La inteligencia artificial (IA) es conocida sobre todo por su capacidad para ver (como en los coches sin conductor) y escuchar (como en Alexa y otros asistentes domésticos). A partir de ahora, también podría oler. Mis colegas y yo estamos desarrollando un sistema de IA capaz de oler el aliento humano y aprender a identificar una variedad de sustancias reveladoras de enfermedades que podríamos exhalar.
El sentido del olfato lo utilizan los animales e incluso las plantas para identificar cientos de sustancias diferentes que flotan en el aire. Pero, en comparación con el de otros animales, el olfato humano está mucho menos desarrollado y, desde luego, no se utiliza para realizar las actividades cotidianas. Por este motivo, las personas no son especialmente conscientes de la riqueza de información que puede transmitirse por el aire y percibirse mediante un sistema olfativo muy sensible. La IA podría estar a punto de cambiar eso.
Desde hace unas décadas, los laboratorios de todo el mundo pueden utilizar máquinas para detectar cantidades muy pequeñas de sustancias en el aire. Esas máquinas, denominadas espectrómetros de masas con cromatografía de gases o GC-MS, pueden analizar el aire para descubrir miles de moléculas diferentes conocidas como compuestos orgánicos volátiles.
En el equipo GC-MS, cada compuesto de una muestra de aire se separa primero y luego se descompone en fragmentos, lo que crea una huella distintiva que permite reconocer los compuestos. La imagen siguiente es una visualización de una pequeña parte de los datos obtenidos al analizar una muestra de aliento.
Cada pico representa un fragmento de una molécula. Los patrones específicos de estos picos revelan la presencia de sustancias distintas. A menudo, incluso el pico más pequeño puede ser crucial. Entre los varios cientos de compuestos presentes en el aliento humano, algunos podrían revelar la presencia de diversos tipos de cáncer, incluso en etapas tempranas. Por ello, laboratorios de todo el mundo están experimentando con GC-MS como herramienta de diagnóstico no invasiva para identificar muchas enfermedades, sin dolor y en poco tiempo.
Lamentablemente, el proceso puede llevar mucho tiempo. Los expertos deben inspeccionar y analizar manualmente grandes cantidades de datos. La enorme cantidad de compuestos y la complejidad de los datos hacen que incluso los expertos tarden mucho en analizar una sola muestra. Además, las personas son propensas a cometer errores: pueden pasar por alto un compuesto o confundirlo con otro.
Cómo puede ayudar la inteligencia artificial
Como parte del equipo de ciencia de datos, mis colegas y yo estamos adaptando la tecnología más reciente de inteligencia artificial para percibir y aprender de un tipo diferente de datos: los compuestos químicos de las muestras de aliento. Modelos matemáticos inspirados en el cerebro, llamados redes de aprendizaje profundo, se diseñaron específicamente para «leer» los rastros que dejan los olores.
Un equipo de médicos, enfermeros, radiógrafos y físicos médicos del Centro Oncológico de Edimburgorecogió muestras de aliento de participantes que recibían tratamiento contra el cáncer. Después, dos equipos de químicos y científicos informáticos analizaron las muestras.
Una vez que los químicos identificaron manualmente varios compuestos, se proporcionaron los datos a ordenadores rápidos para entrenar redes de aprendizaje profundo. El cálculo se aceleró mediante dispositivos especiales, llamados GPU, capaces de procesar varias piezas de información diferentes al mismo tiempo. Las redes de aprendizaje profundo aprendieron cada vez más de cada muestra de aliento, hasta que pudieron reconocer patrones específicos que revelaban compuestos concretos en el aliento.
Representación sencilla del proceso: desde los compuestos del aire o de las muestras de aliento hasta la visualización de las sustancias detectadas.
En este primer estudio, el objetivo era reconocer un grupo de sustancias químicas, llamadas aldehídos, que suelen asociarse con las fragancias, pero también con estados de estrés y enfermedades en las personas.
Los ordenadores equipados con esta tecnología solo tardan unos minutos en analizar de forma autónoma una muestra de aliento que antes le llevaba horas a un experto. En la práctica, la IA está abaratando todo el proceso, pero, sobre todo, lo está haciendo más fiable. Y lo que es aún más interesante, este software inteligente adquiere conocimientos y mejora con el tiempo a medida que analiza más muestras. Por ello, el método no se limita a ninguna sustancia en particular. Con esta técnica, se pueden entrenar sistemas de aprendizaje profundo para detectar pequeñas cantidades de compuestos volátiles, con posibles aplicaciones muy diversas en medicina, ciencia forense, análisis medioambiental y otros ámbitos.
Si un sistema de IA puede detectar marcadores de enfermedades, también sería posible diagnosticar si estamos enfermos o no. Esto tiene un gran potencial, pero también podría resultar controvertido. Simplemente proponemos que la IA podría utilizarse como herramienta para detectar sustancias en el aire. No tiene por qué diagnosticar ni tomar decisiones. Las conclusiones y decisiones finales quedan en nuestras manos.
