HAL es la computadora inteligente que todo lo sabe en 2001 Odisea del Espacio (Stanley Kubrick, 1968); es un acrónimo en el que las tres letras, son la letra previa a IBM. Nada es casual, menos con el controvertido cineasta. Es un sistema de inteligencia artificial que interactúa a nivel emocional con los tripulantes de la nave.
La inteligencia artificial se basa en redes de datos que imitan la función neuronal para que el sistema pueda “aprender” de su entorno, asimilar la información y aplicarla en lo futuro a otras interacciones y toma de decisiones. Su uso, inicialmente, ha sido lúdico. Hace once años pudimos ver cómo Deep Blue de IBM, venció por primera vez en la historia al gran maestro del ajedrez Gary Kasparov. Después vimos cómo Watson, de IBM, venció a los más exitosos ganadores de juego Jeopardy en el año 2011
En 2014, Google adquirió Deepmind, una compañía de inteligencia artificial basada en Big Data o en datos crudos; establecida hace apenas cinco años en Londres y fundada por Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman. Su sistema, AlphaGO, pudo derrotar a Lee Sedol, campeón mundial de Go (un juego con más variables estadísticas de ajedrez) 4 a 1 en marzo de 2016 en Seúl, Corea del Sur.
En 2015 publicaron en Nature, una de las revistas científicas más influyentes en el mundo un artículo sobre DeepRL un sistema de redes neuronales profundas y aprendizaje reforzado que domina todos los juegos de Atari 2600 a un nivel superior a cualquier humano ¿Te acuerdas de Space Invaders y Pac Man?
El siguiente paso para esta compañía es incursionar en el diagnóstico de enfermedades, haciendo uso de la inteligencia artificial y el análisis de datos. Se han asociado con el Hospital Moorfields de Inglaterra para desarrollar un programa para el diagnóstico de enfermedades oculares a distancia.
Con este sistema pretenden diagnosticar enfermedades de la retina como la retinopatía diabética (segunda causa de ceguera prevenible en México) y la degeneración macular relacionada a la edad, que afecta a 1.5% de la población.
La tecnología de aprendizaje permitirá al sistema de Deepmind analizar los miles de estudios de alta tecnología como Fluorangiografías digitales y Tomografías de mácula, aprender de las pequeñas variantes anatómicas y de los cambios clínicos que pueden ser imperceptibles al ojo no experimentado y emitir un diagnóstico muy temprano lo que permitirá una intervención oportuna, mayor prevención y una disminución significativa en costos para el estado.
Aunque para mí, hasta el momento, no hay como la medicina clásica, la historia clínica y el examen directo al paciente. Es cierto que los estudios de gabinete son indispensables para la práctica adecuada de la oftalmología, la interpretación del humano en el diagnóstico de las enfermedades oculares se basa en experiencia y un poco de “feeling”. Estamos ante el umbral de un gran cambio de paradigma en la medicina. La pregunta es ¿Hasta dónde llegará?