El futuro de la medicina: cómo la IA y la biomímesis están revolucionando la atención sanitaria

Official MD Biomimicry Logo

Autora: Michellie Hernandez, MD con la ayuda de ChatGPT

Publicado: 29 de Marzo, 2024

Editado: 04 de Abril, 2024

En los últimos años, los campos de la medicina, la inteligencia artificial (IA) y la biomímesis han convergido para crear avances innovadores en la atención sanitaria. La integración de la IA y la biomímesis tiene el potencial de revolucionar la forma en que abordamos los estudios médicos y desarrollamos soluciones innovadoras para la atención al paciente. En esta publicación de blog, exploraremos el apasionante futuro de la medicina y cómo la IA y la biomímesis están impulsando esta transformación. Exploremos algunos de los avances más relevantes realizados en medicina con ayuda de la IA o la biomímesis en los últimos años:

1. IA en imágenes médicas: una de las áreas de avance más importantes es la integración de la IA con técnicas de imágenes médicas como resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y rayos X. Los algoritmos de IA entrenados en vastos conjuntos de datos ahora pueden ayudar a los radiólogos a detectar anomalías, tumores y otras condiciones patológicas con mayor precisión y eficiencia. Por ejemplo, los sistemas de análisis de imágenes basados ​​en inteligencia artificial pueden ayudar en la detección temprana del cáncer de mama al analizar mamografías e identificar signos sutiles de malignidad que los observadores humanos podrían pasar por alto. Grupos de investigación de instituciones como la Universidad de Stanford (por ejemplo, el Centro de Inteligencia Artificial en Medicina e Imágenes de Stanford) dirigidos por el Dr. Andrew Ng (DeepLearning AI) y el Dr. Curtis Langlotz han sido pioneros en el desarrollo de algoritmos de IA para el análisis de imágenes médicas. Investigación para facilitar el entrenamiento de la IA como el Proyecto Snorkel en curso: explorar cómo los datos de texto se pueden usar para entrenar el clasificador de imágenes antes que los datos que no son de texto, como videos e imágenes, actúan como una supervisión débil para el modelo de imagen final. Este proyecto, junto con análisis estadísticos y algoritmos, formó Snorkel AI o Snorkel Flow, una IA centrada en datos que es 100 veces entrena más rápido que la IA centrada en modelos.
   

2. Descubrimiento y desarrollo de fármacos: la IA ha revolucionado el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos al acelerar la identificación de posibles fármacos candidatos y optimizar sus propiedades. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar vastas bases de datos de compuestos químicos, predecir sus actividades biológicas y priorizar los candidatos más prometedores para una mayor experimentación. Además, las simulaciones y técnicas de modelado basadas en IA pueden simular las interacciones entre fármacos y objetivos biológicos, lo que conducirá al diseño de terapias más efectivas y dirigidas. El Dr. Andrew Hopkins (fundador de Exscientia AI) y su equipo en la Universidad de Dundee, incluidos investigadores del Instituto de Ciencia de Datos en Atención Médica e IA (IDASH), han desempeñado un papel decisivo en la aplicación de la IA y el aprendizaje automático al descubrimiento de fármacos y a los esfuerzos de reutilización. . Un enfoque de Exscientia AI es el diseño de proteínas de novo, el plegamiento inverso de proteínas de anticuerpos a su secuencia lineal AA para avanzar en el descubrimiento de fármacos (Dreyer et al. 2023). Este fue uno de los pasos de una propuesta de investigación que había ideado y compartido en 2020 en LinkedIn sobre cómo emular la respuesta de un individuo con una fuerte respuesta inmune al desarrollo de anticuerpos monoclonales mediante el uso de modelos de aprendizaje automático y bioimagen, por lo tanto, ingeniería inversa. anticuerpos. Posteriormente publiqué un manuscrito sobre el método y lo llamé Método HOPE, con el fin de desarrollar diagnósticos y terapias para COVID-19, otras enfermedades infecciosas, medicina de precisión para pacientes oncológicos y manufabricación biológica de bio proteínas. (Hernández et. al 2023).
   

3. Medicina personalizada: la IA y la biomimética han facilitado el desarrollo de enfoques de medicina personalizada adaptados a las características individuales de los pacientes, incluida la composición genética, los factores del estilo de vida y los perfiles de enfermedades. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos de pacientes, incluyendo la información genómica, los registros médicos electrónicos y los datos fisiológicos en tiempo real, para predecir el riesgo de enfermedades, optimizar las estrategias de tratamiento e identificar las terapias más adecuadas para cada paciente. Los sensores y dispositivos biomiméticos inspirados en sistemas biológicos pueden monitorear continuamente los parámetros de salud del paciente y proporcionar retroalimentación en tiempo real para intervenciones personalizadas. El Dr. Atul Butte y su equipo de la Universidad de California en San Francisco son conocidos por su trabajo en el aprovechamiento de la IA y la biología computacional para la medicina personalizada, incluyendo el análisis de datos clínicos y genómicos a gran escala para informar estrategias de tratamiento personalizadas. La investigación en curso sobre modelos de máquinas, big data y minería de datos puede mostrar análisis de datos del mundo real en ensayos clínicos con la esperanza de mejorar la toma de decisiones del médico mejorando el análisis de riesgos-beneficios para la salud de las terapias (Patel et. al 2024).
   

4. Asistentes de salud virtuales y telemedicina: los asistentes de salud virtuales y los chatbots impulsados ​​por inteligencia artificial se han vuelto cada vez más frecuentes en los entornos de atención médica, brindando a los pacientes asesoramiento de salud personalizado, evaluación de síntomas y capacidades de monitoreo remoto. Estos asistentes virtuales pueden aprovechar los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para interactuar con los pacientes, responder sus preguntas y brindar orientación sobre el manejo de sus condiciones de salud. Además, las plataformas de telemedicina respaldadas por tecnologías de inteligencia artificial, como Teladoc Health, permiten consultas remotas, monitoreo remoto de pacientes y la prestación de servicios de atención médica a poblaciones desatendidas. Teladoc Health integra herramientas de diagnóstico basadas en inteligencia artificial y dispositivos de monitoreo remoto para permitir el examen y la evaluación remotos del estado de salud de los pacientes.
   

5. Implantes y dispositivos médicos biomiméticos: Los principios de la biomimética han inspirado el diseño de implantes y dispositivos médicos innovadores que imitan la estructura y función de los tejidos y órganos biológicos. Por ejemplo, las prótesis biomiméticas equipadas con actuadores y sensores controlados por IA pueden proporcionar a los usuarios movimientos y retroalimentación naturalistas, mejorando la movilidad y la calidad de vida de los amputados. De manera similar, las piezas de soporte y materiales biomiméticos utilizados en aplicaciones de ingeniería de tejidos pueden promover la regeneración de tejidos y la integración con los tejidos del huésped, lo que conduce a mejores resultados en la medicina regenerativa y el trasplante de órganos. Investigadores como el Dr. Hugh Herr del MIT Media Lab y el Dr. Robert Langer del MIT han sido pioneros en el desarrollo de prótesis biomiméticas y andamios de ingeniería de tejidos, incorporando sistemas de control impulsados ​​por IA y materiales avanzados inspirados en sistemas biológicos. Robótica quirúrgica bioinspirada en la naturaleza: los robots quirúrgicos impulsados ​​por IA pueden ayudar a los cirujanos a realizar procedimientos complejos con mayor precisión y exactitud. La biomímesis puede mejorar aún más estos robots incorporando movimiento y destreza naturales, inspirados en organismos como pulpos o insectos.
   

Como podemos ver, el futuro de la medicina es increíblemente emocionante gracias a la integración de la IA y la biomímesis. Combinando el poder de las capacidades de análisis de datos de la IA con la inspiración extraída de la naturaleza, podemos desarrollar soluciones y tecnologías de vanguardia que revolucionarán la atención médica. Las posibilidades son infinitas y el potencial para mejorar la atención al paciente es inmenso.

En conclusión, la imagen representa la integración de la IA y la biomimética en la atención sanitaria, mostrando el potencial de avances innovadores en este campo. Al adoptar estos enfoques innovadores de los estudios médicos, podemos desbloquear nuevas posibilidades y dar forma al futuro de la medicina. Abracemos la curiosidad, las ideas y la visión del futuro, mientras trabajamos por un mundo más saludable y tecnológicamente más avanzado.

References:

1. Ratner, A., Bach, S.H., Ehrenberg, H. et al. Snorkel: rapid training data creation with weak supervision. The VLDB Journal 29, 709–730 (2020). https://doi.org/10.1007/s00778-019-00552-1

2. Dreyer et al. (2023). Inverse Folding for Antibody Sequence Design using Deep Learning. The 2023 ICML Workshop on Computational Biology. Honolulu, Hawai’i, USA, 2023. Copyright 2023 by the author(s).

3. Hernandez M, Bose D (2023) The HOPE Method: Reverse Engineering Antibodies of recovered Patients and Bioproteins. J Appl Microb Res. Vol: 6 Issu: 1 (09-20).

4. Patel A, Doernberg SB, Zack T, Butte AJ, Radtke KK. Predictive Modeling of Drug-Related Adverse Events with Real-World Data: A Case Study of Linezolid Hematologic Outcomes. Clin Pharmacol Ther. 2024 Feb 12. doi: 10.1002/cpt.3201. Epub ahead of print. PMID: 38345264.

5. Shu, T., Herrera-Arcos, G., Taylor, C.R. et al. Mechanoneural interfaces for bionic integration. Nat Rev Bioeng (2024). https://doi.org/10.1038/s44222-024-00151-y