, no más gruesos que un cabello humano, que crearía una interfaz con una computadora externa, permitiéndole enviar y recibir señales, lo que posibilitaría que una persona invalida volviera a caminar, solo con pensarlo en su mente. Y aunque parece un fenómeno de lo más revolucionario, Musk no es el primero en intentar este mecanismo y hay un historial de intentos similares desde hace dos décadas en países como China, Países Bajos y el mismo Estados Unidos. Sin embargo,
todos estos ensayos, aún son pruebas muy incipientes, nada que pueda pensarse en algo masivo todavía, con muy pocos resultados de validación y aún más, pocos estudios sobre posibles daños o efectos secundarios, que puedan ocasionar al paciente.
Entonces, ¿en qué etapa está verda-deramente este campo de la medicina en relación a la tecnología? y ¿cuánto
puede aportar la IA a esos “milagros” de la ciencia? Para Pedro Maldonado, neurobiólogo de la Universidad de Chile, es importante entender conceptos y saber qué es inteligencia, es un buen punto de partida.
Una buena definición es que se trata de la capacidad de resolver problemas. La inteligencia humana se dedica a ello y
la IA busca que sea una máquina quien los resuelva. “Hace unas décadas las máquinas eran programadas por los humanos para realizar tareas de resolución de problemas, es decir, nosotros le decíamos haga esto o aquello. Pero en los años 80 empezaron a construirse redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro, que permitieron a las máquinas aprender y demostrar un cierto tipo de inteligencia”, explica Maldonado, quien agrega, “luego a principios de este siglo, estas redes
neuronales se expandieron con el aprendizaje profundo, lo que permitió que las máquinas aprendieran asuntos más complejos y con la IA, se llegó incluso a la simulación del lenguaje humano, el famoso Chat GPT, entre otros, que por supuesto están cambiando enormemente la manera de hacer las cosas, con grandes beneficios. Esto, sobre todo, porque las máquinas tienen la habilidad de manejar grandes volúmenes de datos, con una velocidad y alcance que para la inteligencia humana resulta imposible”.
En construcción
Este panorama actual de inminentes avances, según el experto, ha generado una gran ansiedad en torno al desarrollo de una inteligencia todopoderosa de las máquinas.
“Hay muchas estimaciones, pero desde la neurociencia hay un cierto escepticismo, pues aún vemos que las máquinas son muy simples comparadas con un cerebro humano. Mientras no transfiramos un conocimiento preciso de cómo funciona nuestro cerebro hacia la máquina, la inteligencia a toda prueba de la máquina no podrá existir. Y como todavía no sabemos exactamente cómo funciona nuestro cerebro, difícilmente podemos transferir sus capacidades a las máquinas”.
“La ciencia solo ha logrado acceder a conocer un 15% del cerebro humano. Es decir, el tema hoy es que en neurociencia estamos faltos de una teoría acerca de cómo funciona el cerebro, no de tecnología. Y mientras no se tenga esta teoría es difícil la aplicación de tecnología”, señala Maldonado.
El cerebro no es una masa homogénea, es enigmático, tiene decenas de núcleos distintos, cada uno de los cuales está armado de manera diferente, conversan entre sí y cambian todo el tiempo.
“El cerebro es un órgano impenetrable. Para muchas otras de las funciones del cuerpo hemos desarrollado una tecnología adecuada y, así, por ejemplo, al abrir el corazón, es posible ver sus válvulas, el bombeo y las cavidades. Sin embargo, cuando se abre el cerebro se ve una jalea blanca, llena de arañitas visibles al microscopio, que son diferentes en todas las partes del cerebro y distintas para cada persona. De ellas, hay más de 85 mil millones en la cabeza, pero no tenemos la tecnología, aún para poder monitorear y conocerlas, imitarlas y arreglarlas si se han dañado”.
De hecho, en Estados Unidos, cuando Barack Obama fue presidente inició la llamada “Iniciativa del cerebro”, que buscaba
desarrollar tecnología para mirar el cerebro en tiempo real. “Después de más de 15 años se ha avanzado poquísimo en su conocimiento. Seguro que con la inteligencia artificial el progreso será más rápido, eso está siendo así, pero todavía está lejos de producir algo revolucionario como que una persona inválida se levante de la silla de ruedas”, explica el experto, quien agrega el matiz que aún impide lo revolucionario, “hasta ahora los avances son significativos, pero no son creativos, en el sentido que otorgan la información para la que fueron entrenadas a hacer o decir, pero no logran todavía hacer lo que nadie ha hecho o dicho”.
En concreto, hoy la IA ha traído cambios significativos, pues hace cosas que son sencillas, pero lo hace de manera muy rápida e identificando datos que al hombre le tomaría infinito tiempo identificar.
Un ejemplo de ello es la inteligencia artificial llamada Alfa Fold que simula drogas y proteínas, de manera que es capaz de predecir estructuras de proteínas que a los humanos le tomaría experimentalmente muchísimos años.
En este tipo de acciones “sencillas” la IA ha sido clave para una notable evolución de esta área.
“Sin embargo, la tarea en la que está embarcado Elon Musk y otros requiere saber cómo funciona el cerebro y cómo estimularlo, tarea que hasta hoy no se ha logrado.
En las propuestas revolucionarias que existen hay una gran mejoría de la tecnología, lo que también es un gran aporte,
pero aún falta camino que recorrer, pues no hay ningún aspecto conceptual de entendimiento o de cambio de posibilidades
que haya sido revolucionario hasta ahora”.
Usos de la IA en neurología hoy
- Analiza imágenes cerebrales para mejorar la precisión y acelerar los diagnósticos.
- Simula escenarios para optimizar planes de tratamiento.
- Predice resultados y reduce el margen de 8 error en la toma de decisiones clínicas.
- Acelera la investigación y el desarrollo de fármacos.
- Mejora la atención de la epilepsia mediante la predicción de convulsiones en tiempo real.
- Ayuda a la diferenciación de migrañas y dolores de cabeza mediante neuroimágenes.
- Mejora la atención de la EM al mejorar el análisis de resonancia magnética.
- Ayuda a distinguir afecciones neuromusculares.
- Analiza rápidamente neuroimágenes de accidentes cerebrovasculares para una intervención temprana.
- Facilita la automatización de tareas rutinarias, agilizando los flujos de trabajo y optimizando la eficiencia general de las responsabilidades de los neurólogos, quienes pueden priorizar la atención al paciente.
