El XXV Ateneo de Bioética se celebró en la Real Academia Nacional de Medicina (RANM) para poner la Inteligencia Artificial (IA) en su sitio dentro de la medicina y empezar a responder a interesantes preguntas planteadas como su potencialidad para la explicabilidad requerida en las ciencias de la salud, en contraste con los derechos de autor de las empresas y las perspectivas esperables con la nueva legislación europea. Todo ello sin olvidar si es posible saber todavía si dicha IA viene a sustituir algunas especialidades médicas.

Prof Pedro Larrañaga

El profesor Pedro Larrañaga, catedrático de ciencias de la computación e IA de la Universidad Politécnica de Madrid, se situó entre el presente de esta tecnología y su futuro. Abordó el concepto de explicabilidad desde los modelos de caja negra o redes neuronales profundas, entre otros, con implicación en posibles requerimientos de código compartible con riesgos jurídicos para las empresas según quien realizara la trazabilidad.

Este experto en IA ubicó la capacidad de hacer diagnósticos médicos en el terreno de la inteligencia artificial fuerte y que no es precisamente la actual, por débil y mucho más limitada dada su imposibilidad presente para tener pensamientos humanos y responder a múltiples situaciones posibles.

Lara Lloret

Seguidamente Lara Lloret, investigadora del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) disertó sobre las aplicaciones de la IA a la medicina, sin ahorrar a la audiencia algunos de sus más conocidos errores iniciales, pero también posibles al presente y quizás al futuro.

Planteado el problema de los riesgos de los sesgos en IA, Lloret profundizó en este aspecto para iluminar el camino mediante la interpretabilidad. Para lo que se remontó a la pandemia y el trabajo desarrollado para el Hospital Marqués de Valdecilla de Cantabria y la aplicación de un sistema de triaje con esta tecnología para la detección de neumonía en los pacientes. Un sistema que planteó una eficacia del completa en sus inicios hasta que vio que la máquina creía que la clavícula era la patología en pulmón. De forma que unas imégenes entendidas erróneamente, pero detectadas con ayuda de los radiólogos, sólo fueron ejemplo del potencialidad de la IA para incurrir en múltiples sesgos a razón de los múltiples datos clínicos de todo tipo introducidos.

Esto llevó a la investigadora a abordar también el problema de generalización y la duda razonable de que una IA sea válida para todos los hospitales o incluso para las distintas unidades de un mismo centro cuando esto es algo que está lejos de estar resuelto. Lo que podría inducir a pensar que lo más prudente podría ser desarrollar un algoritmo para cada necesidad concreta de cada hospital y así extremar los controles.

Sin dejar de lado tampoco los ataques adversarios o posibilidad de que la IA se engañe a sí misma y confunda el diagnóstico. Pero sin ver anulado su potencial para ayudar a los clínicos en sus tareas más tediosas, pudiendo así dedicarse a los aspectos para los que se formaron. Dentro de un panorama de realidad aumentada que reúna otras características que mejoren la actual percepción de estas cajas negras y redes neuronales con aplicación a múltiples áreas de la medicina.

Lloret también profundizó en cuestiones de la IA generativa con diferenciación entre la creación de imágenes con sin contraste, de las que las del segundo tipo resultaron más competentes. Con aplicación en medicina, como explicó, para la comprensión de los órganos humanos y la segmentación para llegar a volúmenes.

Dentro de las utilidades de segmentar señaló la capacidad de perfilar dichos volúmenes para aplicar protonterapia, con elogio de los propios clínicos para hacer planificación terapéutica y discriminación de partes sanas y ahorrar tiempo de dos días a cinco minutos. Además de permitir seleccionar candidatos a dianas terapéuticas según rasgos específicos. No con afán de suplir los ensayos clínicos pero sí llegar antes al fármaco idóneo. A la vez que se puede predecir la forma, plegamiento y función de las proteínas también con aprovechamiento para el desarrollo de nuevos antibióticos o antivirales, como puso por ejemplo.

La investigadora adelantó que se conoce una nueva IA generativa debida a los creadores de ChatGPT con capacidad para generar vídeos de una frase y no sólo para conseguir imágenes nuevas.

Finalmente, el profesor Larrañaga tranquilizó a la audiencia, en buena parte compuesta por médicos, al afirmar que los generadores de IA no buscan sustituir especialidades médicas sino plantearse como una herramienta útil para los facultativos al dejarles el análisis de los casos complejos y liberarles de tareas más rutinarias. Dado que esta tecnología sólo parece capaz de dar dictámenes sin explicarlos y por ello no tiene pretensiones de suplantación.

Diego Gracia

El presidente de la Fundación de Ciencias de la Salud, Diego Gracia, conductor del acto.