El reloj que llevas en la muñeca te podría salvar la vida sin que tú te dieras cuenta. Esto puede parecer un gancho para que compres uno de esos dispositivos a cierta compañía de la manzana mordida, pero en su lugar esta afirmación nos deja entrever hacia dónde se dirige la medicina. En este terreno de juego, el análisis de datos puede ser la jugada maestra para darnos la victoria.
El valor que tienen los datos hoy en día es innegable, son la moneda de cambio de las grandes corporaciones. Nuestras compras, nuestras búsquedas en Internet, qué serie vemos, cuánto tiempo pasamos en las redes sociales y cualquier detalle que nos podamos imaginar están registradas en algún punto (o varios puntos) a miles de kilómetros de distancia de nuestros dispositivos. Da hasta miedo vivir en esta especie de \»Gran Hermano\», pero no es un miedo distinto del que vivieron nuestros padres con la llegada de otras herramientas tecnológicas.
La recolección de datos combinada con la inteligencia artificial nos puede dar posibilidades que hasta hoy no podíamos imaginar en todos los ámbitos de nuestras vidas, y especialmente dentro de un campo tan actual como es la medicina. Dentro de este contexto de pandemia, contar con una base de datos construida sobre las interacciones de los ciudadanos puede ser de mucha utilidad para el rastreo de casos positivos y posibles brotes. Esta idea es la que se encuentra detrás de RadarCOVID, que utiliza una metodología que además asegura el anonimato de sus usuarios.
Otra aplicación del análisis de datos que ha surgido a raíz de la COVID es la detección de esta enfermedad con datos recogidos con pulseras de actividad. Estas pulseras, que se han puesto tan de moda en los últimos años, recogen datos como la frecuencia cardíaca, respiratoria o la calidad del sueño. Gracias a estos marcadores, se consigue detectar a pacientes infectados por el virus antes de mostrar ningún síntoma. Durante esa fase de la enfermedad también es posible contagiar a otras personas, por lo que se podrían evitar contagios si todos portásemos una de esas pulseras y se llevara a cabo un diagnóstico temprano. (https://www.medicaldevice-network.com/news/fitbit-devices-covid-19-signs/)
Todas estas aplicaciones, impulsadas por lo que estamos viviendo, vienen a ser adaptaciones de otras ideas en las que se usaba el análisis de datos médicos para la detección de enfermedades. Por ello, con otro tipo de bases de datos centradas en imágenes médicas de pacientes con cáncer, se pueden crear modelos capaces de detectar tumores (https://cancercenter.ai/). Estos modelos basan en algoritmos matemáticos capaces de \»ver\» las imágenes y detectar en ellas propiedades que indiquen la presencia de un tumor, pero que al ojo humano son invisibles. Estos algoritmos podrían asistir a oncólogos durante el diagnóstico de sus pacientes, haciéndolo más rápido y eficaz.
Así mismo, si utilizásemos bases de datos que contuviesen grabaciones de voz, se podría diagnosticar a personas con Parkinson. Esta enfermedad, que afecta a los nervios motores, provoca en las personas que la padecen fluctuaciones características en su forma de hablar que podrían servir como un indicador temprano de la enfermedad. (https://www.hindawi.com/journals/ijta/2016/6837498/)
Más allá de la detección de enfermedades, mediante estas tecnologías también nos podemos acercar más a colectivos vulnerables muchas veces olvidados. En nuestro país, el 43,1% de sus habitantes tiene más de 65 años y como todos sabemos, no todos reciben la atención que merecen. Bajo esta situación nació una herramienta que utiliza la inteligencia artificial para llevar a cabo el seguimiento médico de ancianos (https://tucuvi.com/). Además, no es necesario contar con un teléfono inteligente para utilizarla, simplemente funciona a través de llamadas telefónicas. El proyecto en cuestión todavía está en fase de desarrollo, pero no será extraño verlo implementado en un futuro debido al crecimiento del número de ancianos en España.
En muchos casos, sufrir ciertas enfermedades también puede llegar suponer una barrera para individuos frente al resto de la sociedad, como es el caso de las personas sordas. Ahora bien, es sencillo convertir los sonidos en texto que se pueda leer, pero, ¿convertir el lenguaje de signos en sonidos para personas oyentes? Precisamente, con los mismos modelos entrenados para “ver” tumores que mencionaba antes se pueden crear otros que vean manos. Ingenieros en Google han desarrollado algoritmos de código abierto para que muy pronto esto se convierta en una realidad (https://www.bbc.com/news/technology-49410945).
Todos estos ejemplos son sólo un pequeño número comparado con los proyectos que se pueden llevar a cabo si tuviésemos suficientes datos. Además, debido a las exigencias de las leyes de protección de datos de carácter personal en Europa, como usuarios nos podemos sentir seguros. Nuestros datos estarán sometidos en todo momento a unos estándares de anonimato que garantizan nuestra privacidad.
Aunque decir que nuestros cuerpos están hechos de números puede sonar muy frío, esta nueva dimensión nos puede ayudar a desentrañar misterios que hasta ahora desconocíamos. Hay muchas relaciones presentes en nuestros cuerpos que se esconden a nuestros ojos. Sin embargo, gracias a implementar todo lo que he mencionado –que no son más que algoritmos matemáticos– podemos transformar el paradigma actual de la medicina y adquirir una visión que ayude, en última instancia, a transformar la vida de muchas personas.
