Inteligencia artificial versus cerebro humano: la última decisión la tomará el médico
Esta tecnología ofrece un enorme potencial, desde la prevención al diagnóstico
Es posible que aún no se haya topado con un robot en la recepción de un hospital, ni que haya visto a uno de estos hombres de metal articulados movilizar a un paciente. Seguro que está más familiarizado con uno de esos dispositivos a domicilio que monitorizan la presión arterial o la glucemia. La robótica y la inteligencia artificial (IA) son aliados de la salud y la medicina que han llegado para quedarse. Su desarrollo nos permite aventurar aplicaciones que, en otro tiempo, podrían parecer de ciencia ficción.
El papel que juegan la IA y la robótica es “aún pequeño. Son herramientas poco extendidas, generalmente de alto coste, con dificultades en su escalado y, a veces, con serios problemas de validez externa. Sin embargo, el potencial de su uso es enorme”, asegura Juanjo Beunza, director de machine learning health de la Universidad Europea.
La IA está detrás de “muchas de las etapas del proceso de salud, desde la prevención al diagnóstico, pasando por monitorización, tratamientos personalizados o desarrollo de fármacos”, destaca Juli Climent, director del departamento de IA de Asho.
En este desarrollo que está por venir, “los algoritmos diagnósticos, la monitorización –remota o no– en tiempo real de parámetros fisiopatológicos y el uso de algoritmos de machine learning para la gestión de todo ese gran volumen de datos (big data) también en tiempo real cambiarán radicalmente el modo en el que concebimos la salud en general y la medicina en particular”, augura Beunza.
El manejo de gran número de datos facilita la labor del facultativo
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En un entorno cambiante y cada vez más complejo en lo relativo al ecosistema de los datos en salud, “la IA presta a los profesionales sanitarios una ayuda inestimable, procesando grandes cantidades de datos para facilitar la toma de decisiones.
Siempre teniendo en cuenta que, en último término, la decisión invariablemente la tomará el médico, no la máquina”, advierte María Luaces, codirectora de la Unidad de Innovación del Hospital Clínico San Carlos de Madrid.
Esta alianza entre la tecnología y los médicos e investigadores se ha hecho patente, por ejemplo, durante la pandemia de Covid-19: “Se han desarrollado algoritmos que ayudan a diagnósticos de patología pulmonar en base a la imagen radiológica del paciente, aumentando la eficiencia de la atención en momentos críticos”, precisa Enrique Palau, director de desarrollo de negocio en salud de Atos Iberia.
El sector sanitario apela a la colaboración público-privada para avanzar
Puede que no seamos muy conscientes, pero “la IA ya está detrás de la asistencia sanitaria. En el día a día nos apoyamos en sistemas expertos para gran cantidad de tareas, algunas poco sofisticadas, pero de gran ayuda.
Sin ir más lejos, las alertas ante parámetros biológicos fuera de rango, como pueden ser la presión arterial o la glucemia, que los propios pacientes saben detectar e interpretar con dispositivos de uso en el domicilio”, refiere Luaces.
Los expertos coinciden en que mientras que el volumen de datos de salud se incrementa, y esto sucede de forma exponencial, y a medida que mejoran las capacidades tecnológicas para el análisis de datos, es posible aumentar la complejidad de las tareas que utiliza la IA. “De hecho, la aplicación de la inteligencia artificial a la imagen clínica es una de las áreas en las que más se ha desarrollado”, apunta Enrique Palau.
En pocos años hemos asistido a “un desarrollo muy rápido de técnicas de imagen médica avanzada, en la que los órganos, como el corazón, están en movimiento o en la imagen obstétrica; además, tendemos a buscar imágenes tridimensionales, que reproduzcan con la mayor fiabilidad posible el aspecto real del área que se está explorando”, añade María Luaces.
La aplicación de estas técnicas ha revolucionado la imagen clínica con una alta fiabilidad
La gran revolución vendrá probablemente de “la incorporación de datos automatizados (IoT) en tiempo real, incluyendo sensores específicamente médicos como un pulsioxímetro, un espirómetro, un termómetro o un sensor de ondas electroencefalográficas y sensores no médicos como pulseras de actividad física, parámetros de conducción de coches, del uso de la televisión o redes sociales. Cuando a estos sensores añadimos actuadores y algoritmos de gestión de señales, las posibilidades se multiplican”, precisa Beunza.
Al igual que sucede en otras áreas profesionales, no está claro si las necesidades sanitarias propician el avance tecnológico o son los desarrollos tecnológicos los que van por delante. Luaces lo tiene claro: “La detección de necesidades no resueltas cuyas soluciones tengan el máximo impacto en la sociedad depende del diálogo constante entre los diferentes actores del sistema sanitario: personas, profesionales sanitarios, mundo académico, industria y Administración.
De hecho, cuanto más centrada esté esta identificación de las necesidades en las personas, mayor será el impacto de las soluciones propuestas”.
El desarrollo tecnológico ha dado un salto enorme en estos últimos diez años, pero será seguramente en el próximo lustro cuando “estas soluciones técnicas se implementen de forma masiva a la medicina”, concluye Beunza.
Esto no es ciencia ficción
Liderazgo. Estados Unidos y China son, de largo, los países más avanzados en IA y robótica. “Ambos llevan recopilando una cantidad ingente de datos desde hace años, tienen una mano de obra muy cualificada y Gobiernos que han visto en la inteligencia artificial una apuesta estratégica”, destaca Climent (Asho).
Ventajas. Los expertos coinciden en las grandes posibilidades que ofrece el análisis de datos, como la reducción en los tiempos de espera, la prevención de enfermedades o su detección precoz, los diagnósticos por imagen o la impresión 3D de prótesis personalizadas.
Inconvenientes. El alto coste humano y material de las tecnologías de IA, la falta de profesionales con conocimiento práctico de su uso en salud o “la recopilación y utilización poco ética de los datos de salud o los algoritmos de ‘caja negra’ que no pueden ser entendidos por los humanos”, advierte Luaces (Hospital Clínico San Carlos).
Futuribles. Cada vez será más frecuente el uso de smart wearables (dispositivos portátiles inteligentes), equipados con sistemas de alertas que estarán conectados con el médico de cabecera. Permitirán detectar y analizar información sobre nuestro estado de salud y harán más eficiente al sistema sanitario, reducirán los tiempos de espera y, en general, mejorarán la calidad de vida de los usuarios.
