im MÉDICO | 60.2 25 Principales barreras Para este experto, realmente, existe un abismo entre el desarrollo y la implementación de la IA. “No es lo mismo el sistema prototipo en un laboratorio de Inteligencia Artificial que tenerlo funcionando en un hospital. Hay una serie de procesos de ingeniería prácticos a desarrollar y que tampoco son inmediatos. Ello supone una cierta barrera entre lo que es la teoría y la implementación de la Inteligencia Artificial”. Una de las finalidades de la IA aplicada a la práctica clínica es la de analizar datos médicos complejos y proporcionar información que ayude a los profesionales sanitarios en el diagnóstico y tratamiento de patologías. Al respecto, y desde el punto de vista del Dr. Ismael Said, coordinador del Grupo de Medicina Digital de la Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI) y coordinador del Grupo de Telemedicina, Nuevas Tecnologías y Salud Digital de la Federación Europea de Medicina Interna (EFIM, por sus siglas en inglés), “una de las grandes barreras que ha supuesto el desarrollo de la digitalización es la forma de estructurar los datos en el mundo sanitario para poder hacer uso de ellos. Ahí es donde encontramos un abismo respecto a organizar los datos y cómo captarlos”. Por tanto, a su juicio, “la IA es una herramienta de apoyo a la decisión clínica, sin embargo, estamos lejos de poder digitalizar todo el proceso porque implica el uso de datos masivos y se necesitan máquinas para procesarlos”. De unos años a esta parte, la Inteligencia Artificial (IA) ha ido ganando terreno hasta convertirse en una herramienta cada vez con mayor presencia en Medicina y, por ende, en la práctica clínica. Aunque esta tecnología es conocida desde el siglo pasado, en concreto desde los años 50, su evolución ha pasado por diferentes etapas. A medida que van creándose sistemas de IA para asumir cada vez más tareas clínicas, su aplicación potencial en la mayoría de las áreas médicas va en aumento, y, paralelamente, surgen también riesgos y desafíos. No en vano, el terreno médico es uno de los más difíciles a la hora de adoptar la IA. Y es que, sistemas mal diseñados pueden ser letales para el paciente y, en definitiva, para toda la población. En este impulso que ha experimentado la IA entran en juego la disponibilidad del Big Data y mejores procesadores, capaces de entrenar y ejecutar tareas algorítmicas, es decir, implementaciones de estos algoritmos con redes neuronales. Sin embargo, según señala el Dr. Ricardo Sánchez De Madariaga, científico titular de la Unidad de Investigación en Telemedicina y Salud Digital (UITeS) del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), “existe una diferencia considerable entre lo que es una prueba de concepto teórica de un sistema de Inteligencia Artificial concreto y lo que es su aplicación práctica. Es decir, hay bastante distancia entre una prueba de concepto de un sistema nuevo que se haya ideado y que funcione el aprendizaje de la máquina a luego tenerlo en la práctica”. Funciones potenciales de la Inteligencia Artificial en entornos clínicos A estas alturas, es evidente que mediante la Inteligencia Artificial (IA) se puede transformar la asistencia sanitaria, al permitir mayor precisión en el diagnóstico de enfermedades, predecir los resultados de los tratamientos prescritos a los pacientes y desarrollar planes terapéuticos más personalizados. “La Inteligencia Artificial puede ayudar a los médicos a través de la selección de funciones, la categorización de tareas y el reconocimiento de patrones para que éstos lleven a cabo el razonamiento necesario para el diagnóstico clínico”, indica la Dra. De la Iglesia. En el plano científico-técnico, “tenemos desde, por ejemplo, diagnósticos médicos basados en imágenes en los cuales la Inteligencia Artificial gana con creces a los especialistas médicos, es decir, hay casos de diagnóstico por imagen en los que un sistema automático de Inteligencia Artificial es mucho más preciso que un experto médico, aunque, de momento, son casos relativamente aislados”, indica, por su parte, el Dr. Sánchez De Madariaga. También, añade, “desde el punto de vista organizativo y administrativo, un hospital tiene una gran componente de administración y de organización, y la Inteligencia Artificial puede intervenir ahí de forma favorable”. “Para diagnosticar una enfermedad puede ayudar, pero también es cierto que los sistemas de Inteligencia Artificial fallan, por tanto, digamos que esta ayuda, al final, es una aportación, o sea, la decisión final la tiene un médico. Y es que los sistemas de Inteligencia Artificial tampoco son infalibles”, según este experto del ISCIII. En ello coincide la Dra. de la Iglesia: “No nos podemos quedar con el enfoque automático porque hay sesgos, tanto en los algoritmos como en los datos que estamos proporcionando a esos algoritmos. Por tanto, siempre tiene que haber alguien, un experto, un médico, un genetista, un clínico que tiene que llevar el caso, no puede ser que sea la tecnología la que se autoevalúe. Siempre habrá un ser humano experto que controle los resultados que nos ofrecen esas inteligencias artificiales”. Por tanto, y ante el temor de que en un futuro la IA pueda reemplazar a la profesión médica, el Dr. Sánchez De Madariaga se muestra rotundo: “No es cierto que dentro de tres años la Inteligencia Artificial vaya a dominar el mundo”. Al respecto, según el Dr. Said, “desde nuestra visión de la medicina interna, los valores propios profesionales de la Medicina, difícilmente, son reemplazables por una máquina. Y es que la relación médico-paciente, el contacto con él en la consulta, la necesidad de empatía, la interacción, etc., tenemos que seguir preservando la parte más humana de la Medicina, tal vez, introduciendo conceptos como el humanismo digital”.
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