Cuando vieron que su tratamiento no funcionaba, sus médicos pidieron ayuda. Watson determinó que padecía un tipo distinto y más raro de leucemia.
Una de las aplicaciones más prometedoras de los avances de los últimos años en inteligencia artificial y el llamado Big Data, el uso de cantidades gigantescas de datos para la búsqueda de patrones, está en la medicina.
Tras ver que el tratamiento que le habían prescrito a una mujer de 60 años enferma de leucemia mieloide aguda no funcionaba, los médicos introdujeron los datos de su enfermedad en el servicio de IBM Watson.
Watson, que ahora es un servicio en la nube de IBM, empleó los más de 20 millones de estudios oncológicos que tiene almacenados para determinar que en realidad padecía otro tipo de leucemia mucho más rara que necesitaba de otro tratamiento. Le hicieron caso y al parecer está funcionando. Y es que el mejor método de diagnóstico actual de los diferentes tipos de leucemia se basa en una evaluación de un equipo de especialistas tras el estudio de la información genética del paciente y los estudios clínicos disponibles; una tarea que se ajusta especialmente bien a los puntos fuertes de una inteligencia artificial.
No obstante, el camino para hacer de Watson una herramienta más útil está lleno de obstáculos. En primer lugar un repositorio masivo de datos de ADN sería un atentado contra la intimidad de los pacientes. Además, el superordenador se limita a examinar información que ya exista sobre las enfermedades, de modo que aquellas especialmente raras sobre la que haya pocos estudios podrían ser indetectables al no haber suficientes datos disponibles.
Fuente: Libertad Digital
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