Con más de 60 años de presencia en México, la biofarmacéutica AstraZeneca ha desarrollado una plataforma que permite la detección temprana del cáncer de pulmón; de acuerdo a José de Jesús López Iriarte, director de IT, Innovación y digital de Astrazeneca, desde hace dos años, la firma en México ha integrado la Inteligencia Artificial (IA), en soluciones dispuestas para el sector salud; tales como fallas renales, entre otras patologías.
Esto lo dio a conocer en entrevista para MILENIO Laguna, en el marco de su participación del Symposium Inteligencia Artificial y Metaverso, con sede en el Tecnológico de Monterrey, Campus Laguna.
- Te recomendamos Feria de Empleo tendrá más de 200 vacantes en Symposium Inteligencia Artificial y Metaverso Tecnología
¿Desde cuando AstraZeneca identificó la IA como una herramienta para generar herramientas para la salud?
En AstraZeneca llevamos más de 60 años en México. Somos una biofarmacéutica enfocada en desafiar los límites de la ciencia. Y justamente estamos buscando desafiar la ciencia a través de la innovación y ahí es donde justo entra el desarrollo de soluciones que hoy ponemos a disposición del sector salud, integrando la Inteligencia Artificial.
En México integramos la IA como una solución desde hace dos años. Es cuando integramos nuestro primer modelo democratizando el acceso al sector salud de México.
¿Cómo han canalizado la IA en la generación de soluciones a padecimientos en la salud en México?
En nuestro centro de innovación llamado Health Innovation Hub, se está trabajando en la búsqueda de innovación tecnológica digital, e incluso de gadgets si llegara a surgir la oportunidad a diferentes patologías. Sin embargo hoy, nuestras soluciones más fuertes y robustas, están enfocadas en cáncer de pulmón, que utiliza un algoritmo de Inteligencia Artificial, capaz de identificar anomalías en tomografías y radiografías.
Tenemos además soluciones en Machine Learning, que nos ayuda a identificar el riesgo de falla renal y agilizar el diagnóstico oportuno; además estamos integrando un dispositivo que también nos ayudará a identificar el riesgo de exacerbaciones para asma , por ejemplo. Estamos trabajando en diferentes patologías a nivel nacional, sin embargo donde tenemos más avance es en estas tres que mencioné.
¿Cómo logran identificar la problemáticas y hacia dónde hay que enfocar la innovación?
Parte de los modelos de innovación con los que estamos trabajando en Astrazeneca México, se basan en una metodología probada, que arranca con la detección de áreas de oportunidad en el país, se trabaja en conjunto con universidades, sector público, hospitales y clínicas, para identificar donde hay una posible área de oportunidad para el desarrollo de soluciones.
Hay muchas enfermedades que llevan muchos años en México, las cuales quizás ya cuenten con alguna solución tradicional o digital; y hay otras en las que la integración de las tecnologías emergentes, pueden ayudar a acelerar el diagnóstico oportuno de enfermedades.
¿La IA sí está contribuyendo a mejorar la calidad de vida de los mexicanos; está dando más años de vida en calidad a la población?
Una de nuestras soluciones de IA está enfocada directamente al diagnóstico oportuno de cáncer de pulmón. En contexto, desgraciadamente en México, el 75% de los pacientes con cáncer de pulmón son detectados en etapas avanzadas y sólo el 1% es detectado en etapas iniciales. Y justo de ahí sale esta metodología, se detecta el área de oportunidad para detección temprana de cáncer de pulmón.
Lo que hace esta solución disponible en aplicación y otros medios, a las que cualquier médico puede acceder desde cualquier computadora con acceso a internet sin ningún costo.
El médico carga a la plataforma una tomografía o rayos X de tórax. Lo que hace el modelo de inteligencia artificial con deep learning, es que los escanea, logrando identificar anomalías en los pulmones de las personas.
Es capaz de identificar nódulos en etapas tempranas o anomalías en etapas tempranas. En el momento en que se integra una solución de Inteligencia artificial que logra incrementar el porcentaje de detección oportuna, es cuando mejoras la calidad de vida de los pacientes, ya sea que se detecte a tiempo y tenga acceso a un tratamiento de manera más rápida, logrando que tenga una mayor esperanza de vida.
Hay otra solución de Machine Learning, en donde el médico, con el historial clínico del paciente, ingresa cinco parámetros, que arroja el porcentaje de riesgo de que su paciente tenga un porcentaje de falla renal. De manera similar el gran problema que se presenta en México, en el caso de enfermedad renal crónica es que se detecta en etapas avanzadas. Con esta solución se busca darle al médico una herramienta para que en cuestión de segundos, define acciones a tomar, realizando exámenes que comprueben el diagnóstico y proceder.
Estadísticamente estamos identificando a las personas que tienen un riesgo de falla renal con varios meses de anticipación respecto a los métodos tradicionales; además de que disminuye la carga de pruebas, ya que al utilizar esta herramienta, en el momento en que el algoritmo le indica que el paciente tiene bajo el riesgo, no es necesario hacer una prueba de tasa de filtrado glomerular, reduciendo la carga de estudios en hospitales públicos y privados realizan a sus pacientes.
Se presentará en el Tec de Monterrey Campus Laguna
Será este viernes cuando José de Jesus López Iriarte, de AstraZeneca imparta la conferencia “Inteligencia Artificial aplicada al sector de la salud para mejorar el diagnóstico oportuno”, en el marco del Symposium Inteligencia Artificial y Metaverso, que se realizará en el Tecnológico de Monterrey, Campus Laguna.
Tres retos de la inteligencia artificial para Astrazeneca:
La introducción al ecosistema de salud. Hoy la IA está avanzando más rápido en otros sectores, digital, en medios sociales y del entretenimiento, pero en el sector salud va un poco lento. Incluso en el ecosistema de Health Tech, si se compara el número de startups que hay en México utilizando IA en salud, versus todo lo que hay Health Tech, Social Tech, es relativamente bajo. Por lo que uno de los primeros retos es cómo reforzar el ecosistema de innovación enfocado a la salud.
Otro reto tiene que ver con la capacitación de profesionales que tiene la industria en general, para que sean expertos en IA, ya que ligada al tema de salud, aún tiene mucho que desarrollarse para que haya una mayor cantidad de personal capacitado.
Y en tercer lugar, es la adopción dentro de las propias instituciones, no sólo del sector salud, sino en general. Es un tema cultural, cómo lograr implementar de manera armónica esta clase de soluciones.
Esto no sólo pasa con la IA sino en general con la innovación, es un tema de adopción, el cómo lograr que el change management, o la propia cultura organizacional, pública y privada en cualquier sector, lo que termina disminuyendo el porcentaje del éxito en la implementación de IA, son las resistencias culturales que hay hacia la integración de soluciones innovadoras.
- Te recomendamos Utilizar la Inteligencia Artificial, un reto para nuevas generaciones Tecnología
arg