76 A FONDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL ANUARIO 2023 por parte de los profesionales, acerca de ellos. “Nosotros hacemos de guardianes de los datos, que son de los pacientes, no son nuestros”, señala. “Lo deseable es que la gente haga un buen uso de esos datos, si se entregan a la industria o a otros destinos, no se sabe, en cierto modo, qué utilidad se les va a dar, realmente, se pierde el control”, como advierte este experto. En línea con lo anterior, explica el prof. Dopazo, “normalmente, los datos clínicos que se manejan en investigación se extraen del sistema sanitario y se analizan fuera, en un sistema de computación”. Considera, sin embargo, que esta forma de proceder ”ha quedado algo obsoleta, de cuando el sistema de salud no producía más que papel. Nosotros, desde nuestra Plataforma, lo que hemos hecho ha sido introducir computación dentro del sistema de salud para que esos datos sean manejados por personal cualificado y evitar, así, que salgan fuera del sistema. De esa manera, tenemos muchas facilidades para hacer proyectos de investigación clínica”. Implementación responsable y efectiva Se parte de que la aplicabilidad de la inteligencia artificial gira, actualmente, en dos direcciones: por un lado, en el intento de reproducir las capacidades de la mente humana y, por otro, en la creación de herramientas para realizar tareas de apoyo en este caso de la práctica clínica. Sin embargo, es evidente que, hoy por hoy, los sistemas de IA carecen de razonamiento y no pueden reemplazar el ‘sentido común’ de los profesionales de la Medicina ni tampoco su experiencia clínica. En ello incide el Dr. Revuelta: “Hasta ahora, las decisiones las toman los médicos y el paciente hará caso o no como con cualquier información médica, uno tiene esa información y se la cree o no”. A su juicio, “estamos muy lejos, sobre todo en Medicina, de lo que es la inteligencia autónoma, es decir, cuando la máquina toma decisiones por su cuenta”. Al respecto, y según el prof. Rodríguez, “la principal dificultad radica en la traslación efectiva de los resultados de investigación a un uso potencialmente clínico”. Con respecto a la implantación masiva de la IA en entornos clínicos, desde su punto de vista, “falta recorrido y, quizás, metodología y aplicabilidad real. Nos podemos encontrar con muchos ‘papers’, pero luego, ¿cuántos de los sistemas que se describen en ellos se están utilizando en la práctica real?”, cuestiona. De acuerdo con el prof. Dopazo, actualmente, una de las principales aplicaciones de la IA se centra, especialmente, “en la imagen médica donde está funcionando muy bien, lo cual constituye una ayuda muy importante en este terreno. También hay resultados prometedores en lo relacionado con los procesos y su organización, predicción de uso de recursos, etc.”. El otro gran apartado, desde su punto de vista, es el relacionado con los predictores que analizan sistemáticamente la información genómica y clínica. “Vamos a asistir a un cambio, en los próximos cuatro o cinco o seis años, relacionado con la forma de atender del sistema sanitario, ya que será posible la detección del riesgo de enfermedades antes de que estas se manifiesten, lo cual va a ser bueno para los pacientes y bueno para sistemas de salud pública basados en inteligencia artificial”. Básicamente, la mayoría de las especialidades médicas ya están trabajando, de una manera u otra, con esta tecnología, según constata el Dr. Revuelta, quien se refiere, por ejemplo, a la Nefrología, Cardiología, Neumología, e, incluso, la Medicina de Familia. “La Oncología, por ejemplo, está utilizando con inteligencia artificial diferentes bases masivas de datos genéticos para determinados tumores”, comenta. Incluso, yendo más allá, sugiere que la IA podría contribuir a una “mayor humanización de la medicina. Mucha gente opina lo contrario, al pensar que puede llegar a deshumanizar la atención sanitaria. Sin embargo, creo que a los profesionales nos facilitará que seamos más humanistas, al poder disponer de más tiempo para el paciente”. Por otra parte, anima a “superar ciertos miedos que se tienen a estas nuevas técnicas y también la polémica de suplir a la mente humana y quitar puestos de trabajo, algo que no debería pasar, sobre todo, en medicina”. Expectativas profesionales En este ámbito, la preparación de los profesionales se vuelve crucial y, a día de hoy, representa uno de los obstáculos a ESPACIO EUROPEO DE DATOS SANITARIOS Los sistemas de inteligencia artificial extraen y entrenan con datos, sin embargo, su rendimiento se enfrenta a un sustancial obstáculo como es el de los datos sanitarios. Para subsanarlo, se ha puesto en marcha el Espacio Europeo de Datos de Salud, definido como un marco de intercambio de datos específicos de salud que establece reglas claras, estándares y prácticas comunes, infraestructuras y un espacio de gobernanza para el uso de datos electrónicos de salud por parte de los pacientes y para investigación, innovación, formulación de políticas, seguridad del paciente, estadísticas o fines regulatorios. Como entiende el prof. Rodríguez,“la orientación que se le quiere dar a dicho espacio pasa por fomentar la compartición de datos que, a veces, se convierte en una ardua tarea”. En este sentido, lo percibe como “adecuado para toda la sociedad europea y por extensión, obviamente, para toda la población mundial”. No obstante, como indica, “falta por concretar los términos y potenciales usos que tendrá, cómo podrá ser explotado y su utilidad para los diferentes tipos de usuarios”. En ello coincide la prof. Armengol: “Desconocemos cómo lo van a articular porque, de momento, cada país tiene su propia legislación, adaptada más o menos, a la comunitaria, pero desconozco hasta qué punto se puede acceder a los datos de cada país”. De momento, para que este espacio sea una realidad, la propia Unión Europea reconoce que se necesita una mayor digitalización a nivel nacional. Al mismo tiempo, es necesario crear infraestructuras interoperables en toda la Unión Europea para permitir el uso transfronterizo de datos sanitarios en Europa.
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