El Mostrador<\/a>.<\/strong><\/p>\nA lo largo de la historia, el ser humano ha logrado imaginar los avances tecnol\u00f3gicos m\u00e1s grandes antes de hacerlos reales, como la ciencia-ficci\u00f3n que Julio Verne escribi\u00f3 en el siglo XIX, y que hoy en el siglo XXI es ciencia-real. El caso de la inteligencia artificial no es la excepci\u00f3n, solo por dar un ejemplo, en 1950 Isaac Asimov, quien fue Doctor en Qu\u00edmica y adem\u00e1s escritor, public\u00f3 una serie de relatos bajo el nombre de \u201cYo, Robot\u201d, de donde sacaron la idea para la pel\u00edcula que protagoniza Will Smith del mismo nombre. As\u00ed tambi\u00e9n un gran n\u00famero de libros, comics, series de televisi\u00f3n y pel\u00edculas han dejado fluir la imaginaci\u00f3n de ni\u00f1os y adultos, de hombres y mujeres a trav\u00e9s de las d\u00e9cadas explorando la idea de que las m\u00e1quinas puedan pensar por s\u00ed mismas.<\/p>\n
En nuestra era, la tecnolog\u00eda crece a pasos agigantados, es un crecimiento exponencial en el que entre m\u00e1s se avanza, m\u00e1s r\u00e1pido se sigue avanzando. Por eso cada a\u00f1o se fabrican mejores televisores y celulares, los cuales en menos de un a\u00f1o quedan \u201cobsoletos\u201d por que sali\u00f3 una versi\u00f3n mejor. Lo interesante es que ahora, despu\u00e9s de m\u00e1s de medio siglo de investigaci\u00f3n, podemos deleitarnos con los sorprendentes resultados en las \u00e1reas de investigaci\u00f3n que conforman a la inteligencia artificial. Una de estas \u00e1reas se denomina aprendizaje de m\u00e1quinas (del ingl\u00e9s machine learning<\/em>), cuyo objetivo es el desarrollo de computadoras que puedan aprender por su propia cuenta.<\/p>\nEsto se puede hacer utilizando un conjunto ordenado de operaciones sistem\u00e1ticas que permiten hacer un c\u00e1lculo para hallar la soluci\u00f3n a un tipo de problema, lo que conocemos como algoritmo. Los algoritmos se conocen desde la antig\u00fcedad, ya en la \u00e9poca de los griegos y los persas se utilizaban, de hecho, el nombre algoritmo proviene del matem\u00e1tico persa AL-Juarismi, quien en una de sus obras mediante la combinaci\u00f3n de la geometr\u00eda griega y el sistema decimal proveniente de la india, sent\u00f3 la base para lo que en el colegio nos ense\u00f1an con el nombre de \u00e1lgebra, la cual, \u00e9l pretend\u00eda aplicar a la vida cotidiana (lo que haya sido cotidiano en el imperio isl\u00e1mico del siglo IX). Pero los grandes avances no comenzaron hasta que Alan Turing, durante la segunda guerra mundial, materializ\u00f3 una m\u00e1quina que hab\u00eda teorizado a\u00f1os antes, con la cual fue capaz de descifrar el c\u00f3digo de comunicaci\u00f3n nazi, cambiar el curso de la guerra y cimentar toda una nueva \u00e1rea de investigaci\u00f3n: la computaci\u00f3n.<\/p>\n
Hoy en d\u00eda existe una gran variedad de algoritmos, los cuales permiten a las computadoras, que tambi\u00e9n han avanzado al paso de los a\u00f1os, descubrir patrones y tomar decisiones a partir de los datos recolectados (los celulares y sus aplicaciones funcionan de esta forma). Por ejemplo, en 1997 Deep Blue<\/em>, un programa dise\u00f1ado para jugar ajedrez mediante un sofisticado algoritmo con un gran n\u00famero de reglas en una computadora de alta capacidad dise\u00f1ada por IBM, derrot\u00f3 al entonces campe\u00f3n del mundo humano, Garry Kasparov. El a\u00f1o pasado, sali\u00f3 a la luz p\u00fablica un algoritmo de nombre Alpha Zero<\/em>, creado por Deep Mind<\/em>, actualmente propiedad de Google, el cual fue dise\u00f1ado para aprender ajedrez por cuenta propia. El algoritmo tiene pocas reglas pero presenta la capacidad de aprender en cada intento. Despu\u00e9s de entrenarse durante 4 horas jugando casi 5 millones de partidas contra \u00e9l mismo, super\u00f3 de manera brillante en un duelo a 100 partidas (28 victorias, 72 tablas y 0 derrotas) al entonces campe\u00f3n mundial de los programas ajedrecistas, Stockfish 8<\/em>.<\/p>\nEn este contexto, pero dejando a un lado los juegos, este tipo de sistemas programables con capacidad de aprender pueden tener un sinf\u00edn de aplicaciones en el mundo moderno, especialmente en el \u00e1rea de la salud. Debido a nuestro actual estilo de vida, las enfermedades neuropsiqui\u00e1tricas han aumentado en las \u00faltimas d\u00e9cadas, lo que ha despertado un gran inter\u00e9s en estudiarlas. La esquizofrenia, por ejemplo, es un s\u00edndrome invalidante y cr\u00f3nico que afecta alrededor del 1% de la poblaci\u00f3n mundial. De esta forma, algunos grupos de investigaci\u00f3n se encuentran realizando grandes esfuerzos para crear algoritmos que puedan ayudar en el diagn\u00f3stico m\u00e9dico de una forma r\u00e1pida y precisa.<\/p>\n
Lo bueno es que este auge tecnol\u00f3gico que les comentaba hace un momento, tambi\u00e9n ha permitido desarrollar importantes avances en t\u00e9cnicas de im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica funcional (fMRI), que nos permiten obtener registros de actividad cerebral no invasivos. Este m\u00e9todo permite medir el nivel de ox\u00edgeno en la sangre, y con ello conocer de manera \u00a0indirecta las se\u00f1ales el\u00e9ctricas del cerebro, ya que un mayor consumo de oxigeno equivale a una mayor actividad neuronal, debido al aumento del gasto energ\u00e9tico de las neuronas al estar m\u00e1s activas.<\/p>\n
Ya desde hace algunos a\u00f1os se est\u00e1n dise\u00f1ando algoritmos para analizar la avalancha de datos que se pueden obtener a partir de las diferentes t\u00e9cnicas desarrolladas para registrar actividad cerebral, tal como la fMRI. Este es el caso de un grupo de investigadores pertenecientes a laboratorios de China, Estados Unidos y Canad\u00e1, liderados por el Dr. Xiang Yang Zhang del Instituto de Psicolog\u00eda de la Academia de Ciencias de China en Pekin (Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences)<\/em>, quienes creen que una temprana detecci\u00f3n de la esquizofrenia ayudar\u00eda a planificar los tratamientos de una manera m\u00e1s efectiva para mitigar, o incluso adelantarse a los futuros episodios y a la progresi\u00f3n de la enfermedad. Sin embargo, a\u00fan falta mucha investigaci\u00f3n para poder encontrar una cura real para esta y otras enfermedades neuropsiqui\u00e1tricas.<\/p>\nCon esta idea en mente, estos investigadores reclutaron un considerable n\u00famero de pacientes con esquizofrenia en el hospital Hui-Long-Guan<\/em> de Pekin y otro importante grupo de personas sanas desde la comunidad, para comparar sus cerebros.<\/p>\nLos pacientes fueron tratados durante 10 semanas con dosis estables de risperidona, un f\u00e1rmaco anti-psic\u00f3tico aceptado para el tratamiento de pacientes con esquizofrenia, el cual bloquea los receptores de dopamina y serotonina. Durante el transcurso del experimento, los investigadores registraron la actividad cerebral de ambos grupos mediante la t\u00e9cnica de fMRI. Adem\u00e1s, se utiliz\u00f3 un algoritmo que aprendi\u00f3 previamente a analizar este tipo de registros, y junto con avanzados m\u00e9todos estad\u00edsticos relacion\u00f3 las conexiones funcionales entre la corteza temporal superior (CTS), la cual participa en la percepci\u00f3n auditiva y en la integraci\u00f3n sensorial, con otras \u00e1reas corticales.<\/p>\n
Los resultados fueron muy interesantes. El primero es que las conexiones de la CTS con las otras \u00e1reas analizadas se encontraban disminuidas, lo que se podr\u00eda correlacionar con los problemas para representar la realidad que tienen las personas con esquizofrenia, por ejemplo alucinaciones auditivas. Por otro lado, el algoritmo fue capaz de diagnosticar con un 78% de precisi\u00f3n a los pacientes con esquizofrenia. Finalmente, lo m\u00e1s interesante fue que pudo predecir con un 82% de precisi\u00f3n si la risperidona iba a ser efectiva o no. Si bien en otros estudios han reportado m\u00e1s del 90% de precisi\u00f3n en diagnosticar pacientes con esquizofrenia en etapas avanzadas, este es el primer estudio que predice la efectividad del tratamiento con risperidona en pacientes con solo un primer brote psic\u00f3tico.<\/p>\n
Los psiquiatras, mediante la implementaci\u00f3n del manual de diagn\u00f3stico y estad\u00edstico de los trastornos mentales (DSM-5) y de la escala de s\u00edntomas positivos y negativos (PANSS), son los \u00fanicos que est\u00e1n capacitados para diagnosticar este tipo de enfermedades. Sin embargo,\u00a0 diferentes enfermedades neuropsiqui\u00e1tricas tienen la misma bater\u00eda b\u00e1sica de s\u00edntomas, expresados de maneras diferentes, por ejemplo, tanto un paciente con esquizofrenia y uno con depresi\u00f3n pueden tener ataques de ansiedad, por lo tanto, a veces los s\u00edntomas se solapan, por lo que llegar a un diagn\u00f3stico preciso puede llegar a ser muy dif\u00edcil. Sin mencionar que los psiquiatras carecen de un poder predictivo, por lo que los tratamientos con f\u00e1rmacos para personas con esquizofrenia son del tipo ensayo y error, solo se sabe si un medicamento es efectivo despu\u00e9s de probarlo en el paciente.<\/p>\n
La idea es que este tipo de tecnolog\u00eda, que seguramente va a seguir evolucionando, pueda en el futuro ser parte de las herramientas del diagn\u00f3stico cl\u00ednico b\u00e1sico y cotidiano en la salud p\u00fablica. Claro que de momento a\u00fan falta un largo camino por recorrer e investigar, pero estos resultados son un paso importante para que en un futuro no muy lejano, quiz\u00e1s podamos tener ayudantes artificiales al servicio de los m\u00e9dicos para diagnosticar y seleccionar los tratamientos de forma m\u00e1s segura, precisa y efectiva para personas que sufran esquizofrenia o alguna otra enfermedad neuropsiqui\u00e1trica.<\/p>\n
Art\u00edculo original: https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41380-018-0106-5<\/a>.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row 0=””][vc_column 0=””][vc_column_text 0=””]<\/p>\n
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