60 A FONDO ANUARIO 2024 INTELIGENCIA ARTIFICIAL acompañar al profesional, proporcionándole la evidencia más relevante y mejorando la precisión y velocidad de las decisiones médicas. No hay que olvidar que el arte de la medicina reside en extraer toda la información necesaria para crear la narrativa correcta y no diagnosticar al paciente erróneamente. “Por tanto, para que la IA alcance su máximo potencial en el área médica, es necesario alimentarla con millones de conjuntos de datos de pacientes que incluyan no sólo sus características individuales, sino también los tratamientos recibidos y sus resultados, así como sus antecedentes y su interacción con el entorno”. Este proceso llevará tiempo y “requerirá una colaboración estrecha entre el mundo de la tecnología y la comunidad médica”, ya que la compartición de datos y la aplicación de enfoques federados para centralizar el uso de éstos está todavía dando sus primeros pasos. De la Iglesia resume que la IA generativa promete una revolución en la atención médica, el diagnóstico de los pacientes y el tratamiento de enfermedades, pero es fundamental mantener una visión realista de sus capacidades actuales. Remarca que “la investigación continua y la colaboración multidisciplinar son la clave para aprovechar el poder de la IA de forma segura y efectiva en beneficio de la salud humana”. Un futuro ya presente Montse Esquerda, de la Facultad de Ciencias de la Salud, de Blanquerna-Universidad Ramon Llull, cree que “existe un cierto tecno-optimismo en la implantación de la IA en ámbito sanitario, con la esperanza que resuelva parte de los problemas actuales, o incluso cierta ´bioética ficción´ en este ámbito, que sostiene que la IA podrá sustituir a médicos y a otros profesionales sanitarios”. Autores como Yuval Noah Harari, en su libro Nexus, afirman que el trabajo de los médicos pronto podría ser reemplazado, aunque no así el de las enfermeras. Según Harari: “Es más difícil automatizar el trabajo de enfermería que el de la medicina, al menos el de aquellos que básicamente recogen datos médicos, ofrecen diagnósticos y recomiendan tratamientos. Estas tareas se basan en el reconocimiento de patrones, y en eso la IA lo hace mejor que los humanos”. Sin embargo, en palabras de Esquerda, “muchas de estas visiones distópicas carecen de una comprensión real del mundo sanitario y dificultan la identificación de los procesos en los que la IA realmente puede aportar valor”. La IA no reemplazará a los profesionales de la salud, pero sí complementará o automatizará algunas de las tareas que desempeñan. Lo fundamental es “identificar bien aquellos procesos y ámbitos en que la IA pueda complementar o automatizar”. “La IA generativa no es algo que pertenezca al futuro, sino que es una realidad presente. En múltiples especialidades médicas ya existen algoritmos avanzados capaces de realizar tareas como detectar lesiones o cánceres de piel, interpretar exploraciones complementarias para identificar desde lesiones potencialmente oncológicas hasta neumonías, y predecir riesgos de enfermedades graves como el riesgo cardíaco, sepsis o incluso la muerte cardíaca prematura”, reflexiona Esquerda. Asimismo,“se ha demostrado que algunas aplicaciones de IA han sido valiosas en la mejora del pronóstico durante la pandemia de la Covid-19, ayudando a prever la evolución de los pacientes y optimizando los recursos disponibles”. A pesar de que estos avances son prometedores, “es importante tener en cuenta que los algoritmos de IA se desarrollan a partir de datos específicos y contextos particulares, lo que significa que no necesariamente funcionarán con la misma eficacia en todos los escenarios ni en un contexto clínico real”. Cada sistema está limitado por los datos con los que ha sido entrenado y, en ocasiones, puede enfrentar desafíos al adaptarse a nuevas situaciones o poblaciones. Este fenómeno se conoce como el AI-chasm (abismo de la IA), que describe la brecha entre el desarrollo de algoritmos científicamente sólidos y su implementación efectiva en aplicaciones prácticas y significativas en el entorno real. La transición de la investigación y el desarrollo al uso clínico generalizado implica “superar barreras técnicas, éticas y prácticas, lo que requiere una integración cuidadosa y supervisada de la IA en los sistemas de salud”. Sin embargo, la IA no es únicamente una herramienta,“sino una revolución que redefine la manera en que entendemos, practicamos e innovamos en medicina”. Así lo ve Carlos Y. Durán Martínez, médico de familia y responsable del Grupo de Trabajo de Salud Digital Negocio de Genómica, Analítica Avanzada e IA en Fujitsu, se muestra de acuerdo con que, en la actualidad, la IA generativa aporta soluciones innovadoras en el campo de la medicina en tareas concretas. “Por ejemplo, es capaz de mejorar la precisión diagnóstica durante el análisis de imágenes médicas, detectando patrones que suelen pasar desapercibidos al ojo humano”, cuenta. Añade que puede analizar en segundos grandes volúmenes de información clínica y biomédica, como la historia clínica o los artículos de la literatura científica, dotando a los profesionales de la evidencia necesaria para que puedan tomar decisiones clínicas más informadas. Además, “se está aplicando con éxito en la optimización de la gestión sanitaria, donde la IA generativa puede facilitar la comunicación entre profesionales de la salud, optimizar la distribución de los limitados recursos sanitarios y mejorar la coordinación de la atención médica”. Por otra parte, existen diversos estudios donde se afirma que la IA generativa y, en concreto, los LLMs (grandes modelos de lenguaje, por sus siglas en inglés) “han sido capaces de sobrepasar a los profesionales médicos en razonamiento clínico en casos complejos, en diagnóstico diferencial y en manejo clínico”. Si bien, “estos datos hay que cogerlos con cautela, puesto que dichos estudios suelen estar limitados en el tamaño de la muestra y se suelen llevar a cabo con datos artificiales que no representan, ni mucho menos, la diversidad de escenarios clínicos existente en el mundo real”. Lo que sí revelan son las altas capacidades de la IA generativa para SE REQUERIRÁ UNA COLABORACIÓN ESTRECHA ENTRE EL MUNDO DE LA TECNOLOGÍA Y LA COMUNIDAD MÉDICA
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