¿Puede la inteligencia artificial (IA) transformar potencialmente la atención sanitaria para mejor?
por la Universidad Estatal de Arizona
Ahora, para afrontar el desafío, un equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Arizona ha creado una nueva y poderosa herramienta de inteligencia artificial, llamada Ark + , para ayudar a los médicos a interpretar mejor las radiografías de tórax y mejorar los resultados de la atención médica.
«Ark + está diseñado para ser una herramienta abierta, confiable y, en última instancia, útil en los sistemas de atención médica del mundo real», dijo Jianming «Jimmy» Liang, profesor de la ASU de la Facultad de Soluciones de Salud y autor principal del estudio publicado recientemente en Nature .
En un estudio de prueba de concepto, la nueva herramienta de IA demostró una capacidad excepcional para el diagnóstico, desde enfermedades pulmonares comunes hasta enfermedades raras e incluso emergentes como la COVID-19 o la gripe aviar. Además, fue más precisa y superó al software propietario lanzado actualmente por gigantes de la industria como Google y Microsoft.
«Nuestro objetivo era crear una herramienta que no solo tuviera un buen rendimiento en nuestros estudios, sino que también pudiera ayudar a democratizar la tecnología para que esté al alcance de todos», afirmó Liang. «En definitiva, queremos que la IA ayude a los médicos a salvar vidas».
Más beneficios por el dinero invertido en atención médica
Sin duda, la gente está exigiendo más por su inversión en atención sanitaria.
Sin embargo, dado que la atención médica se ha convertido en el principal motor de la economía estadounidense, este país continúa ocupando una posición inferior a la de muchos países en numerosos indicadores, incluido el puesto 49 en esperanza de vida, según el Banco Mundial. Esto lo sitúa por debajo de países como Cuba y Qatar.
Los pacientes desean vivir vidas más saludables y obtener mejores resultados. Y los médicos quieren asegurarse de obtener un diagnóstico correcto a la primera para brindar una mejor atención al paciente.
Entonces es cuando la IA entra en la sala de espera.
Una nueva herramienta de inteligencia artificial para el cuidado de la salud
El equipo de investigación de Liang quería utilizar IA para ayudar a interpretar el tipo de radiografía más común utilizado en medicina, la radiografía de tórax.
Las radiografías de tórax son de gran ayuda para que los médicos diagnostiquen rápidamente diversas afecciones que afectan el pecho, incluidos problemas pulmonares (como neumonía, tuberculosis o fiebre del Valle), problemas cardíacos, costillas rotas e incluso ciertas afecciones intestinales.
Pero a veces pueden ser difíciles de interpretar, incluso para médicos experimentados, o pueden pasar por alto el diagnóstico de enfermedades raras o emergentes, como se vio en el primer año de la pandemia de COVID-19.
La herramienta Ark + facilita la realización de radiografías de tórax al reducir errores, acelerar el diagnóstico y hacer que la tecnología sea más equitativa al proporcionar herramientas de salud de IA de alta calidad con acceso gratuito y abierto en todo el mundo.
«Creemos en la ciencia abierta», afirmó Liang. «Por eso, utilizamos datos públicos y un conjunto de datos global, ya que creemos que esto acelerará el desarrollo del modelo de IA».
Ark + supera a las herramientas de radiografía de tórax con IA anteriores
La IA funciona entrenando software informático con grandes conjuntos de datos o, en el caso del modelo Ark + , un total de más de 700.000 imágenes de todo el mundo de varios conjuntos de datos de rayos X disponibles públicamente.
El factor clave para Ark + fue la incorporación de valor y experiencia del arte humano de la medicina. El equipo de Liang incluyó de forma crucial todas las notas médicas detalladas recopiladas para cada imagen.
«Aprendemos más conocimientos de los expertos», afirmó Liang.
Estas notas de médicos expertos fueron fundamentales para que Ark + aprendiera y desarrollara cada vez más precisión a medida que se entrenaba con cada conjunto de datos.
«Ark + acumula y reutiliza conocimiento», dijo Liang, explicando el acrónimo. «Así es como lo entrenamos. Y, básicamente, estábamos pensando en una nueva forma de entrenar modelos de IA con numerosos conjuntos de datos mediante aprendizaje totalmente supervisado. Porque antes de esto, si se quería entrenar un modelo grande con múltiples conjuntos de datos , se solía usar el aprendizaje autosupervisado, o se entrenaba con el modelo de la enfermedad, lo anormal, en lugar de una radiografía normal».
Grandes empresas como Google y Microsoft han estado desarrollando modelos de atención médica basados en inteligencia artificial de esta manera.
«Eso significa que no se utilizan las etiquetas de expertos», dijo Liang. «Y, por lo tanto, se descarta la información más valiosa de los conjuntos de datos: estas etiquetas de expertos. Queríamos que la IA aprendiera del conocimiento experto, no solo de los datos sin procesar».
Así, en un caso de David contra Goliat, el pequeño pero valiente equipo de investigación de Liang, que incluía a los estudiantes de posgrado DongAo Ma y Jiaxuan Pang, trabajó en el proyecto.
La nueva herramienta de ASU puede ser la herramienta necesaria para darle un impulso a la medicina, ya que se ha demostrado que supera al software privado y de propiedad desarrollado por gigantes.
Otros aspectos destacados del proyecto piloto incluyen:
- Modelo básico para radiografías: Ark + está entrenado con diversos conjuntos de datos de radiografías de tórax de hospitales e instituciones de todo el mundo. Esto lo optimiza para detectar una amplia gama de problemas pulmonares.
- Abierto y compartible: El equipo ha publicado el código y los modelos preentrenados. Esto significa que otros investigadores pueden mejorarlo o adaptarlo para las clínicas locales.
- Aprendizaje rápido: Ark + puede identificar enfermedades raras incluso cuando solo hay unos pocos ejemplos disponibles.
- Se adapta a nuevas tareas: Ark + también se puede ajustar para detectar problemas pulmonares nuevos o invisibles sin necesidad de un reentrenamiento completo.
- Resistente y justo: Ark + funciona bien incluso con datos irregulares y combate los sesgos. También se puede usar de forma privada y segura.
Entre los aspectos más importantes para superar a las empresas propietarias estuvo el de lograr que el software Ark + fuera de acceso abierto y gratuito para todos.
«Si competimos directamente, es poco probable que ganemos», dijo Liang. «Pero con el software de código abierto, invitamos a la colaboración con muchos otros laboratorios. Y con la participación de todos, creo que somos más poderosos que una sola empresa».
Poniendo la IA en manos de los médicos
Liang también señala que el software se puede adaptar para cualquier tipo de diagnóstico por imágenes médicas, incluidas tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y otras herramientas de imágenes, ampliando así su impacto en el futuro.
Liang y su equipo de investigación esperan que Ark + se convierta en la base para futuras herramientas de IA en medicina, permitiendo una mejor atención sin importar dónde vivan los pacientes.
El equipo de Ark + espera comercializar aún más el software en hospitales para que investigadores de todo el mundo lo utilicen y desarrollen su trabajo. Al compartirlo todo abiertamente, buscan ayudar a médicos de todos los países, incluso en zonas rurales sin recursos de big data.
Su objetivo es hacer que la IA médica sea más segura, más inteligente y más útil para todos.
«Al hacer este modelo completamente abierto, invitamos a otros a unirse a nosotros para lograr una IA médica más justa, precisa y accesible», añadió Liang. «Creemos que esto ayudará a salvar vidas».
Ésta es una mejor píldora para la atención sanitaria de Estados Unidos que a todos los estadounidenses les gustaría tomar.
Más información: DongAo Ma et al., Un modelo de base de IA totalmente abierto aplicado a la radiografía de tórax, Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-09079-8
