Los nuevos sistemas cuánticos predicen patologías y mejoran la asistencia

Dice Sergio Boixo, del grupo de investigación Quantum Artificial Intelligence (IA) de Google, que la “computación cuántica está en la infancia”. La juventud de esta tecnología dificulta saber qué va a ser de mayor, pero eso no impide que empiece a despuntar en algunos aspectos. José Luis Salmerón, director del Data Science Lab de la Universidad Cunef, investigador asociado en la Autónoma de Chile y científico principal de datos en Capgemini, lo ha puesto a prueba con el equipo de cirugía tiroidea del Hospital de Sagunto (Valencia) y ha aplicado la computación cuántica a la predicción de secuelas posoperatorias. No es la primera vez. Esta tecnología se ha aplicado en gestión de asistencia sanitaria y la Universidad McGill (Canadá) ha puesto en marcha el proyecto Cardio-Twin para la detección de riesgos, a través de gemelos digitales, para mujeres. La computación cuántica va al médico para echar una mano.

“Los médicos saben estadística básica y disponen de un montón de datos. El equipo del Hospital de Sagunto quería anticiparse a la generación de hipocalcemia en los pacientes sometidos a una operación de tiroides. Les propuse una predicción de alta fiabilidad con un circuito cuántico variacional y alcanzamos una precisión del 92%, mucho más de lo que se consigue con técnicas convencionales”, comenta Salmerón, que ha publicado los resultados en Mathematics junto a la cirujana del centro valenciano Isabel Fernández-Palop y su equipo.

Salmerón, incluido por Elsevier y la Universidad de Stanford en la última lista de los científicos más citados, ha recurrido a un algoritmo basado en los nuevos sistemas de computación que toma como entradas los niveles hormonales para, a raíz de cálculos y puertas cuánticas, entrenar los resultados y que predigan si un paciente va a tener o no hipocalcemia, la complicación más frecuente tras una tiroidectomía por cáncer.