62 A FONDO ANUARIO 2024 INTELIGENCIA ARTIFICIAL mos lo que eso podría suponer si en la herramienta se carga información no sólo de las pruebas diagnósticas disponibles y síntomas, sino también otra vinculada a la genética y los hábitos de vida”, argumenta Mateos. Con todo, la personalización es uno de los puntos más fuertes de la IA generativa. “Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, desde el historial clínico del paciente hasta datos genómicos y biomarcadores, permite diseñar diagnósticos y tratamientos específicos para cada individuo”, insiste Mayol. En enfermedades como la diabetes o el cáncer, “la IA puede analizar cómo los tratamientos actuales han funcionado en pacientes con perfiles similares y sugerir alternativas óptimas”. Aparte, “la IA puede predecir efectos secundarios o anticipar resultados basados en características únicas del paciente, ayudando a los médicos a ajustar los tratamientos en tiempo real”. “En realidad, la IA generativa sirve para generar documentos del tipo que sea, sean de imagen, sean de texto, sean de sonido. Para lo que no sirve es para predecir con precisión. Eso lo hace la IA discriminativa, la IA más clásica, porque requiere un alto nivel de validación, cosa que la IA generativa no puede aportar”, rebate el director médico de Savana. Hace hincapié en que “va a haber una combinación de ambas, la IA discriminativa para generar algoritmos de precisión, que permitan esa medicina individualizada por la que se pregunta, y la IA generativa para poder dirigirnos a esos algoritmos o utilizarlos con mayor facilidad”. Su conclusión al respecto es que “la IA discriminativa genera nuevo conocimiento y la IA generativa mejora el acceso a dicho conocimiento”. Es un poco como una evolución de lo que en su día fue Google. Es evidente que la IA generativa está transformando la atención médica al hacerla aún más precisa y adaptada a las necesidades únicas de cada paciente. Durán Martínez dice que actualmente se está implementando para el diagnóstico anticipado y de precisión, integrando datos genéticos y biomarcadores con el contexto clínico para identificar patologías de manera precoz. De igual forma, “se utiliza para el diseño de tratamientos individualizados, diseñando estrategias terapéuticas acordes al estilo de vida y respuestas a otros tratamientos previos”, y “permite generar planes de cuidado adaptativos que evolucionan con el paciente, el contexto clínico y los determinantes sociales en salud”. Comunicación con los pacientes Desde el Instituto #SaludsinBulos han organizado varios consensos sobre comunicación clínica eficaz con representantes de profesionales sanitarios y pacientes. En ellos vieron, tanto en las discusiones con los expertos como en la evidencia analizada, que la comunicación influye en la morbimortalidad, la desinformación, la adherencia terapéutica, las denuncias a profesionales sanitarios, el burn out y el gasto sanitario, entre otros factores. “De lo que más se quejaban los pacientes es que los profesionales sanitarios utilizan un lenguaje que no pueden entender y que no los escuchan”, precisa el vicepresidente de la Asociación de Innovadores en eSalud. Después, han realizado los primeros consensos sobre los chatbots en salud y han comprobado que, en muchas ocasiones, “se muestran más empáticos que el médico, que adaptan su lenguaje al del paciente, que están disponibles 24 horas, que dan explicaciones en profundidad y que, incluso, permiten recoger el lenguaje hablado en la consulta, como hemos comentado”. Apunta que el médico debe verlo como un complemento, no un competidor. De hecho, si el médico recomienda un chatbot (sea el de su centro sanitario, su sociedad o en el que él mismo ha participado), “va a tener un paciente más educado en su patología y más comprometido”. ¿De qué manera la IA generativa ayuda a mejorar la comunicación con los pacientes? Medrano responde que “ayuda muchísimo a la interacción con ellos, ya que permite simplificar el lenguaje en la medida de lo necesario”. Permite una comunicación en lenguaje humano y en lenguaje natural para transmitir o recibir cualquier tipo de información con ellos de manera automática, con lo cual viene a acabar con un problema que se tenía de interacción y hace el sistema sanitario menos disuasorio. “Es una herramienta fantástica a la hora de llevar lo digital a manos del ciudadano de a pie”, piensa. Ahora, se puede utilizar el smartphone para hablar en lenguaje natural nerativa puede analizar el genoma de un paciente y sus datos clínicos para identificar aquellos tratamientos que sean más efectivos y tengan menos efectos secundarios para ese paciente en concreto, teniendo en cuenta sus características genéticas y fenotípicas”. Puede acelerar el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos, al ser capaz de combinar datos masivos sobre estructuras y propiedades de las distintas moléculas, así como de simular la interacción entre ellas y su comportamiento en el interior del cuerpo humano. Por otro lado, no hay que olvidar que ningún profesional sanitario puede estar actualizado de todos los avances que se producen en su campo ni procesar millones de datos de pacientes similares al que está atendiendo en ese momento, por lo que tanto el diagnóstico como el tratamiento pueden ser más precisos con la ayuda de la IA generativa, adaptados a las características únicas de ese paciente. “Todo dependerá de la cantidad de datos que disponga de él y de la herramienta que utilice para el apoyo en la toma de decisiones, en la que pueden estar cargados datos de otros pacientes similares y toda la evidencia científica disponible. ImagineYA EXISTEN ALGORITMOS AVANZADOS CAPACES DE REALIZAR TAREAS COMO DETECTAR LESIONES O CÁNCERES DE PIEL
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