Can AI Catch What Doctors Miss? | Eric Topol | TED

Summary

El script destaca cómo la inteligencia artificial, especialmente AlphaFold y modelos de aprendizaje profundo, está revolucionando la medicina y la ciencia de la vida. Se discute su capacidad para predecir estructuras proteicas, mejorar la precisión en diagnósticos médicos y ayudar en la toma de decisiones clínicas, lo que sugiere un futuro en el que los médicos puedan centrarse más en el cuidado personalizado de los pacientes.

Takeaways

• 🔬 Scripps Research es la institución no lucrativa más grande en biomedicina y ha visto cómo el tiempo para definir la estructura 3D de una proteína se ha reducido de años a minutos gracias a AlphaFold.
• 🌟 AlphaFold, derivado de DeepMind, ha revolucionado la predicción de estructuras proteicas y ha inspirado modelos similares para ARN y anticuerpos, incluso creando proteínas que no existen en la naturaleza.
• 🤔 A pesar de los logros de AlphaFold, la falta de comprensión completa de cómo funciona el modelo de transformador plantea preguntas sobre el reconocimiento de sus creadores.
• 🏥 Los errores médicos diagnosticos son comunes y graves, y la tecnología AI podría ayudar a reducirlos, especialmente en el campo de la medicina de precisión.
• 👁️ El aprendizaje supervisado con imágenes retinianas ha demostrado que la IA puede identificar características que los humanos no pueden ver, como el género de una persona con una precisión del 97%.
• 📚 Los avances en visión por computadora han permitido que la IA detecte nódulos en radiografías de tórax que los radiólogos expertos podrían haber pasado por alto, lo que es representativo de la capacidad de IA en todas las imágenes médicas.
• 🩺 La IA puede ayudar en el diagnóstico y control de enfermedades como la diabetes, la hipertensión, la enfermedad renal, la enfermedad cardíaca y la enfermedad de Alzheimer, incluso antes de que aparezcan síntomas clínicos.
• 💻 Los modelos de aprendizaje profundo, especialmente los basados en redes neuronales convolucionales, han demostrado una capacidad sorprendente para detectar detalles que los médicos no pueden ver.
• 🧠 Los modelos de transformador, como GPT-4, con más de un trillón de conexiones, están cambiando la forma en que se procesa la información en múltiples campos, incluyendo la medicina.
• 📝 La liberación de los médicos de la escritura de notas durante las consultas, gracias a la IA, puede mejorar la relación médico-paciente y permitir un enfoque más humano en el cuidado de la salud.
• 🌐 Los modelos fundacionales en medicina, como el desarrollado por Moorfields Eye Institute, utilizan imágenes retinianas para predecir múltiples resultados de salud, lo que es un paso adelante en la personalización de la atención médica.

Q & A

¿Cuántos años ha trabajado en Scripps Research la persona que habla en el guion?

Ha trabajado en Scripps Research durante los últimos 17 años.

¿Qué cambio significativo ha habido en el tiempo que se tarda en definir la estructura 3D de una proteína?

Antes se necesitaban dos o tres años, pero ahora se puede hacer en dos o tres minutos gracias al trabajo de AlphaFold.

¿Quiénes son los responsables del desarrollo de AlphaFold y cómo se relaciona con el premio Nobel?

AlphaFold es una derivación de DeepMind, desarrollada por Demis Hassabis y John Jumper, quienes fueron reconocidos con el Premio Nobel estadounidense en septiembre.

¿Cómo ha influido el trabajo de AlphaFold en otros modelos de predicción de estructuras proteicas?

Inspiró muchos otros modelos de predicción de estructuras proteicas, así como de ARN y anticuerpos, y ha permitido identificar mutaciones en el genoma y crear proteínas que no existen en la naturaleza.

¿Qué es el modelo de transformador y por qué es relevante en el contexto del premio Nobel?

El modelo de transformador es una tecnología utilizada en AlphaFold. Aunque Demis y John y su equipo de 30 científicos no comprenden completamente cómo funciona, su impacto es significativo y ha llevado a cuestionamientos sobre si la IA debería recibir un asterisco en el premio.

¿Cuál es el problema principal en la comunidad médica que se menciona en el guion?

Los errores médicos diagnósticos, que según el Instituto Nacional de Medicina, todos experimentarán al menos una vez en su vida.

¿Cómo ha ayudado la inteligencia artificial (IA) en la detección de errores médicos y en la medicina de precisión?

La IA ha demostrado ser capaz de mejorar la precisión en la detección de errores médicos y en la medicina de precisión a través del aprendizaje supervisado de grandes conjuntos de datos etiquetados y anotados.

¿Qué es un ejemplo específico de cómo la IA ha mejorado la detección de enfermedades a través de imágenes médicas?

La IA ha demostrado ser capaz de detectar nódulos en radiografías de tórax que los radiologos expertos habían pasado por alto, lo que podría ser canceroso.

¿Cómo se relaciona la IA con la medicina preventiva y la detección temprana de enfermedades?

La IA ha mostrado la capacidad de detectar enfermedades como la diabetes, la enfermedad renal, la enfermedad cardíaca y la enfermedad de Alzheimer antes de que se manifiesten síntomas clínicos.

¿Qué es GPT-4 y cómo se relaciona con la IA en el campo de la medicina?

GPT-4 es un modelo de inteligencia artificial avanzado con más de un trillón de conexiones. Su capacidad de procesar información y conocimiento en múltiples modalidades, como el lenguaje, las imágenes y el habla, representa un avance significativo en la IA en la medicina.

¿Cómo podría cambiar la IA la relación entre el paciente y el médico en el futuro?

La IA podría liberar a los médicos de la necesidad de registrar datos manualmente, permitiéndoles pasar más tiempo con los pacientes y mejorar la calidad de la atención médica.