María Rodríguez, la científica española que trabaja con inteligencia artificial en IBM para mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades
IBM
- María Rodríguez es una científica española que utiliza inteligencia artificial para ayudar a realizar mejores diagnósticos y tratamientos de algunas enfermedades.
- En una entrevista con Business Insider España, explica el potencial de su campo de trabajo y cómo termino trabajando para IBM.
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María Rodríguez es física de formación y luego se especializó en astrofísica y cosmología. Sin embargo, su área actual es la biología porque descubrió que era el campo en que se "podían aplicar muchas de las herramientas técnicas cuantitativas que yo tenía", explica en una entrevista con Business Insider España.
"Había muchísimos datos, había poca gente con capacidades técnicas para modelizar esos datos y las puertas están abiertas de par en par, así que no me lo pensé", asegura.
Se formó en biología computacional en el Instituto Weizman de Ciencias, en Israel, y en Universidad de Columbia, en Nueva York, y hace 6 años volvió a cruzar el charco de vuelta para trabajar para IBM y arrancar de cero un proyecto que busca aplicar la inteligencia artificial en la salud.
Sus investigaciones en IBM se centran en la integración de diferentes conjuntos de datos moleculares de alto rendimiento con el fin de construir modelos moleculares exhaustivos de la enfermedad que puedan ayudar a los médicos a proporcionar mejores diagnósticos y sugerir terapias personalizadas.
La experta explica cómo la trayectoria de su trabajo le ha llevado a centrarse cada vez más en la medicina personalizada. "Tiene un impacto social y médico muy alto y hay muchas agencias financiando estos proyectos", afirma Rodríguez.
La explosión de la medicina personalizada gracias a la inteligencia artificial
En los últimos años ha habido "una auténtica explosión en positivo del desarrollo de nuevas técnica experimentales" en el campo de la biología, asegura Rodríguez.
Eso ha sido posible gracias a que se han ido acumulando un volumen masivo de datos, al tiempo que se ha ido desarrollando la tecnología necesaria para explotarlos y lograr aplicaciones médicas.
"Los científicos se han dado cuenta de que es posible analizar esos datos y avanzar en la medicina personalizada", sostiene la científica, que asegura que son algoritmos que en ningún caso buscan sustituir al médico, sino hacer sugerencias para apoyar el proceso de toma de decisiones.
En esa línea, la española ha trabajado en diversos proyectos que utilizan la inteligencia artificial y el machine learning para mejorar el análisis y tratamiento de diversos tipos de cáncer.
En 2018, cerró un trabajo enfocado en cáncer de próstata y ahora mismo el equipo está inmerso en un proyecto centrado en cánceres pediátricos. "Tienen el desafío de que tenemos menos datos porque son cánceres más raros", señala Rodríguez.
El gran potencial de la inteligencia artificial es que puede atacar el problema de la heterogeneidad de los tumores, que hace que un paciente responda a un tratamiento concreto mientras que otro no. Una de las principales ventajas de la tecnología aplicada en este sentido es que puede hacer una predicción de si un tumor responderá a un tratamiento o no.
También trabaja en lo que considera que ocupará gran parte de las investigaciones terapéuticas del futuro: el sistema inmunitario. La científica señala que el sistema inmunitario se ha relacionado con una gran cantidad de enfermedades, como el cáncer o la diabetes, y "se piensa cada vez más que sería posible tratar muchos de estos desórdenes complejos con manipulaciones del sistema inmunitario".
Y explica: "Ahora mismo estamos entendiendo qué es lo que se puede hacer, qué tipos de técnicas aplicar y qué tipos de datos están disponibles".
De cara al futuro, Rodríguez cree que esta área tiene un gran potencial transformador en cáncer, enfermedades inmunitarias y degenerativas.
La importancia de evitar la opacidad de los algoritmos
Uno de los desafíos a la hora de desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial en el sector sanitario es garantizar la transparencia de los algoritmos para que el clínico pueda examinar cómo se ha producido el proceso y tomar mejor las decisiones.
"Los modelos te dan respuestas razonables que son incorrectas y, si no tienes ninguna idea de las razones por las que el modelo predice lo que predice, es muy fácil equivocarse", advierte Rodríguez.
Y tal como señala la investigadora, si ocurre una equivocación en un traductor no es tan grave, "pero si te equivocas al estratificar un paciente con cáncer", las consecuencias son más severas.
Garantizar la transparencia completa de los algoritmos para evitar las "cajas negras" es "un campo muy complejo" en el que se incluyen tanto herramientas técnicas como la educación de la comunidad médica, explica Rodríguez, que asegura que hay varios proyectos trabajando en esa línea.
A este respecto, la científica también destaca el desafío de garantizar la transparencia en relación al uso real de los datos y la protección de los mismos.
"Los miedos son fundados. Ha habido casos en los que las compañías aseguradoras han utilizado de manera incorrecta los datos", reconoce Rodríguez.
Sin embargo, cree que se hará una regulación que garantizará que la gente tenga control sobre sus datos y que no se utilicen sin consentimiento: "La ley de Protección Europea es un paso hacia delante".
Para la experta, la regulación también tendrá que garantizar la transparencia de los modelos. "Por ejemplo, si una aseguradora de repente sube sus primas un 200%, podría haber una ley que les obligara a decirte qué modelo utilizan y qué factores consideran de alto riesgo", señala.
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