Monografias | Inteligencia Artificial. Aplicaciones en medicina

Resumen
En el presente trabajo realizamos una breve revisión del tema Inteligencia Artificial y de una de sus técnicas más recientes, el Razonamiento Basado en Casos; así como también, hacemos referencia a sus aplicaciones en medicina.

Palabras claves:
1. Inteligencia Artificial.
2. Razonamiento Basado en Casos.

La posibilidad de construir máquinas inteligentes ha estado presente en el pensamiento del hombre desde hace muchos años. En la década de los años cuarenta, y con el surgimiento de las primeras computadoras, se comenzó a pensar en la posibilidad de que en el futuro podrían existir máquinas inteligentes. A partir de aquí, se comienza a plantear una cuestión nada sencilla: ¿Cómo saber si una máquina es realmente inteligente y no se limita a repetir patrones preestablecidos?. 
Se hace necesaria una definición de la palabra inteligencia, cuestión esta muy compleja si tomamos en cuenta que se desconoce casi en su totalidad el modo en que funciona nuestro cerebro.

El diccionario terminológico de ciencias médicas(1) define la inteligencia como: "La facultad de pensar, conocer y comprender. Conjunto de funciones psíquicas superiores o de asociación". Uno de los primeros investigadores que trató de darle respuesta a la interrogante planteada fue el matemático británico Alan Turing. En su artículo "Computing machinery and inteligence" de 1950, hace una proposición de test de inteligencia, prueba que de ser superada por una máquina, permitiría afirmar que la misma es inteligente. (2)

Actualmente, es considerado como test de Turing, cualquier prueba en la que un observador imparcial mantiene una conversación con un ente, y basándose en las respuestas recibidas, es incapaz de discernir si éste es un hombre o una máquina. Tomándose en consideración que la conversación habría de realizarse, a través de un terminal de computadora o cualquier otro medio que no nos permita ver físicamente al interlocutor. Aunque Turing, basándose en la rápida evolución de la informática que ya empezaba a vislumbrarse, estaba convencido que antes del siglo XXI existiría una máquina capaz de superar su test, los resultados actuales parecen contradecir la posibilidad de construir una máquina inteligente en el futuro inmediato. Por otra parte, han sido desarrollados algunos programas que han pasado con éxito el test de Turing, aunque después de su análisis no han podido ser calificados como poseedores de auténtica inteligencia.(3)

Como ejemplo de estos programas se encuentran, el programa Eliza, que simula el comportamiento de un psiquiatra que hace preguntas a un paciente, y el programa Parry, que simula el comportamiento de un paciente paranoico. Ambos tienen una gran capacidad de convencimiento, sin embargo no tienen idea de lo que dicen. Estos programas se limitan a reconocer palabras claves dentro de la frase tecleada por la persona, y tomando en cuenta algunas reglas sintácticas definidas con anterioridad, generan una respuesta adecuada. Por lo que carecen de inteligencia, pues en realidad ignoran lo que hacen.

Este proceder es una de las objeciones que se le plantean a la inteligencia artificial (IA): el hecho de la ausencia de conciencia de lo que se hace.
Por otra parte, los programas comentados sólo son capaces de imitar ciertos tipos específicos del comportamiento humano y no se desenvuelven adecuadamente en un amplio espectro de actividades. Esta situación también se evidencia en otros campos como en el ajedrez, donde existen computadoras capaces de jugar muy bien pero no pueden hacer lo mismo en otras esferas. Varias han sido las definiciones de IA propuestas hasta el momento en las que se destacan: la de Elaine Rich (4), quien la define como "aquellos procedimientos cuyo objetivo es lograr que las computadoras resuelvan problemas que hasta el momento los hombres hacen mejor"; Marvin Minsky,(5) investigador del Instituto Tecnológico de Massachusetts, quien la define como "la ciencia de construir máquinas cuyas acciones requerirían inteligencia si fueran realizadas por seres humanos", entre otras definiciones.
Tomando en cuenta la generalidad de las definiciones de IA dada por los autores, podemos resumir que incluyen tres aspectos básicos que son: simular el intelecto humano, superar las capacidades humanas y ser inteligente.(6)

Entre las aplicaciones de la IA podemos mencionar:
a) Comprensión del lenguaje escrito o hablado que simplifica enormemente la interacción máquina-usuario.
b) Sistemas expertos. Estos programas almacenan mucha información sobre un tema en particular entre los cuales podemos mencionar: la predicción meteorológica, la búsqueda de terrenos susceptibles de contener agua o petróleo, la esfera legal, y en el diagnóstico médico. En este ultimo campo, partiendo del cuadro clínico de un paciente y aplicando ciertas reglas, buscan en su enorme base de datos cuál puede ser el diagnóstico más probable.
c) Sistemas de razonamiento basado en casos (RBC), considerados por muchos un tipo especial de sistema experto. 

La mayoría de los programas de IA solucionan problemas a partir de principios primarios. Estos pueden explicar su razonamiento, transmitiendo la red de deducciones que se forman desde el momento en que comienza la entrada de información hasta la conclusión. Sin embargo, con expertos humanos, se ha observado a menudo un tipo de explicación distinta. Un experto cuando encuentra un problema nuevo trata de recordar aquellos casos similares que han sido vistos en el pasado, recordando sus resultados y quizás el razonamiento que llevó a dicho resultado. Los nuevos problemas serán resueltos por analogía con los antiguos, y las explicaciones se darán en términos de experiencias anteriores.

En general, la segunda vez que se intenta resolver un problema es más fácil que la primera, pues su forma de solución es recordada y repetida. Se es más inteligente la segunda vez porque se recuerdan los errores pasados y se intentan evitarlos. Los expertos médicos y en leyes parecen seguir este proceder. (7)

A los sistemas informáticos que solucionan nuevos problemas por analogía con los antiguos se les denomina, sistemas de RBC. (8)
En medicina, existen algunas aplicaciones recientes que tienen como objetivo fundamental el de servir de apoyo al trabajo del médico en determinadas circunstancias, y entre las cuales podemos señalar las siguientes:
1. Asistente basado en casos para la clínica psiquiátrica. Bichindaritz (1994). (9)
2. Sistema basado en casos para el procesamiento de imágenes de tomografía axial computarizada y resonancia magnética, de tumores cerebrales. Macura (1994). (10) 
3. Sistema asistente para el manejo de pacientes en unidades de cuidados intensivos. Prize (1995 ). (11)
4. Asistente basado en casos para el diagnóstico y análisis del síndrome dismórfico. Evans (1995 ). (12)
5. Sistema de razonamiento automatizado para el diagnóstico y pronóstico del cáncer de próstata. Bartels (1996). (13)
6. Sistema para la evaluación inicial de pacientes con SIDA. Xu (1996). (14)
7. Sistema basado en casos que utiliza una red neuronal artificial para el diagnóstico del infarto agudo de miocardio. Baxt y Skora 
(1996). (15)
8. Sistema de RBC para el pronóstico de cardiopatías congénitas en recién nacidos. García Lorenzo y Bello Pérez (1996). (16)
9. Sistema basado en casos para el cálculo de la dosis de antibióticos en cuidados intensivos. Heindi (1997). (17)
10.Sistema de RBC para la detección de la enfermedad coronaria por escintigramas coronarios. Haddad (1997). (18)

Hasta aquí, hemos tratado el tema de la IA y una de sus técnicas, el RBC; así como también sus aplicaciones recientes en medicina. En nuestro país se han logrado resultados prometedores en la elaboración de programas de computación de RBC orientados fundamentalmente al diagnóstico médico. Como ejemplo de lo anterior podemos mencionar al Sistema Inteligente de Selección de Información (SISI), (16) elaborado en la Universidad Central de las Villas en 1996.

Esperamos que con el proyecto ya en marcha de informatización de la sociedad, estos programas sean incorporados cada vez más al trabajo médico, no con el objeto de sustituirlo y sí como instrumento de apoyo al personal de la salud.

Referencias bibliográficas
1. Inteligencia. Diccionario terminológico de ciencias médicas 11 ed. Barcelona: Salvat, 1990:533.
2. López M. ¿Qué problema es la inteligencia artificial? PC Semanal 1996; 218:8-10.
3. Anguiano E. Inteligencia artificial. PC Word 1991; 64:72-3.
4. Rích E. Inteligencia artificial. 2da ed. McGraw-Hill, Interamericana de España, 1994:135-7.
5. Winston H. Inteligencia artificial. 3ra ed. Addison-Wesley Iberoamericana, 1994:87-9.
6. Brena R. La inteligencia artificial: enfoques, herramientas y aplicaciones. Soluciones Avanzadas Ao2-13:15.
7. Kolodner JL. An introduction to case-based reasoning. Artf Intell Rev 1992; 6:3-34.
8. Kolodner JL, Educational implications of anaiogy. A view from case-based reasoning. Am Psychol 1997; 52 (I): 57-66.
9. Bichindaritz I. A case-based assistant for clinical psychiatry expertise. Prog Annu Symp Comput Appl Med Care 1994; 673-7.
10. Macura RT. Computerized case-based instructional system for computed tomography an magnetic resonance imaging of brain tumors. Invest Radiol 1994; 29(4):497-506.
11. Frize M. Computer-assisted decision support system for patient management in an intensive care unit Medinfo 1995; 1009-12.
12. Evans CD. A case-based assistant for diagnosis and analysis of dysmorphic syndrome. Med Inf Lond 1995; 20(2) 121-31.
13. Bartels PH. Automated reasoning system in histopathologic diagnosis and prognosis of prostate cancer and its precursors. Eur Urol 1996; 30(2):222-33.
14. Xu LD. An integrated rule and case-based approach to AIDS initial assessment. Int J Biomed Comput. 1996; 40(3): 197-207.
15. Baxt WG, Skora J. Prospective validation of artificial neural network trained to identify acute myocardial infarction. Lancet 1996 ; 347:12-5.
16. García MM, Bello RE. A model and its different applications to case-based reasoning. Knowledge Based Systems 1996; 9:465-73. 
17. Heindi B. A case-based consiliarius for therapy recommendations: computer-based advice for calculated antibiotic therapy in intensive care medicine. Comput Methods Programs Biomed 1997; 52(2): 117-27.
18. Haddad M. Feasibility analysis of a case-based reasoning system for automated detection of coronary heart disease from myocardiai scintigrams. Artif Intell Med 1997; 9(1): 61-78.

Autores:
Dr. Fernando Sadulé Más 
Especialista de I Grado en Medicina Interna. Master en Informática en Salud. Profesor Asistente de Medicina Interna. Facultad de Ciencias Médicas “Dr. Miguel Enríquez”. E-mail: fsadule@infomed.sld.cu

Dr. José Rodolfo Romero Villar
Especialista de I Grado en Medicina Interna,.Master en Infectología Profesor Asistente de Medicina Interna. Facultad de Ciencias Médicas “Dr. Miguel Enríquez”. E-mail: romesara@infomed.sld.cu

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