Can AI Catch What Doctors Miss? | Eric Topol | TED

Traductor: Sebastian Betti Revisor: Ines Izquierdo

I've had the real fortune of working at Scripps Research

He tenido la verdadera suerte de trabajar en Scripps Research

for the last 17 years.

durante los últimos 17 años.

It's the largest nonprofit biomedical institution in the country.

Es la institución biomédica no lucrativa más grande del país.

And I've watched some of my colleagues,

Y he observado a algunos de mis colegas,

who have spent two to three years

que han dedicado dos o tres años

to define the crystal 3-D structure of a protein.

a definir la estructura cristalina tridimensional de una proteína.

Well, now that can be done in two or three minutes.

Bueno, ahora eso se puede hacer en dos o tres minutos.

And that's because of the work of AlphaFold,

Y eso se debe al trabajo de AlphaFold,

which is a derivative of DeepMind, Demis Hassabis and John Jumper,

que es un derivado de DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper,

recognized by the American Nobel Prize in September.

galardonados con el Premio Nobel estadounidense en septiembre.

What's interesting, this work,

Lo interesante es que este trabajo,

which is taking the amino acid sequence in one dimension

que consiste en tomar la secuencia de aminoácidos en una dimensión

and predicting the three-dimensional protein at atomic level,

y predecir la proteína tridimensional a nivel atómico,

[has] now inspired many other of these protein structure prediction models,

ha inspirado muchos otros modelos de predicción de estructuras proteicas,

as well as RNA and antibodies,

así como el ARN y los anticuerpos,

e incluso ha podido captar todas las mutaciones erróneas del genoma

and even being able to pick up all the missense mutations in the genome,

e incluso ha sido capaz de idear proteínas

and even being able to come up wit proteins

that have never been invented before, that don't exist in nature.

que nunca se han inventado antes, que no existen en la naturaleza.

Now, the only thing I think about this is it was a transformer model,

Ahora, lo único que pienso de esto es que se trataba de un modelo de transformador,

we'll talk about that in a moment,

hablaremos de eso en un momento,

in this award, since Demis and John

en este premio, ya que Demis y John

and their team of 30 scientists

y su equipo de 30 científicos

don't understand how the transformer model works,

no entienden cómo funciona el modelo de transformador,

shouldn't the AI get an asterisk as part of that award?

¿no debería la IA recibir un asterisco como parte de ese premio?

I'm going to switch from life science,

Voy a pasar de las ciencias de la vida,

which has been the singular biggest contribution just reviewed,

la contribución más destacada que acabo de mencionar,

to medicine.

a la medicina.

And in the medical community,

Y en la comunidad médica,

the thing that we don't talk much about are diagnostic medical errors.

algo de lo que no hablamos mucho son los errores médicos de diagnóstico.

And according to the National Academy of Medicine,

Y según la Academia Nacional de Medicina,

all of us will experience at least one in our lifetime.

todos experimentaremos al menos uno en nuestra vida.

And we know from a recent Johns Hopkins study

Y sabemos por un estudio reciente de la Universidad Johns Hopkins

that these errors have led to 800,000 Americans dead

que estos errores han provocado la muerte

o la discapacidad grave de 800 000 estadounidenses cada año.

or seriously disabled each year.

So this is a big problem.

Por lo tanto, es un gran problema.

And the question is, can AI help us?

Y la pregunta es, ¿puede ayudarnos la IA?

And you keep hearing about the term “precision medicine.”

Y no paramos de oír hablar del término «medicina de precisión».

Well, if you keep making the same mistake over and over again, that's very precise.

Si sigues cometiendo el mismo error una y otra vez, eso es muy preciso.

(Laughter)

(Risas)

We don't need that,

No necesitamos eso,

we need accuracy and precision medicine.

necesitamos medicina de exactitud y precisión.

So can we get there?

Entonces, ¿podemos llegar a ese punto?

Well, this is a picture of the retina.

Bueno, ésta es una imagen de la retina.

And this was the first major hint,

Y ésta fue la primera pista importante:

training 100,000 images with supervised learning.

entrenar 100.000 imágenes con aprendizaje supervisado.

Could the machine see things that people couldn't see?

¿La máquina podía ver cosas que la gente no podía ver?

And so the question was, to the retinal experts,

Entonces, la pregunta era, para los expertos en retina,

is this from a man or a woman?

¿es de un hombre o de una mujer?

And the chance of getting it accurate was 50 percent.

Y la probabilidad de acierto era del 50 %.

(Laughter)

(Risas)

But the AI got it right, 97 percent.

Pero la IA lo hizo bien, un 97 %.

So that training,

Así que, ese entrenamiento, las características ni siquiera

the features are not even fully defined of how that was possible.

están completamente definidas de cómo fue posible.

Well that gets then to all of medical images.

Bueno, eso pasa entonces con todas las imágenes médicas.

This is just representative, the chest X-ray.

Esto es sólo representativo, la radiografía de tórax.

And in fact with the chest X-ray,

De hecho, en el caso de la radiografía de tórax, la IA pudo detectar...

the ability here for the AI to pick up,

los radiólogos expertos no vieron el nódulo,

the radiologists, expert radiologists missing the nodule,

which turned out to be picked up by the AI as cancerous,

y la IA lo detectó como canceroso,

and this is, of course, representative of all of medical scans,

y esto, por supuesto, es representativo de todas las exploraciones médicas,

whether it’s CT scans, MRI, ultrasound.

ya sean TACs,

resonancias magnéticas o ecografías.

That through supervised learning of large, labeled, annotated data sets,

Que mediante el aprendizaje supervisado

de grandes conjuntos de datos, etiquetados y comentados,

we can see AI do at least as well, if not better,

podemos ver que la IA lo hace al menos tan bien, si no mejor,

than expert physicians.

como los médicos expertos.

Además, 21 ensayos aleatorios sobre la detección de pólipos,

And 21 randomized trials of picking up polyps --

machine vision during colonoscopy -- have all shown

visión artificial durante una colonoscopia,

that polyps are picked up better

han demostrado que los pólipos se detectan mejor

with the aid of machine vision than by the gastroenterologist alone,

con la ayuda de la visión artificial que solo con el gastroenterólogo,

especially as the day goes on, later in the day, interestingly.

sobre todo a medida que avanza el día, a última hora,

lo cual resulta interesante.

We don't know whether picking up all these additional polyps

No sabemos si la detección de todos estos pólipos adicionales

changes the natural history of cancers,

cambia la evolución natural de los cánceres,

but it tells you about machine eyes,

pero nos habla del poder de los ojos mecánicos.

the power of machine eyes.

Now that was interesting.

Eso sí que era interesante.

But now still with deep learning models, not transformer models,

Ahora, con modelos de aprendizaje profundo, no modelos de transformadores,

we've seen and learned that the ability

hemos visto y aprendido que la capacidad de la visión artificial

for computer vision to pick up things that human eyes can't see

para captar cosas que los ojos humanos no pueden ver

is quite remarkable.

es bastante notable.

Here's the retina.

Aquí está la retina.

Picking up the control of diabetes and blood pressure.

Captar el control de la diabetes y la presión arterial.

Kidney disease.

Enfermedad renal.

Liver and gallbladder disease.

Enfermedad del hígado y de la vesícula biliar.

The heart calcium score,

El índice de calcio coronario,

which you would normally get through a scan of the heart.

que normalmente se obtiene a través de una escáner del corazón.

Alzheimer's disease before any clinical symptoms have been manifest.

La enfermedad de Alzheimer antes de que se manifieste ningún síntoma clínico.

Predecir infartos y derrames cerebrales.

Predicting heart attacks and strokes.

Hyperlipidemia.

Hiperlipidemia.

And seven years before any symptoms of Parkinson's disease,

Y detectar la enfermedad de Parkinson siete años antes de que aparezca

cualquier síntoma.

to pick that up.

Now this is interesting because in the future,

Ahora bien, esto es interesante porque, en el futuro,

we'll be taking pictures of our retina at checkups.

tomaremos fotografías de la retina en las revisiones.

This is the gateway to almost every system in the body.

Esta es la puerta de entrada a casi todos los sistemas del cuerpo.

Es realmente sorprendente.

It's really striking.

And we'll come back to this because each one of these studies

Volveremos a este tema porque cada uno de estos estudios

was done with tens or hundreds [of] thousands of images

se realizó con decenas o cientos de miles de imágenes

with supervised learning,

con aprendizaje supervisado,

and they’re all separate studies by different investigators.

y todos son estudios independientes realizados por distintos investigadores.

Now, as a cardiologist, I love to read cardiograms.

Ahora, como cardióloga, me encanta leer cardiogramas.

I've been doing it for over 30 years.

Lo he estado haciendo durante más de 30 años.

But I couldn't see these things.

Pero no podía ver estas cosas.

Like, the age and the sex of the patient,

Por ejemplo, la edad y el sexo del paciente,

or the ejection fraction of the heart,

o la fracción de eyección del corazón,

making difficult diagnoses that are frequently missed.

realizar diagnósticos difíciles que a menudo se pasan por alto.

The anemia of the patient, that is, the hemoglobin to the decimal point.

La anemia del paciente, es decir, la hemoglobina hasta el punto decimal.

Predicting whether a person,

Predecir si una persona

que nunca ha sufrido una fibrilación auricular

who's never had atrial fibrillation or stroke

from the ECG,

o un ictus mediante un electrocardiograma

whether that's going to likely occur.

si es probable que eso vaya a ocurrir.

Diabetes, a diagnosis of diabetes and prediabetes, from the cardiogram.

Diabetes, un diagnóstico de diabetes y prediabetes a partir de un cardiograma.

The filling pressure of the heart.

La presión de llenado del corazón.

Hypothyroidism

Hipotiroidismo

and kidney disease.

y enfermedad renal.

Imagine getting an electrocardiogram to tell you about all these other things,

Imagina que te hacen un electrocardiograma

para informarte sobre todas estas cosas,

not really so much about the heart.

no tanto sobre el corazón.

Then there's the chest X-ray.

Luego está la radiografía de tórax.

Who would have guessed that we could accurately determine

¿Quién hubiera imaginado que podríamos determinar con precisión

the race of the patient,

la raza del paciente,

no less the ethical implications of that,

y no digamos las implicaciones éticas de ello,

from a chest X-ray through machine eyes?

a partir de una radiografía de tórax hecha con ojos mecánicos?

And interestingly, picking up the diagnosis of diabetes,

Y, curiosamente, se obtiene el diagnóstico de la diabetes,

as well as how well the diabetes is controlled,

así como el grado de control de la misma,

through the chest X-ray.

a través de una radiografía de tórax.

And of course, so many different parameters about the heart,

Y, por supuesto, hay tantos parámetros diferentes relacionados con el corazón,

which we could never,

que ni los radiólogos ni los cardiólogos

radiologists or cardiologists, could never be able to come up

podríamos llegar a imaginar para qué

with what machine vision can do.

sirve la visión artificial.

Pathologists often argue about a slide,

Los patólogos suelen discutir acerca de una diapositiva,

about what does it really show?

¿qué es lo que muestra realmente?

But with this ability of machine eyes,

Sin embargo, gracias a esta capacidad de los ojos mecánicos,

the driver genomic mutations of the cancer can be defined,

pueden definirse las mutaciones genómicas causantes del cáncer,

no less the structural copy number variants

así como las variantes estructurales del número de copias

that are accounting or present in that tumor.

que representan o están están presentes en el tumor.

Also, where is that tumor coming from?

Además, ¿de dónde viene ese tumor?

For many patients, we don’t know.

Para muchos pacientes, no lo sabemos.

But it can be determined through AI.

Pero se puede determinar mediante la IA.

And also the prognosis of the patient,

Y también el pronóstico del paciente,

just from the slide,

a partir de la diapositiva,

by all of the training.

por todo el entrenamiento.

Again, this is all just convolutional neural networks,

Una vez más, todo esto son solo redes neuronales convolucionales,

not transformer models.

no modelos de transformadores.

So when we go from the deep neural networks to transformer models,

Así pues, si pasamos de las redes neuronales profundas

a los modelos de transformadores, esta preimpresión clásica,

this classic pre-print,

one of the most cited pre-prints ever,

una de las más citadas de la historia, «Todo lo que se Necesita es Atención»,

"Attention is All You Need,"

the ability to now be able to look at many more items,

poder analizar muchos más elementos,

whether it be language or images,

ya sean idiomas o imágenes,

and be able to put this in context,

y poder ponerlos en contexto,

setting up a transformational progress in many fields.

lo que supone un progreso transformador en muchos campos.

The prototype is, the outgrowth of this is GPT-4.

El prototipo, el resultado de esto, es el GPT-4.

With over a trillion connections.

Con más de un billón de conexiones.

Our human brain has 100 trillion connections or parameters.

Nuestro cerebro humano tiene 100 billones de conexiones o parámetros.

Pero un billón,

But one trillion,

just think of all the information, knowledge,

basta con pensar en toda la información y el conocimiento

that's packed into those one trillion.

que contiene ese billón.

And interestingly, this is now multimodal with language, with images,

Y curiosamente, ahora esto es multimodal con el lenguaje, las imágenes

with speech.

y la voz.

And it involves a massive amount of graphic processing units.

E implica una enorme cantidad de unidades de procesamiento gráfico.

And it's with self-supervised learning,

Y lo hace con el aprendizaje autosupervisado,

which is a big bottleneck in medicine

que es un gran obstáculo en la medicina,

because we can't get experts to label images.

porque no podemos conseguir que los expertos etiqueten las imágenes.

This can be done with self-supervised learning.

Esto se puede lograr con el aprendizaje autosupervisado.

So what does this set up in medicine?

Entonces, ¿qué establece esto en medicina?

It sets up, for example, keyboard liberation.

Establece, por ejemplo, la liberación del teclado.

The one thing that both doctors, clinicians

Es lo único que tanto los médicos como

and patients would like to see.

los pacientes desearían ver.

Everyone hates being data clerks as clinicians,

El personal médico, todos odian trabajar como oficinistas,

and patients would like to see their doctor

y a los pacientes les gustaría ver a su médico

when they finally have the visit they've waited for a long time.

cuando por fin tengan la cita

que han estado esperando durante mucho tiempo.

So the ability to change the face-to-face contact

Por lo tanto, la posibilidad de cambiar el contacto cara a cara

is just one step along the way.

es solo un paso en el camino.

By having the liberation from keyboards with synthetic notes

Al liberarse de los teclados con notas sintéticas motivadas,

that are driven, derived from the conversation,

derivadas de la conversación, y todas las funciones normales

and then all the downstream normal data clerk functions that are done,

que se realizan como empleado de datos,

often off-hours.

a menudo fuera del horario laboral.

Estamos viendo en los sistemas de salud de EE. UU.

Now we're seeing in health systems across the United States

where people, physicians are saving many hours of time

que las personas y los médicos ahorran muchas horas

and heading towards ultimately keyboard liberation.

y se encaminan en última instancia, a liberarse del uso del teclado.

Recientemente publicamos,

We recently published, with the group at Moorfields Eye Institute,

junto con el grupo del Instituto Oftalmológico Moorfields,

led by Pearse Keane,

dirigido por Pearse Keane,

the first foundation model in medicine from the retina.

el primer modelo fundacional en medicina a partir de la retina.

And remember those eight different things that were all done by separate studies?

¿Y recuerdas esas ocho cosas diferentes que se realizaron en estudios distintos?

This was all done with one model.

Todo esto se hizo con un solo modelo.

This is with 1.6 million retinal images

Con 1,6 millones de imágenes retinianas

predicting all these different outcome likelihoods.

que predicen todas estas diferentes probabilidades de resultados.

And this is all open-source,

Y todo esto es de código abierto,

which is of course really important that others can build on these models.

lo que, por supuesto, es muy importante

para que otros puedan basarse en estos modelos.

Now I just want to review a couple of really interesting patients.

Ahora solo quiero revisar un par de pacientes realmente interesantes.

Andrew, who is now six years old.

Andrew, que ahora tiene seis años.

He had three years of relentlessly increasing pain, arrested growth.

Tuvo tres años de dolor cada vez mayor y de crecimiento detenido.

Su forma de andar se vio afectada por el arrastre del pie izquierdo

His gait suffered with a dragging of his left foot,

he had severe headaches.

y tenía fuertes dolores de cabeza.

He went to 17 doctors over three years.

Acudió a 17 médicos durante tres años.

His mother then entered all his symptoms into ChatGPT.

Luego, su madre introdujo todos sus síntomas en ChatGPT.

It made the diagnosis of occulta spina bifida,

El médico le diagnosticó una espina bífida oculta,

which meant he had a tethered spinal cord that was missed by all 17 doctors

lo que significaba que tenía la médula espinal anclada

y los 17 médicos lo pasaron por alto durante tres años.

over three years.

He had surgery to release the cord.

Se sometió a una cirugía para liberar la médula.

He's now perfectly healthy.

Ahora está perfectamente sano.

(Applause)

(Aplausos)

This is a patient that was sent to me,

Esta es una paciente que me enviaron

who was suffering with, she was told, long COVID.

y que sufría, según le dijeron, de una COVID prolongada.

She saw many different physicians, neurologists,

Consultó a muchos médicos y neurólogos diferentes,

and her sister entered all her symptoms after getting nowhere,

y su hermana registró todos sus síntomas después de no haber recibido

no treatment for long COVID,

ningún tratamiento para la COVID prolongada,

there is no treatment validated,

no hay ningún tratamiento validado

and her sister put all her symptoms into ChatGPT.

y su hermana puso todos sus síntomas en ChatGPT.

Descubrieron que, en realidad, la enfermedad no era COVID prolongada

It found out it actually was not long COVID,

she had limbic encephalitis, which is treatable.

sino que tenía encefalitis límbica, que es tratable.

She was treated, and now she's doing extremely well.

Recibió tratamiento y ahora está muy bien.

But these are not just anecdotes anymore.

Pero estas ya no son simples anécdotas.

70 very difficult cases

Se compararon 70 casos muy difíciles

that are the clinical pathologic conferences

at the New England Journal of Medicine

que fueron objeto de conferencias de patología clínica

were compared to GPT-4,

del New England Journal of Medicine con el GPT-4,

and the chatbot did as well

y el chatbot hizo el diagnóstico igual

or better than the expert master clinicians

o mejor que los maestros clínicos expertos.

in making the diagnosis.

Sólo quiero terminar con una conversación reciente con mi compañero.

So I just want to close with a recent conversation with my fellow.

Medicine is still an apprenticeship,

La medicina sigue siendo un aprendizaje,

and Andrew Cho is 30 years old,

y Andrew Cho tiene 30 años y cursa su segundo año de beca

in his second year of cardiology fellowship.

en cardiología.

We see all patients together in the clinic.

Atendemos a todos los pacientes juntos en la clínica.

And at the end of clinic the other day,

El otro día, al final de la clínica,

I sat down and said to him,

me senté y le dije

"Andrew, you are so lucky.

: «Andrew, tienes mucha suerte.

You're going to be practicing medicine in an era of keyboard liberation.

Vas a ejercer la medicina en una era de liberación del teclado.

You're going to be connecting with patients

Conectarás con los pacientes

the way we haven't done for decades."

de una manera que no lo hemos hecho durante décadas».

That is the ability to have the note

Esa es la capacidad de tomar nota

and the work from the conversation

y el trabajo de la conversación

to derive things like pre-authorization,

para obtener información como la autorización previa,

la facturación, las recetas, las consultas futuras,

billing, prescriptions, future appointments --

all the things that we do,

todo lo que hacemos,

incluidos consejos para el paciente.

including nudges to the patient.

For example, did you get your blood pressure checks

Por ejemplo, ¿te revisaron la presión arterial

and what did they show

y qué mostraron?

and all that coming back to you.

Y todo lo que vuelve a ti.

But much more than that,

Pero mucho más que eso,

to help with making diagnoses.

para ayudar a hacer diagnósticos.

And the gift of time

Y el don del tiempo

that having all the data of a patient

es tener todos los datos de un paciente

that's all teed up before even seeing the patient.

listos incluso antes de atenderlo.

And all this support changes the future of the patient-doctor relationship,

Y todo este apoyo cambia el futuro de la relación médico-paciente,

bringing in the gift of time.

aportando el don del tiempo.

So this is really exciting.

Es realmente emocionante.

I said to Andrew, everything has to be validated, of course,

Le dije a Andrew que todo tiene que ser validado, por supuesto,

that the benefit greatly outweighs any risk.

que el beneficio supera con creces cualquier riesgo.

But it is really a remarkable time for the future of health care,

Pero este es un momento extraordinario para el futuro de la atención médica,

it's so damn exciting.

es muy emocionante.

Thank you.

Gracias.

(Applause)

(Aplausos)