Investigadores de la Clínica Mayo han desarrollado una innovadora tecnología de IA, denominada "IA basada en hipótesis", que diverge de los modelos convencionales de IA basada en datos.
Los métodos tradicionales de IA destacan en la identificación de patrones en grandes cantidades de datos, como secuencias genéticas o imágenes de diagnóstico, pero a menudo no pueden incorporar directamente a su proceso de aprendizaje los conocimientos científicos o las hipótesis existentes.
La IA basada en hipótesis desafía estas normas incorporando hipótesis médicas a su proceso de aprendizaje. No solo aprende de los datos que recibe, sino que también utiliza hipótesis para explorarlos directamente.
Documentar su investigación en la revista Cancers, la Clínica Mayo aplica sus sistemas de IA basados en hipótesis para ayudar a desentrañar la dinámica de enfermedades complejas como el cáncer.
Escribir en un Comunicado de prensa de la Clínica MayoEl Dr. Hu Li, autor principal del estudio, explicó las ventajas de la IA basada en hipótesis investigación médica: "Esto fomenta una nueva era en el diseño de algoritmos de IA dirigidos e informados para resolver cuestiones científicas, comprender mejor las enfermedades y guiar la medicina individualizada."
Así es como funciona:
- Recopilación de datos: El equipo, dirigido por Zilin Xianyu y sus colegas de la Clínica Mayo, inició su estudio recopilando información genómica (ADN), proteómica (proteínas), transcriptómica (mensajes de ARN) y epigenética (cambios hereditarios que no afectan a la secuencia de ADN) de miles de muestras de cáncer.
- Desarrollo del sistema de IA: A partir de los datos recopilados, los investigadores diseñaron una nueva clase de algoritmos de IA conocidos como "IA basada en hipótesis". A diferencia de los modelos tradicionales, estos algoritmos están diseñados para integrar y probar hipótesis científicas en su proceso de aprendizaje.
- Aplicación a la investigación oncológica: Una vez listos los algoritmos, los investigadores aplicaron su IA basada en hipótesis a varias áreas clave de la investigación oncológica, como la clasificación de tumores, la estratificación de pacientes y la predicción de respuesta a fármacos, obteniendo mejores resultados que con los métodos convencionales.
El doctor Daniel Billadeau, coinventor del estudio y profesor del Departamento de Inmunología de la Clínica Mayo, declaró: "Esta nueva clase de IA abre una nueva vía para comprender mejor las interacciones entre el cáncer y el sistema inmunitario y resulta muy prometedora no sólo para probar hipótesis médicas, sino también para predecir y explicar cómo responderán los pacientes a las inmunoterapias."
Por supuesto, existen algunas limitaciones. El Dr. Li señala los retos que plantea la creación de algoritmos tan avanzados, como la necesidad de realizar investigaciones específicas para cada ámbito y el riesgo de sesgo.
Aun así, sigue siendo optimista y afirma: "No obstante, la IA basada en hipótesis facilita interacciones activas entre expertos humanos y la IA que alivian la preocupación de que la IA acabe eliminando algunos empleos profesionales".
El papel de la IA en la investigación médica y sanitaria no deja de evolucionar. investigación sobre nuevos antibióticos y sintetizar medicamentos antienvejecimiento.
Los investigadores de la Clínica Mayo utilizaron recientemente la GPT-4 como diagnóstico herramienta para pacientes con ictus, y el año pasado ayudaron a desarrollar un modelo de aprendizaje automático que podría diagnosticar la diabetes a partir de grabaciones de voz.
Sin embargo, existen riesgos, como se puso de manifiesto cuando más de 100 investigadores crearon directrices para diseño seguro de proteínas de IA para limitar las posibilidades de uso indebido.
