“En nuestro grupo, el uso del 'machine learning' nos ha ayudado a establecer para el caso de la leucemia qué población celular es la más importante, tanto para entender biológicamente la enfermedad como para dilucidar las dianas terapéuticas a las que dirigir el tratamiento y así mejorar los resultados de los pacientes. Al centrar nuestra atención en las células más importantes, podemos desarrollar mejores modelos pronósticos y tratamientos más precisos para prevenir la recaída en niños con leucemia”, aseguró

Para Davis, la integración de la inteligencia artificial en la investigación médica “permitirá nuevas formas de tomar decisiones sobre el pronóstico de los pacientes y su tratamiento, y así ayudarnos a acercarnos a la medicina de precisión”.

Para esta doctora de la Universidad de Stanford, la inteligencia artificial también puede ayudar a que el sistema sanitario y la atención médica sean más eficientes. “Al enseñarnos las pruebas diagnósticas más interesantes para cada patología, se pueden agilizar los complejos exámenes y los diagnósticos redundantes o no informativos, e invertir de esta forma menos tiempo y dinero”, indicó.

A su juicio, esto no significa que cada hospital o sistema sanitario requiera de complicados algoritmos o equipos para utilizar la inteligencia artificial, sino que “el aprendizaje de las características clave de los ensayos clínicos o estudios traslacionales, a través de modelos basados en la inteligencia artificial, proporcionarán información muy valiosa para el desarrollo de pruebas diagnósticas y pronósticas que se puedan realizar a gran escala”.

La doctora Erika Pastrana, editora ejecutiva de Nature Research con sede en Nueva York, recordó que la agencia reguladora del medicamento americana (FDA) ha aprobado el uso de la inteligencia artificial en varios campos de la medicina. “Es de esperar que estas técnicas tengan un efecto significativo en la práctica de la medicina en el siglo XXI”, subrayó Pastrana.

Por su parte, José Hernández-Orallo, catedrático del departamento de Sistemas Informáticos y Computación de la Universidad Politécnica de Valencia, explicó que “la biomedicina es un ámbito donde se dan ciertas características que son propicias para la aplicación de la inteligencia artificial y la ciencia de datos, pero también hay ciertos aspectos que deben ser resueltos para una aplicación realmente beneficiosa (equidad, privacidad, regulación…)”.

Al mismo tiempo, destacó que las máquinas irán asumiendo cada vez más tareas en el mundo de la medicina. "Es cuestión de tiempo", concluyó.