El desarrollo rápido en el campo de la medicina y la atención sanitaria en los últimos años ha sido impulsado por la recolección de grandes volúmenes de datos. Para manejar estos datos, se requieren métodos tecnológicos y de análisis avanzados. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo son herramientas clave que permiten que los sistemas informáticos aprendan sin instrucciones explícitas, basándose en el peso de los parámetros.
El Aprendizaje Profundo y su Uso en Medicina
La medicina y la biología se están volviendo cada vez más campos intensivos en datos. La gran cantidad y complejidad de estos datos ofrecen nuevas posibilidades y desafíos. Los algoritmos automatizados que identifican patrones significativos pueden producir conocimientos útiles y transformar la forma en que clasificamos a los pacientes, creamos tratamientos e investigamos enfermedades.
El "aprendizaje profundo" se refiere a un grupo de métodos novedosos que han demostrado mejoras revolucionarias sobre los algoritmos de aprendizaje automático de última generación en varios dominios. Por ejemplo, debido a su gran precisión y versatilidad, estas técnicas han transformado el reconocimiento de voz y la categorización de imágenes en los últimos cinco años.
Aplicaciones en la Biomedicina
El aprendizaje profundo tiene aplicaciones especiales y amplias en la informática de la salud y la biomedicina, superando en precisión a los humanos en varias áreas. Estas aplicaciones incluyen la interpretación de datos experimentales de empalme de genes y secuenciación de ADN, predicción y clasificación de la estructura de proteínas, imágenes biomédicas, farmacogenómica e identificación de variantes patógenas, descubrimiento de fármacos, entre otros.
Algoritmos de Aprendizaje Profundo
Los algoritmos de aprendizaje profundo tienen capacidades mejoradas para identificar patrones y obtener características de conjuntos de datos complejos. Estos algoritmos se utilizan en aplicaciones tanto supervisadas como no supervisadas. En aplicaciones supervisadas, el objetivo es predecir con precisión muchas etiquetas asociadas a un punto de datos individual. Los enfoques de aprendizaje profundo supervisado pueden considerarse formas más flexibles de modelos de regresión, especialmente cuando se trata de imitar correlaciones no lineales entre las características de entrada.
Avances Recientes y Ejemplos de Aplicaciones
El auge reciente en este campo de estudio es posible gracias a varios avances significativos. Los métodos del campo ahora son accesibles a una población más amplia de científicos computacionales gracias a paquetes de software fáciles de usar. Además, métodos adicionales para el entrenamiento rápido han hecho posible su uso con conjuntos de datos más grandes.
Las redes neuronales convolucionales (CNN) pueden enfatizar correlaciones locales en datos que tienen un patrón de adyacencia natural, lo que es especialmente útil en las primeras etapas de las redes neuronales. Otras topologías de redes neuronales, como los autoencoders, se utilizan frecuentemente para tareas no supervisadas. Las arquitecturas de redes neuronales se han aplicado extensamente a una amplia gama de fuentes de datos biológicos.