La Inteligencia Artificial es aquella que usa sistemas de computadora que simulan el razonamiento humano. Este concepto no es reciente: nació en 1956, en una conferencia organizada por John McCarthy en el Dartmouth College de Nuevo Hampshire, que reunió a 10 investigadores punteros en este campo. El concepto de Big Data -que se refiere a los datos que no pueden procesarse por métodos tradicionales por su gran tamaño- se remonta a los 60. Incluso cibernética es un concepto anterior, de 1943, significa control y comunicación en los animales y máquinas.
Todos estos conceptos, por tanto, cuentan con décadas. Pero ¿qué ha cambiado ahora para que estén revolucionando el manejo de la salud? Fernando Martín, profesor de investigación en salud digital de la Escuela Nacional de Sanidad del Instituto de Salud Carlos III de España, responde que lo que ha variado es el denominado ‘paisaje de datos’. “Ahora disponemos de información del genoma, de la exposición a factores de riesgo, contamos con informes de alta, con datos de ensayos clínicos… Todos estos datos nos ayudan a elegir mejor entre diversas opciones. Y la lnteligencia Artificial nos ayuda a tomar estas decisiones, porque es imposible asumir tantos datos a la vez”, explica.
La Inteligencia Artificial, como detalla, incluye muchos más aspectos que el aprendizaje del conocimiento: en la actualidad, se está produciendo mucho desarrollo del ‘machine learning’, que es capacidad de las computadoras de aprender por sí mismas y realizar tareas de manera autónoma, sin que sea necesario programarlas. Dentro del ‘machine learning’, se está impulsando el denominado el aprendizaje profundo, que aplica la estadística para que los programas encuentren por sí mismos la solución a los problemas. Como, por ejemplo, para detectar covid-19 en imágenes de pulmones.
¿Qué permite hacer hoy la Inteligencia Artificial a las computadoras?
- Pueden leer y hacer resúmenes
- Escribir en redes sociales
- Reconocer caras
- Entender el sonido
- Hablar (como el caso de Alexa, Siri y otras aplicaciones similares)
- Detectar una enfermedad a partir del aliento
- Tocar y seleccionar las frutas maduras
- Moverse (como los drones o los robots)
- Entender las emociones al ver una película
- Jugar
- Debatir
- Crear poesía o música
- E, incluso, leer la mente de las personas.
Sin embargo, el uso rutinario de la Inteligencia Artificial en medicina, en opinión de Fernando Martín, aún es lejano. Las barreras son numerosas y, entre otras, cita:
- La baja calidad de datos
- La dificultad de implantar la tecnología
- La necesidad de formación a los profesionales clínicos
- Deben rediseñarse los procesos, hay por poca evaluación: escasez de estudios prospectivos y de ensayos multicéntricos y multidisciplinares
“La Inteligencia Artificial no sustituye al médico o al clínico, debe apoyar y mejorar su labor porque cada vez tienen un trabajo más complicado”, resume.
Victor Maojo, catedrático de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid subraya que la medicina “es el área más complicada de aplicar la Inteligencia Artificial”. En su opinión, se han alcanzado diferentes logros como los siguientes:
- Disponer de la base de datos de investigación Medline (la más amplia que existe)
- Desarrollo de historias clínicas informatizadas
- Sistemas de imágenes médicas
- Sistemas de ayuda de toma de decisiones
- Sistemas para gestión financiera y clínica (gestión de citas, altas, ingresos)
- Estándares de codificación y vocabularios
- Redes de prevención y asistencia.
Para el profesor Maojo, el principal problema del Big Data y del ‘machine learning’ es que muchos de los datos no son fiables porque no tienen calidad. Para sortear esta dificultad, se está trabajando con Trinetx, con una base de datos de más de 200 millones de historias clínicas. Pero no debe olvidarse que nuestros datos médicos estarán allí, lo que supone un problema de privacidad y confidencialidad.
Además, se puede producir un robo o un uso no deseado de los datos médicos. Incluso se han detectado sesgos –que se están corrigiendo- que hacían que, por ejemplo, sistemas de detección de melanoma estuvieran sesgado a personas de una u otra raza.
En cuanto al futuro, considera que hay una “extraordinaria revolución en marcha” pero que hay diferentes problemas relacionados con la ética que deben solucionarse. Como destaca, los datos “pueden manejarse en todas las unidades del hospital: el 60% de tiempo de los médicos (o más) se dedica a la gestión de datos. La Inteligencia Artificial es especialmente útil en las Unidades de Terapia Intensiva y, próximamente, quizá para recopilar las millones de bacterias de la microbiota y su relación con múltiples enfermedades.
“Nos hacemos con frecuencia la pregunta de si la Inteligencia Artificial es mejor que los médicos. De momento, son los médicos los que hacen de todo”, recuerda.
Pablo Serrano, director de planificación del Hospital Universitario 12 de Octubre, aplica ya la Inteligencia Artificial en el día a día de la asistencia sanitaria. Su experiencia comenzó con un sistema de ayuda a la decisión sobre riesgo respiratorio en el Covid-19, que se fue adaptando en las diferentes olas. Posteriormente, desarrolló un algoritmo para la detección precoz del deterioro respiratorio en pacientes hospitalizados de Covid-19.
“Contamos ya con aplicaciones en imágenes (nos ayudan a interpretarlas), en la secuenciación del genoma, posibilitando relacionarlo con la enfermedad y con la monitorización de signos vitales, consiguiendo alertas precoces sobre el empeoramiento de los pacientes en unidades de críticos”, resume.
Desde su punto de vista, la Inteligencia Artificial es una forma avanzada de análisis de datos que ampliará las posibilidades de los métodos actuales. En cuanto a los retos, destaca que la información de la salud no es entendida por las computadoras, ya que está limitada la capacidad de procesar el lenguaje natural.
Para Serrano, la Inteligencia Artificial será útil:
- En el área asistencial, ayudando en la toma de decisiones a los profesionales sanitarios
- En una medicina más personalizada (identificando necesidades y actuaciones más eficientes)
- En la organización de la asistencia, anticipando que los pacientes se deterioren
- Ayudando en la actuación sobre la salud en grupos de población con mayores necesidades o riesgos.
“Las organizaciones sanitarias deben transformarse para tener los resultados esperados. La Inteligencia Artificial no sustituye a los profesionales, les facilita el trabajo de toma de decisiones. Desde el punto de vista de la ética, debe ser transparente y sus efectos deben ser socialmente equitativos”, concluye.
Por Javier Granda
© 2022 Hispanic Information and Telecommunications Network, Inc (HITN). All rights reserved.
Imagen: ©Shutterstock / sdecoret
