Estados Unidos acaba de apostar 1.000 millones de dólares a que las supercomputadoras de IA pueden convertir la mayoría de los cánceres de 'sentencias de muerte' a 'condiciones manejables' en 8 años | Fortune

El gobierno de EE. UU. está haciendo un movimiento audaz al invertir 1.000 millones de dólares en el desarrollo de supercomputadoras de IA destinadas a transformar el tratamiento del cáncer. En asociación con Advanced Micro Devices, el Departamento de Energía (DOE) planea construir dos máquinas de IA de última generación llamadas Lux y Discovery. Estas supercomputadoras no solo se centrarán en el cáncer; también acelerarán la investigación en áreas como la energía de fusión y la defensa nacional. El Secretario de Energía, Chris Wright, es optimista de que dentro de los próximos cinco a ocho años, estas tecnologías podrían ayudar a cambiar muchos cánceres de diagnósticos fatales a condiciones manejables. Expertos como Trey Ideker, que lidera un programa de oncología de precisión en la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Salud, están emocionados pero cautelosos. Ideker reconoce que la IA y los grandes datos pueden tener un impacto significativo en la atención del cáncer durante los próximos ocho años, pero deja claro que la IA por sí sola no resolverá todo. Uno de los mayores obstáculos es la falta de datos completos. A diferencia de campos de IA como el procesamiento del lenguaje natural o los autos autónomos, donde hay grandes conjuntos de datos disponibles, la investigación del cáncer lucha con el acceso limitado a datos de pacientes. Los hospitales a menudo no pueden o no quieren compartir suficiente información, lo que dificulta que la IA aprenda de manera efectiva. El verdadero desafío radica en fusionar varios tipos de datos, desde información genética hasta escaneos de tejidos e imágenes médicas, para predecir mejor las respuestas de los pacientes a los tratamientos. Ideker enfatiza que las inversiones deben equilibrar tanto la potencia informática como los esfuerzos de recopilación de datos. Sugiere vincular las nuevas supercomputadoras del DOE directamente con programas federales como la iniciativa ADAPT de ARPA-H, que recopila datos de pacientes para entrenar modelos que pronostican la efectividad de los medicamentos. En lugar de imaginar la IA como un cirujano robótico, Ideker la ve como un asistente invaluable en la toma de decisiones clínicas. En muchos casos, cuando los pacientes no responden a los tratamientos iniciales, un panel de médicos se reúne para discutir los siguientes pasos, a menudo confiando en la memoria o estudios recientes. La IA podría servir como el “asistente silencioso” que ha leído todos los estudios y ensayos clínicos relevantes, ofreciendo opiniones basadas en evidencia para guiar a los médicos. Este enfoque ya se está probando en ensayos clínicos en el Centro de Cáncer Moores de UCSD, donde la IA ayuda a los oncólogos a tomar decisiones difíciles. Mirando hacia principios de la década de 2030, Ideker imagina un futuro donde casi todos los pacientes con cáncer reciban la mejor terapia personalizada disponible, cumpliendo la promesa de la medicina de precisión. Sin embargo, diseñar nuevos medicamentos sobre la marcha para cánceres resistentes probablemente tomará más tiempo. Por ahora, su prioridad es asegurar que la potencia informática de la IA esté conectada a fuentes de datos del mundo real en los hospitales. Aunque la visión del Departamento de Energía de acabar con el cáncer como sentencia de muerte es inspiradora, Ideker nos recuerda que este resultado requiere desglosar el problema: primero emparejar a los pacientes con tratamientos existentes y luego desarrollar nuevas terapias cuando ninguno funcione. Esa segunda parte, cree, no se resolverá para 2030, pero es un área para la que los responsables políticos deberían comenzar a prepararse.