75 La inteligencia artificial (IA) podría tener la llave de la puerta hacia una nueva era de la medicina, aportando mayor calidad, eficacia en la atención y mayor coste-efectividad y seguridad para el paciente. Aunque la expectativa es alta, la realidad actual muestra un desajuste entre el avance tecnológico y su integración efectiva en el ámbito médico. Y es que, a pesar de los esfuerzos globales, pocos proyectos, de momento, han logrado demostrar éxito en la práctica clínica. El abismo percibido entre el desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial en medicina refleja la complejidad de este fenómeno que, en parte, ha impedido establecer suficientes puentes sólidos, lo que favorece que, a día de hoy, siga siendo vista como un asunto difícil de asimilar. Hay que entender, además, que la IA no es una tecnología universal, sino que engloba varios subcampos que, individualmente o en combinación, tienen capacidad de transformar el uso de las aplicaciones. Aunque dos tercios de los ciudadanos europeos creen que la inteligencia artificial tendrá un impacto positivo en su forma de vida durante los próximos 20 años, casi nueve de cada 10 también opinan que se requiere una gestión cuidadosa en el uso de la IA en materia de salud. Expertos como el profesor Alejandro Rodríguez González, investigador principal del Laboratorio de Análisis de Datos Médicos (MEDAL) de la Universidad Politécnica de Madrid y presidente de la Sociedad Española de Inteligencia Artificial en Biomedicina (IABIOMED), advierten sobre las expectativas generadas y la distancia entre la realidad y la ciencia ficción. “Se está generando una serie de ideales de lo que la inteligencia artificial puede llegar a ofrecer. Si bien algunas acciones atribuibles sí son coherentes, otras, en cambio, están envueltas en demasiada ciencia ficción”. Por su parte, la prof. Eva Armengol, doctora en Informática y miembro del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), recuerda que “la inteligencia artificial no es infalible como tampoco los humanos, por tanto, en el contexto de la medicina en particular, a la hora de un diagnóstico o de una determinada predicción, es la persona a la que tiene que decidir si se lo cree o no”, señala. “Es evidente que las técnicas de inteligencia artificial por sí solas no van a resolver una enfermedad, sino que pueden servir para afrontar problemas concretos. En este sentido, muchas de estas aplicaciones bien utilizadas pueden ayudar en diversos ámbitos, en este caso, como apoyo a labor de un médico o de un experto de cualquier campo a la hora de resolver un determinado problema”, agrega esta experta. A medida que se perfeccionan los sistemas, la IA encuentra un creciente número de utilidades en la atención sanitaria. Sin embargo, se intensifica la necesidad de supervisión, destacando el delicado tema del uso de datos. La disponibilidad de datos, cuestión clave Partiendo de la base de que la funcionalidad de la IA radica en su capacidad para aprender y reconocer patrones y relaciones a partir de grandes conjuntos de datos multidimensionales y multimodales, la profesora Armengol destaca la sensibilidad inherente de estas técnicas, advirtiendo sobre la necesidad de abordarlas con cautela. “Estas técnicas pueden ayudar a predecir o diagnosticar precozmente una determinada enfermedad o la evolución que va a tener, para lo cual se necesitan datos sin los cuales esto no se puede hacer. Necesariamente, hay que ir con mucho cuidado porque son muy sensibles”. A juicio de los expertos consultados, el punto crítico reside, precisamente, en la confidencialidad de los datos médicos, protegidos normativamente, y en la necesidad de la autorización por parte de los pacientes para utilizarlos en aplicaciones de inteligencia artificial. “Hay que tener en cuenta que los datos clínicos son datos muy complicados, por lo general, procedentes de diagnósticos, síntomas, analíticas, tratamientos farmacológicos, entre otros. Son un tipo de datos muy heterogéneos y muy complejos de manejar”, constata, por su parte, el prof. Joaquín Dopazo, investigador y director de la Plataforma de Medicina Computacional de la Fundación Progreso y Salud de Andalucía. En este contexto, el Dr. Ignacio Revuelta, coordinador del Grupo Big Data e Inteligencia Artificial de la Sociedad Española Nefrología (S.E.N.), se refiere a la responsabilidad
RkJQdWJsaXNoZXIy NTI5ODA=