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Los sistemas informáticos se utilizan ampliamente y desde hace varios años en las ciencias médicas. Si bien estos sistemas suelen ejecutar tareas con mayor eficiencia que los humanos, más recientemente, los algoritmos de última generación han logrado precisiones que están a la par con los expertos humanos en el campo de las ciencias médicas. Algunos especulan que es solo cuestión de tiempo antes de que los humanos sean reemplazados por completo en ciertas funciones dentro de las ciencias médicas.
En la película Elysium, ambientada en 2154 y protagonizada por Matt Damon, los habitantes de la Tierra más adinerados viven en una plataforma espacial en la que hay una especie de cápsula médica capaz de diagnosticar inmediatamente cualquier enfermedad, curarla y hasta reparar las lesiones del cuerpo sin que intervenga ninguna persona. Si es que algún día deja de ser ciencia ficción, tendrán que pasar aun muchas décadas para que una tecnología así se convierta en realidad, pero lo cierto es que la medicina es uno de los campos que más y mejor se está beneficiando de la inteligencia artificial (IA).
Actualmente, la IA es capaz de emular el comportamiento humano en múltiples ámbitos, muchos de ellos imprescindibles en nuestras vidas, como es el caso de Salud. En este campo, ya está cambiando radicalmente el trabajo cotidiano de los especialistas: puede realizar tareas repetitivas que conllevarían mucho tiempo y fatiga visual a un experto médico; generar informes médicos de manera automatizada; mejorar la formación de los especialistas sanitarios; ofrecer herramientas muy precisas de diagnóstico de enfermedades, e, incluso, ayudar en el diseño de terapias y tratamientos.
Sus aplicaciones en la salud son cada vez más numerosas y, ya no basta con ayudar al médico en el diagnóstico de una enfermedad; esa prueba parece que ya está superada. Ahora se persigue un objetivo de mayor alcance: predecir el futuro. ¿Se puede prever si una persona aparentemente sana va a sufrir alguna enfermedad en un futuro no muy lejano? ¿Es posible conocer con antelación la progresión de la patología de un paciente? ¿Y si va a sobrevivir a ella?
Diagnósticos antes de los síntomas
A diferencia de los humanos, la IA nunca necesita dormir. Los modelos de machine learning podrían usarse para observar los signos vitales de los pacientes que reciben cuidados intensivos y alertar a los médicos si aumentan ciertos factores de riesgo. Con respecto a vaticinar si una persona va a sufrir una enfermedad en el futuro, investigadores del Hospital General de Massachusetts y del MIT en Boston (EE. UU.) presentaron un sistema de IA capaz de pronosticar si una mujer, actualmente sana, iba a desarrollar cáncer de mama en los cinco años siguientes, con una precisión aproximada de un 70 %.
En una línea parecida, varios investigadores liderados por la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong publicaron en la revista Communications Medicine (Nature) un modelo capaz de predecir si una persona va a padecer Alzheimer, incluso antes de presentar síntomas.
Tratamiento personalizado
La medicina de precisión podría ser más fácil de respaldar con la asistencia de IA virtual. Debido a que los modelos de IA pueden aprender y retener preferencias, la IA tiene el potencial de proporcionar recomendaciones personalizadas en tiempo real a los pacientes las 24 horas del día. En lugar de tener que repetir la información con una persona nueva cada vez, un sistema de atención médica podría ofrecer a los pacientes acceso las 24 horas del día a un asistente virtual con tecnología de IA que podría responder las preguntas basadas en el historial médico y las necesidades personales del paciente.
Predicciones y eficiencia
La predicción de la evolución de una dolencia puede ser muy relevante para algunas patologías. Este es el caso del glaucoma, una enfermedad que afecta al nervio óptico y puede originar ceguera. Para que un paciente pueda recibir un tratamiento personalizado, es importante anticipar la rapidez con que progresará su patología. Este es el objetivo del modelo de IA propuesto por un equipo científico de Singapur. Su proyecto es capaz de pronosticar los cambios que el campo visual del paciente sufrirá en un plazo de 12 meses desde su primera visita al médico con una precisión en torno al 80 %.
Durante los ensayos clínicos se dedica mucho tiempo a asignar códigos médicos a los resultados de los pacientes y actualizar los conjuntos de datos relevantes.
La IA puede ayudar a acelerar este proceso al proporcionar una búsqueda más rápida e inteligente de códigos médicos.
Estimaciones de supervivencia: esta cuestión es, quizás, la más delicada: ¿es capaz un programa de IA de prever de manera fiable si un paciente que sufre una dolencia grave va a poder sobrevivir? Ese es el objetivo de algunos trabajos muy recientes, que utilizan la inteligencia artificial para vaticinar si una persona enferma puede llegar a despertar de un coma cerebral o estimar la supervivencia de pacientes con distintos tipos de cáncer: de laringe, rectal y tumores cerebrales.
Hay muchas formas potenciales en las que la IA podría reducir los costos en la industria de la salud. Algunas de las oportunidades más prometedoras incluyen la reducción de errores de medicación, la asistencia de salud virtual personalizada, la prevención de fraudes y el apoyo a flujos de trabajo clínicos y administrativos más eficientes.
Mejora de la relación médico-paciente
Muchos pacientes piensan en preguntas fuera del horario comercial habitual. La IA puede ayudar a brindar soporte las 24 horas del día a través de chatbots que pueden responder preguntas básicas y brindar recursos a los pacientes cuando la oficina de su proveedor no está abierta.
Una de las principales ventajas del aprendizaje profundo es que los algoritmos de IA pueden utilizar el contexto para distinguir entre diferentes tipos de información. Por ejemplo, si una nota clínica incluye una lista de los medicamentos actuales de un paciente junto con un nuevo medicamento recomendado por su proveedor, un algoritmo de IA bien entrenado puede utilizar el procesamiento del lenguaje natural para identificar qué medicamentos pertenecen al historial médico del paciente.
Una revolución en continuo avance
Un nuevo desafío nos enfrenta a los docentes en las carreras de medicina, es necesario formar a los estudiantes de medicina para que sean "bilingües" en términos y conceptos médicos y computacionales que les permitan comprender, implementar y evaluar la investigación relacionada con la IA.
Con toda seguridad, este nuevo rumbo en la investigación y la IA van a revolucionar estas áreas:
La medicina preventiva. La IA puede ayudar a identificar los pacientes con riesgo de desarrollar una enfermedad mucho antes de que ésta aparezca.
La medicina predictiva. Se podrá identificar a los pacientes con riesgo de desarrollar una enfermedad, permitiendo levantar una alerta temprana para prevenir o definir un tratamiento de la afección.
La medicina personalizada. Estos sistemas son capaces de ofrecer una estimación del progreso de una patología para un paciente concreto y permitir así que el médico pueda diseñar el tratamiento más adecuado.
La medicina paliativa. La predicción de supervivencia de un paciente puede ayudar al médico a diseñar y aplicar adecuadamente las terapias que sean necesarias.
Sin embargo, esta progresiva infiltración de la IA en el ámbito de la atención sanitaria nos enfrenta a una plétora de desafíos nunca vistos hasta ahora. Las exigentes cuestiones de seguridad y privacidad de los datos, el espectro del sesgo algorítmico, la adaptabilidad necesaria de los marcos regulatorios y la cuestión de la aceptación y la confianza de los pacientes en las soluciones de IA exigen una resolución inmediata y meditada. La importancia de establecer políticas estrictas y de largo alcance, garantizar la imparcialidad tecnológica y cultivar la confianza de los pacientes es primordial para garantizar que las mejoras impulsadas por la IA en la prestación de servicios de atención sanitaria sigan siendo éticamente sólidas y eficientes.
En conclusión, se debe garantizar una expansión de los esfuerzos de investigación destinados a abordar las complejidades éticas inherentes a un panorama de evolución tecnológica, catalizar la innovación en políticas y diseñar aplicaciones de IA que no solo sean clínicamente efectivas, sino que también se ganen la confianza de la población de pacientes. Al fusionar la experiencia de distintas disciplinas, nos encontramos en el umbral de una era en la que el papel de la IA en la atención sanitaria debiera ser éticamente impecable y conducente a elevar el coeficiente de salud global. Solo mediante una gestión meticulosa podemos garantizar que los beneficios de la inteligencia artificial en la atención médica se materialicen sin comprometer la confianza y el bienestar de quienes buscan nuestra atención.