Empieza a verse una amplia experiencia de la incorporación de algoritmos de inteligencia artificial (IA). En la I Jornada de Inteligencia Artificial en Medicina, de la Federación De Asociaciones Científico Médicas Españolas (FACME), este martes en el Colegio de Médicos de Madrid, se dieron varias mesas redondas sobre la aplicación de la IA en diferentes ámbitos.

La primera fue sobre la aplicación de la IA por sociedades médicas y de imagen. Fue moderada Milagros Otero García y José Miguel Laínez Andrés, vocales de FACME. Josep Munuera del Cerro, de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM), se cuestionó si estamos ante un tsunami de peticiones de pruebas, pero sostuvo que los algoritmos están para ayudar a gestionarlas. Estas herramientas pueden ayudar en el cribado mamográfico, que disminuiría una carga de trabajo de hasta el 40%. Remarcó que las sociedades científicas deben llevan a cabo formación continuada y establecer colaboraciones con otras organizaciones. La IA puede "acelerar el diagnóstico del paciente". Añadió que estamos en la fase de jugar, pero "conscientemente". En radiología, la comunicación ha de ser importantísima, y, eso sí, hay que conocer los riesgos y saber utilizar los datos.

Luis Jesús Jiménez Borreguero, de la Sociedad Española de Cardiología (SEC), indicó que la IA en cardiología empieza a ser una realidad, para también la ayuda al diagnóstico, por ejemplo, usando Holter ECG. Se ahorrará tiempo de profesional cualificado para destinarlo a otras tareas, como los ecocardiogramas. Igualmente, la IA ayuda en las mediciones automáticas de los ecocardiogramas. No hace el diagnóstico, pero lo agiliza. Por otro lado, habló de la predicción de fibrilación auricular en ECG en la población. Comentó que no hay que olvidarse de los chabots. Se mostró seguro de que la IA está ya aquí para ayudar al médico, que para el diagnóstico ha de pasar por la evidencia científica, con la necesidad de validación. Para la ayuda al médico y al paciente, los chatbots y la IA generativa han de responder con el lenguaje médico.

Los dos ponentes estuvieron de acuerdo con que la IA automatizará tareas que hacen mirar a la pantalla mientras se está en la consulta y podría contribuir a la humanización.

Otra mesa fue sobre la aplicación de la IA por las sociedades científicas médicas. Los moderadores fueron Paulino Cubero González, tesorero de FACME, e Inmaculada Fernández Vázquez, vocal de FACME. Vicente Plaza Moral, de la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR), se refirió a estudios que analizan lo que aporta la ayuda de la IA. Una de las conclusiones fue que la combinación hombre-maquina posiblemente sea la mejor posible. Avisó de que ChatGPT puede no dar respuestas siempre correctas, puesto que no ha sido entrenado específicamente para aplicaciones médicas. Se desconoce además cuáles son sus fuentes de información exactas. Por eso, ha nacido iaGEMA, basada en una guía de práctica clínica, con el objetivo de agilizar la búsqueda de información. De hecho, es la primera IA conversacional de una guía de práctica clínica. Su información es veraz, fiable y actual. Las respuestas están basadas en la última versión de la Guía en Español de Manejo del Asma (GEMA) y exclusivamente en la información de GEMA. Aseguró que "la IA conversacional es aplicable en Medicina lo cual conllevará una revolución de la práctica clínica".

Ramón Puchades Rincón de Arellano, de la Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI), dijo que estamos en el paradigma de la medicina basada en la evidencia. "Hay que poner un filtro a todo el flujo de información que recibimos de forma masiva", expuso. Ante el argumento de literatura relacionada con la IA, "hace plantearnos si no estamos ante una burbuja". Se precisa evaluación metodológica y guías clínicas, control de calidad, herramientas para valoración crítica, entre otras cosas. Estamos ante un crecimiento exponencial de la IA, y se requiere de sistemas de calidad para llevarla a la medicina personalizada.

¿Por qué usar la IA en Medicina? Intentó responder Hans Abdon Eguía Ángeles, de la Sociedad Española de Médicos de Atención Primaria (SEMERGEN). Explicó la herramienta Health Operation for Personalized Evidence, que les ayuda con la historia clínica. La idea es que la IA no puede sustituir a los médicos, pero les va a ayudar a convertirse en "súper-médicos".

Una de las preocupaciones es que la IA se ponga en medio. Juan Antonio López Rodríguez, de la Sociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria (SemFYC), deliberó que será una herramienta de ayuda. La especialidad que más patentes tiene en este ámbito es la radiología. Insistió en que todo esto pasa por la formación. Como médicos de la familia, hay una responsabilidad en la ética. Hay que adaptarse y ver cómo se aplica el ChatGPT a la formación.

La mesa de la aplicación de la IA por parte de las por las sociedades científicas quirúrgicas fue moderada por José María Jover Navalón, vicesecretario de FACME. Julio Mayol Martínez, de la Asociación Española de Cirujanos (AEC), comenzó por la definición de la IA que más le gusta, que es "la capacidad de una máquina de presentar las mismas habilidades cognitivas que los seres humanos: razonar, aprender, planear y creer". Asumió que los cirujanos podrán ser sustituidos por las máquinas. El objetivo con el que se pensó la IA es que nos pueda sustituir. Ya se han generado los datos para alimentar el deep pearning. Hasta noviembre de 2022, parecía un sueño, hasta que se lanzó ChatGPT. El gran avance ha sido la IA generativa. Se puede utilizar la IA generativa para todo. Para investigar, para hacer la pregunta científica, para recoger los datos, etcétera. "Cuánto mayor sea la calidad de la pregunta, mayor será la calidad de la respuesta", matizó.

Apuntó que puede ayudar a organizar los procesos quirúrgicos. En cirugía robótica, aún no, pero podrán ser al final cirujanos autónomos porque los fabricantes de los robots tendrán todos los datos de las operaciones. "Son necesarios arquitectos de futuro que creen los escenarios de dónde vamos a llegar. La máquina puede ser mucho más precisa que un humano", expresó. Advirtió de que hay 5.000 millones de personas en el mundo que no tiene acceso a cirugía segura. Recomendó preguntar si el resultado ha de ser cierto o no, si se tiene el conocimiento para que el output sea cierto o no, si se tiene la capacidad de asumir los riesgos. Para ponerlo en marcha en organizaciones y servicios, hay que actuar con rapidez, comprender los principios básicos de la IA en tu área, desarrollar una estrategia (por qué y para qué), identificar los casos de uso que generan mejor valor, invertir en innovación y en cambio cultural, formación (re-skilling y upskilling) y afrontar los problemas legales y éticos. Mayol Martínez argumentó que hay que volver a los principios, que es estar sentados al lado de los pacientes. No se necesitan más médicos, "sino más tiempo haciendo de médicos". Y cuánto más sistematizado esté un proceso, más factible de ser sustituido por una máquina.

Previo Francisco José Muñoz Negrete, de la Sociedad Española de Oftalmología (SEO), que el futuro es que los propios pacientes podrán captar imágenes de su retina con su propio smartphone. Un software de IA puede predecir viendo el fondo de ojo la edad, el sexo, si es fumador o no, si es diabético o no, la presión arterial y el Índice de Masa Corporal. Esto, según un artículo de hace unos años. La edad retiniana se puede calcular con tecnología de Deep learning. Mostró lo último, que es la cabina diagnóstica inteligente. Actualmente, la IA tiene aplicación de secreening simultaneo en RD, glaucoma, DMAE y edad retiniana. Se hará implementación progresiva en tecnología.

La última mesa fue sobre la aplicación de la IA por las sociedades científicas de laboratorio, que fue moderada por Pilar Garrido López, expresidente de FACME, y Javier García Alegría, su presidente. Santiago Prieto Menchero, de la Asociación Española de Biopatología Médica-Medicina de Laboratorio (AEBM-ML), subrayó que la IA se ha introducido como una herramienta informática, pero que es algo más. Hay IA supervisada, no supervisada y reforzada. ¿Cómo se alimentan los sistemas? Respondió que, si no nos hubiéramos pasado los últimos 20 años registrando, no habría ahora IA. Los datos de imagen que se consideraban no estructurados son cada vez más estructurados. Interoperabilidad y espacio de datos son dos conceptos sobre los que se quedó. Se congratuló de que el laboratorio supone la mitad de los datos, por lo que es "una herramienta muy útil". La necesidad de alimentar a los sistemas requiere un elevado número de registros.

Por último; Adrián Mosquera Orgueira, de la Sociedad Española de Hematología y Hemoterapia (SEHH), señaló que están intentando acumular la experiencia de muchos médicos y resultados en vida real para optimizar la manera de tratar a los pacientes. Las agencias regulatorias están muy interesadas en regulas la IA para que los nuevos ensayos lleguen optimizados en lo que a población se refiere, para enriquecimiento pronóstico. Su sociedad científica se ha tomado en serio el reto de la IA.

García Alegría cerró la jornada resumiendo que la IA es una realidad, pero que tiene que estar validada. Ésta producirá cambios. El uso de los datos de la salud es un bien común. Lo que hace falta es garantizar el buen uso. En la jornada se pusieron ejemplos de la práctica de la IA. "Hay que hacer una reflexión de lo que va a aportar y tratar de reducir las actividades de bajo valor. Ojalá que nos pueda liberar de tiempo, porque el tiempo es crucial. El tiempo médico esta limitado y la demanda está creciendo", sopesó. Hay que incentivar la formación y recordar lo que es la esencia narrativa de la relación médico-paciente, que es una relación especial de confianza.