Hace unas semanas dejábamos una encuesta en Twitter preguntando si los ordenadores sustituirían a los médicos en el futuro. Pues de acuerdo a los 23 votos recibidos de nuestros carbonian@s, solo el 40% piensa que los ordenadores tendrán la última palabra en nuestro diagnóstico en un futuro. Así que parece que aún hay futuro para el hombre, o en este caso, para los médicos.
La verdad es que nos encontramos en un momento donde las máquinas (u ordenadores) pueden llegar a aprender patrones y características en una imagen y asociarlo a un diagnóstico determinado (previa fase de entrenamiento). Teniendo en cuenta que un ordenador puede “ver” más niveles de grises de la imagen (intensidad de los píxeles) que un ser humano, pues podemos decir que juegan con ventaja. Todo eso es gracias, en mayor parte, a avances en lo que llamamos la inteligencia artificial.
Últimamente, en las conferencias de radiología, además de otros muchos campos científicos, se escucha mucho hablar sobre aprendizaje profundo o deep learning del inglés. Este tipo de programas utiliza modelos de aprendizaje basado en la red de neuronas del cerebro. Un conjunto de nodos (neuronas) interconectados entre sí (axones) que realizan una tarea en concreta. Este concepto fue propuesto hace unas décadas, pero no ha sido hasta éstos últimos años cuando ha sido explotado masivamente, en parte gracias a la bajada de precio de las tarjetas gráficas de los ordenadores, donde se realizan la mayoría de los cálculos de las redes neuronales.
Para que os hagáis una idea. Se entrena una red neuronal con muchas imágenes anotadas por médicos (con información sobre el diagnóstico, por ejemplo) y el ordenador extrae la información que considera más relevante de las mismas. Luego, se le proporciona una imagen nueva y el ordenador toma una decisión basada en su “experiencia” (entrenamiento).
Fuera de la medicina, el Deep learning es muy utilizado también. Por ejemplo, un grupo de investigación alemán entrenó un programa con imágenes de cuadros de pintores conocidos, como Van Gogh. Luego, al programa se le proporcionaban imágenes nuevas y éste las modificaba como si fueran pintadas por el mismo artista, manteniendo su estilo de pintura. 
Llegados a este punto podemos observar que las máquinas tienen un gran potencial y que jugarán un gran papel en el futuro, tanto en la medicina como en muchos otros campos. Sin embargo, ¿qué pasa con los animales? El hombre siempre ha hecho uso de ellos en diferentes campos. Además, muchos de ellos tienen algunos sentidos más agudizados y pueden ver cosas que el ser humano no es capaz de ver. Entonces, si somos capaces de entrenar un ordenador para detectar una enfermedad, ¿podemos ser capaces de entrenar un animal para la misma tarea? La respuesta es si.
Es bien sabido que los perros, con su olfato, pueden ser entrenados para detectar drogas, explosivos, dinero, etc. Pero también pueden detectar subidas y bajadas de azúcar en pacientes diabéticos. Sin embargo, la ciencia puede ir más allá. Hace unos años, científicos americanos entrenaron un grupo de palomas para detectar cáncer de mama. Sorprendentemente, después de entrenar las palomas (dándoles comida como recompensa por sus aciertos), el conjunto de éstas consiguió resultados a la altura de de un radiólogo :-o.
Nos espera un futuro apasionante, donde el ser humano podrá disponer tanto de máquinas como animales para mejorar ciertas tareas. ¿Encontraremos palomares en los hospitales del futuro? En la ciencia, todo es posible.
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