El desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado diversas industrias y en el campo médico su impacto es especialmente prometedor. Desde automatizar procesos de atención al paciente hasta acelerar la investigación farmacéutica, la IA ofrece un abanico de posibilidades que están siendo exploradas y puestas en práctica por empresas como AstraZeneca. Latin Trade habló con Alberto Hegewisch, Director
Médico de AstraZeneca para Latinoamérica al respecto.
Actualmente AstraZeneca tiene más de 178 proyectos en desarrollo, desde la fase inicial de investigación hasta la cuarta fase, cuando comienza la comercialización. Adicionalmente, en los últimos 2 años se han lanzado más de 10 moléculas, con otras 20 planificadas para el 2030. Este portafolio abarca áreas como la oncología, la cardiovascular, metabólica, insuficiencia cardíaca y enfermedades respiratorias, según
refirió Hegewisch.
Señaló además que desde AstraZeneca han empleado la IA y otras herramientas digitales para reducir el tiempo que suponen las pruebas clínicas, además para contribuir en la productividad y reducción de costos de los desarrollos de medicamentos.
Así, el testeo inicial de drogas con potencial de utilización en el tratamiento de diversas enfermedades, puede agilizarse por medio de la construcción de bases de datos que cuenten con las propiedades de dichas moléculas. Así mismo, el posterior análisis de la interacción de las mismas con proteínas y entornos que asemejan a los del cuerpo humano pueden delatar los posibles efectos y bioactividad frente a la enfermedad a tratar. “Lo que nos interesa es tener las mejores o las primeras terapias
en su clase”, afirma Alberto Hegewisch.
Prevención
Por otro lado, AstraZeneca usa Inteligencia Artificial para objetivos preventivos, como lo es la detección temprana del cáncer. Tal es el caso de Qure.AI.
Qure.AI es un motor de Inteligencia Artificial diseñado para analizar imágenes de radiografías de tórax obtenidas en diversos procedimientos médicos, con el objetivo de descartar el cáncer de pulmón en pacientes que originalmente no contemplaban someterse a pruebas para esta enfermedad.
Este aplicativo nació en el marco del Health Innovation Hub, un proyecto impulsado en gran medida por Hegewisch hace cuatro años, para facilitar la colaboración de la sociedad civil, conglomerados de pacientes, startups de todo el mundo, personal médico y hacedores de política pública, para buscar soluciones creativas a problemas de salud pública. Hoy en día hay más de 30 Hubs de innovación alrededor del mundo, seis de ellos ubicados en Latinoamérica, específicamente en Argentina, Colombia,
Perú, Ecuador y México.
Qure. AI, desarrollado en el Hub de la India, es una solución a dos problemas persistentes en la industria: la detección tardía de enfermedades y la falta de eficiencia en el análisis manual de radiografías de tórax.
“Al final del día, lo que queremos reducir es el tiempo que los médicos le dedican a estar analizando y revisando todas estas imágenes para que puedan dedicarse a las que realmente necesitan una interpretación profunda”, comenta Hegewisch.
La aplicación de Qure.AI permitió analizar más de 70.000 imágenes el año pasado en países como Perú, Ecuador y Colombia, y se espera que este año se procesen más de 350.000 imágenes, habiendo inluído países como México, Costa Rica, Argentina y Brasil al estudio. Esperan detectar de esta manera más de 400 casos de cáncer de pulmón en etapa temprana, lo que permite ofrecer mayores opciones terapéuticas y una expectativa de vida considerablemente mejor que cuando se detecta en etapas avanzadas.
El experto destacó la importancia de la detección temprana del cáncer, especialmente en Latinoamérica, donde 8 de cada 10 pacientes se diagnostican en etapas avanzadas, dificultando el tratamiento efectivo.
Además del cáncer de pulmón, AstraZeneca está trabajando en el desarrollo de herramientas similares para otras enfermedades, como el cáncer de mama.
Sin embargo, y pese a lo prometedor de proyectos como este aún persisten obstáculos en Latinoamérica, para que estas tecnologías tengan un arraigo amplio y duradero. Tal es el caso de la insuficiente infraestructura hospitalaria y de transporte que permita a ciertas poblaciones alcanzar los centros médicos en un primer momento.
En respuesta a esta problemática, AstraZeneca implementó desde hace dos años el Diagnóstico Móvil (DIMO), una estrategia de detección que operó en varios estados de México. Las unidades móviles transportan personal que completa cuestionarios de factores de riesgo y pruebas de tamizaje a poblaciones con difícil acceso a centros médicos y a herramientas digitales.
A través del ejemplo de AstraZeneca podemos seguir los pasos de una tecnología que aún no ha alcanzado su máximo potencial y a la que le quedan aún varios años de desarrollo para poder hacerlo. De esta manera es factible pensar en los mecanismos de inversión y colaboración relevantes para adaptar las necesidades y desafíos de la región Latinoamericana al desarrollo integral y así aprovechar plenamente el potencial de la Inteligencia Artificial en el campo de la salud.
