¿Puede la IA fomentar una mayor diversidad en el desarrollo de fármacos?

29 de noviembre de 2022: la inteligencia artificial podría ayudar a mejorar la diversidad, la equidad y la inclusión en los ensayos clínicos y el desarrollo de fármacos al superar algunos sesgos humanos tradicionales en estas áreas, pero aún no hemos llegado allí, según los expertos. La tecnología también podría ayudar a los médicos a obtener información sobre los datos para que el diagnóstico y el tratamiento sean más precisos.

Comienza con la calidad. La inteligencia artificial (IA) se basa en grandes cantidades de datos para crear algoritmos, o instrucciones informáticas, para desarrollar mejores prácticas y predicciones. Pero las instrucciones son tan buenas como los datos utilizados para crearlas. Y las personas son las que crean los datos.

«El desarrollo de las tecnologías de IA depende de las personas, y esas personas tienen sus propios prejuicios», dice Naheed Kurji, presidente de la junta directiva de Alliance for Artificial Intelligence in Healthcare. «Como resultado, los algoritmos tendrán sus propios sesgos».

Un ejemplo es la tecnología que utiliza el habla para diagnosticar enfermedades.

«Hay muchos casos, ejemplos en los que las empresas no han sabido reconocer las diferencias en el habla entre diferentes culturas», dice Kurji. Cuando la tecnología se basa en los patrones de habla de un grupo demográfico limitado, «entonces cuando ese patrón se aplica en el mundo real a un grupo demográfico diferente con un acento diferente, ese patrón falla».

«Como resultado, no es representativo».

Otro ejemplo es el de los datos genéticos y genómicos.

«Más o menos, más del 90% de los datos genéticos y genómicos provienen de personas de ascendencia europea. No son personas del continente africano, el sudeste asiático, Asia o América del Sur. Sur», dice Kurji, quien también es presidente y director ejecutivo. de Cyclica Inc., una empresa de descubrimiento de fármacos basada en datos con sede en Toronto.

Por lo tanto, «mucha de la investigación que se ha realizado en este nivel de datos está sesgada de forma inherente», dice.

Para ser justo

Crear datos que tengan en cuenta la diversidad, la equidad y la inclusión de personas y culturas en todo el mundo no es un desafío sin esperanza. Pero llevará tiempo, dicen los expertos. Una vez que se logre este objetivo, la IA debería estar más cerca de estar libre de sesgos humanos y sistémicos.

Una mayor conciencia es esencial.

“La solución al problema proviene de que las personas entiendan inherentemente que existe un sesgo”, dice Kurji, y luego solo incluyan datos justos y equilibrados que pasen una prueba de diversidad.

¿Elegir más sabiamente?

Otra vía prometedora para la IA es agilizar el proceso de desarrollo de fármacos, reducir los posibles candidatos a fármacos y hacer que los ensayos clínicos sean más rentables.

“Si los datos de origen tienen desafíos y limitaciones, la IA continuará propagando esas limitaciones”, coincide Sastry Chilukuri, codirector ejecutivo de la empresa de ensayos clínicos basados ​​en datos Medidata y fundador y presidente de Acorn. “Los datos de origen deben volverse más representativos y equitativos para que la IA refleje lo que está sucediendo”.

Cuando se trata de sesgos humanos o sistémicos en el desarrollo de fármacos, «sería demasiado simplista decir que la IA o el aprendizaje automático pueden solucionarlo», dice Angeli Moeller, PhD, líder de datos e integraciones que generan información en Roche en Berlín. «Pero el uso responsable de la IA y el aprendizaje automático puede ayudarnos a identificar sesgos y encontrar formas de mitigar los efectos negativos que puedan causar».

socios silenciosos?

Al mismo tiempo, la IA tiene como objetivo agilizar el desarrollo de fármacos, la tecnología también puede ayudar a que todos los médicos sean mejores en su trabajo, dicen los expertos. La IA ayudaría, por ejemplo, a difundir conocimientos y experiencia a gran escala, compartiendo las mejores prácticas de médicos con mucha experiencia con pacientes más complejos. Esto ayudaría a guiar a aquellos que solo tratan a unos pocos de estos pacientes cada año.

Los volúmenes quirúrgicos en Nueva York o Delhi podrían llegar a cientos de pacientes al año, dice Chilukuri. «Pero si vas dentro de los Estados Unidos como Nebraska, el cirujano simplemente no ve tanto volumen».

La IA podría ayudar a los médicos «al proporcionarles el tipo de herramientas que les permitan brindar la misma atención de primer nivel a todas sus poblaciones mucho más rápido», dice.

Fortalecimiento de la eficiencia

La IA podría ayudar a orientar la terapia mediante el uso de datos para identificar a los pacientes con mayor riesgo. La tecnología también podría mejorar algunas áreas de cuello de botella en la medicina, como el tiempo que lleva interpretar las imágenes de rayos X, dice Kurji.

Hay una empresa de inteligencia artificial «cuyo modelo de negocio completo no es reemplazar a su radiólogo sino mejorar a los radiólogos», señala. Uno de los objetivos de la empresa es «prevenir la muerte o enfermedades graves por exámenes de rayos X perdidos o acumulados que simplemente no se procesan lo suficientemente rápido para ese paciente».

Los radiólogos están tan ocupados que quizás solo tengan 30 segundos o menos para interpretar cada escaneo, dice Chilukuri. AI puede marcar una lesión potencialmente preocupante, pero también puede comparar una imagen con escaneos anteriores en el mismo paciente. Esta visión que ofrece la IA no solo se aplica a la radiología, sino a todos los campos de la medicina basados ​​en datos.

Avanzando en la medicina personalizada

La IA también podría guiar un enfoque personal de la cirugía, «porque los humanos no son pequeños, medianos y altos», dice Chilukuri. La tecnología podría ayudar a los cirujanos a determinar exactamente dónde operar a un paciente en particular.

Moeller está de acuerdo en que la IA tiene el potencial de impulsar la medicina personalizada.

«La IA puede ayudar con el diagnóstico y la predicción del riesgo, lo que puede significar intervenciones más tempranas», dice Moeller, quien también es vicepresidente de la junta directiva de Alliance for Artificial Intelligence in Healthcare. “Si observa, por ejemplo, a un paciente diabético, ¿cuál es la probabilidad de que desarrolle problemas oculares debido al edema macular diabético?”

La tecnología también podría ayudar a ver el panorama general.

«El aprendizaje automático puede buscar patrones en una población que podrían no estar en su libro de texto médico», dice Moeller.

Más allá del diagnóstico y el tratamiento, la IA también podría ayudar a la recuperación al personalizar la rehabilitación de cada paciente, predice Chilukuri.

“No es que todos vayan a pasar por la rehabilitación exactamente de la misma manera. Por lo tanto, tiene planos de IA altamente individualizados que lo mantienen en el camino y predicen hacia dónde se dirige.

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