Es innegable que la inteligencia artificial (IA) ha permeado nuestra vida cotidiana. Lo que empezó con el traductor de Google o los algoritmos que alimentan las redes sociales, se ha convertido en una verdadera revolución en los últimos años de la mano de herramientas de IA como ChatGPT. ¿Cómo están influyendo estos avances en el ámbito de la biomedicina? ¿Son una ventana a nuevas fronteras y posibilidades?

Los sistemas de inteligencia artificial tienen la capacidad de recopilar, clasificar, organizar y racionalizar información. Son capaces de identificar patrones, establecer conexiones entre conceptos y derivar conclusiones a partir de grandes volúmenes de datos, algo que sería impracticable para el cerebro humano. Gracias a la capacidad de la IA para analizar gran cantidad de información en poco tiempo se puede avanzar de forma mucho más rápida en la comprensión de las enfermedades, reduciendo los tiempos de investigación.

En el ámbito de la biomedicina, la inteligencia artificial puede ser de gran ayuda para los profesionales en áreas como el diagnóstico, el tratamiento y el seguimiento de los pacientes. Las nuevas herramientas de apoyo basadas en IA pueden pueden analizar radiografías, sugerir terapias o identificar señales de riesgo tempranas en pacientes con enfermedades neurodegenerativas. 

El pasado 20 de marzo, el Debate CaixaResearch nos permitió acercarnos al trabajo de tres especialistas que abordaron esta temática desde perspectivas complementarias: la investigación, la práctica clínica y la formación. 

• Alfonso Valencia, Profesor ICREA, director del Departamento de Ciencias de la Vida del Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS). Su equipo aplica el aprendizaje automático a la medicina personalizada. Colidera un proyecto para identificar nuevos biomarcadores para predecir el riesgo de recaídas en un tipo concreto de leucemia.
• Natalia Pérez de la Ossa, coordinadora de la Unidad de Ictus del Hospital Germans Trias i Pujol e investigadora del instituto de investigación del mismo hospital. Su equipo está desarrollando una nueva aplicación que, mediante algoritmos de inteligencia artificial, permitirá categorizar rápidamente a los pacientes con ictus antes de que lleguen al hospital y mejorar sus posibilidades de recuperación.
• Rodrigo Menchaca, socio fundador y consejero de AIS Channel, una plataforma digital que permite a cualquier médico o cirujano aprender cómo debe proceder en una intervención, y director de piel digital en ISDIN. 

El moderador del debate, Josep Corbella, periodista de La Vanguardia especializado en ciencia y salud, guió la conversación entre los tres expertos a través de un caso ficticio de una paciente con cáncer, desde la fase de diagnóstico hasta el tratamiento. Estas son las ideas principales que los tres expertos trataron en el debate:

La inteligencia artificial y el diagnóstico de las enfermedades

¿La inteligencia artificial permite a día de hoy mejorar el diagnóstico por imagen?

«Hace poco se publicó un estudio, el más extenso hasta la fecha, que analiza la utilización de la inteligencia artificial en el análisis de imágenes de radiología. El estudio muestra que los sistemas de inteligencia artificial son capaces de detectar con mayor precisión que los profesionales médicos ciertas características en las imágenes. Aunque los sistemas de IA funcionen, su implementación en un entorno real requiere todavía de más desarrollo y estudio». – Alfonso Valencia

¿Cómo afectan herramientas como ChatGPT al autodiagnóstico de los pacientes?

«La población tiene acceso a un montón de plataformas de IA, como ChatGPT, y la sensación de poder acceder rápidamente a la información. Los pacientes que hasta ahora llegaban a la consulta recomendados por el “doctor Google”, ahora vendrán con la información del “doctor ChatGPT”». – Rodrigo Menchaca

«ChatGPT no va a sustituir a los médicos, pero sí puede ayudar a orientar a los pacientes. Es una forma de empoderarlos, de darles más información para que lleguen a la consulta con un mayor entendimiento de su situación. Sin embargo, es el profesional sanitario quien debe comunicarles las opciones diagnósticas disponibles, los tratamientos posibles y los pros y contras de cada situación. ChatGPT puede contribuir a que todo el mundo tenga un mayor acceso a la información médica. Puede llegar a lugares donde nuestros recursos humanos limitados no alcanzan, ya que no todos los especialistas están disponibles en todas partes». – Natalia Pérez de la Ossa

«Hay un factor más en todo esto y es que las recomendaciones de herramientas como ChatGPT siempre tienen un nivel de error. Sería ideal que esto quedase claro.  Es importante entender la probabilidad de que esté mal ese diagnóstico, para así evitar afirmaciones categóricas que puedan dar lugar a situaciones complicadas cuando el paciente llegue al sistema sanitario». – Alfonso Valencia

¿Puede ChatGPT interpretar un análisis de sangre?

«Los modelos de lenguaje que tenemos ahora mismo, como ChatGPT, no son buenos para obtener conclusiones a partir de valores numéricos. Tienen grandes virtudes, pero no razonan, por lo que no podrán interpretar los valores matemáticos de los resultados de un análisis de sangre». – Alfonso Valencia

En oncología se habla mucho de la biopsia líquida. Hay grandes expectativas en que a partir de un análisis de sangre se pueda obtener información genética para diagnosticar un paciente o para ver el perfil genético de un tumor. ¿Puede la IA acelerar la llegada de nuevas pruebas diagnósticas como esta?

«Todos los problemas que tienen que ver con datos complejos y variados son un buen terreno de juego para los sistemas de aprendizaje automático. Más allá de la biopsia líquida, con una visión un poco más general, la IA va a ir entrando en todos los campos de la biología molecular, analizando ADN, proteínas o secuencias de genomas. Así que es probable que los sistemas de aprendizaje automático nos ayuden a entender las claves de los problemas biológicos que están por detrás de los problemas médicos». – Alfonso Valencia

La IA en la intervención quirúrgica y el tratamiento

¿Cómo puede mejorar la inteligencia artificial las técnicas quirúrgicas?

«Toda cirugía tiene una curva de aprendizaje. El conocimiento concreto se adquiere observando muchos casos y con la práctica. La IA nos permite desarrollar una especie de GPS quirúrgico basándose en miles de operaciones previas, un mapa de calor que nos muestra los pasos a seguir en cada momento de la cirugía. Esto existe ya, pero, nuevamente, la regulación viene muy por detrás, por lo que, en el caso de enfrentarnos a una complicación, el argumento de que estabas siguiendo las recomendaciones de una IA no es válido». – Rodrigo Menchaca

¿Qué son los gemelos digitales y cómo van a transformar los tratamientos?

«Los gemelos digitales son modelos virtuales que simulan un sistema real. Por ejemplo, un gemelo digital de una fábrica de coches que nos permite simular todo lo que pasa dentro, probar nuevas soluciones o estudiar posibles fallos sin tener que tocar nada en el mundo real. Llevar eso a la biología es bastante complicado, porque los elementos del cuerpo humano son mucho más complejos que los de una fábrica de coches y nuestro conocimiento es mucho más limitado». – Alfonso Valencia

«En biología, los gemelos digitales nos sirven para hacer simulaciones de sistemas atómicos, de proteínas y fármacos, o para simular cómo va a responder un determinado tumor ante un fármaco. También podemos simular un corazón para estudiar diferentes formas de tratar una arritmia. En el área de medicina, los gemelos digitales están en fase de desarrollo. Las soluciones más avanzadas permiten reemplazar o complementar los sistemas tradicionales de ensayos. Pero en ningún caso estamos hablando de un gemelo digital a nivel de cuerpo humano, estamos muy lejos de poder simular toda la complejidad del organismo. Será posible dentro de 50 o 100 años, pero por ahora es ciencia ficción». – Alfonso Valencia

«En la actualidad, el coste de toda la investigación preclínica y clínica para cada nueva molécula de un posible medicamento es enorme. Todo ese gasto muchas veces ni siquiera acaba en el desarrollo de un fármaco eficaz. Los gemelos digitales permiten probar las moléculas y sus combinaciones en modelos artificiales y seleccionar solo aquellas que tengan más probabilidades de ser efectivas». – Natalia Pérez de la Ossa 

¿La inteligencia artificial facilita las tareas hospitalarias para tener resultados más rápidos?

«Los profesionales sanitarios pasamos, sobre todo en enfermería, más del 70 % del tiempo haciendo tareas administrativas, rellenando registros, haciendo informes o pautando fármacos. La inteligencia artificial nos puede liberar de todo ese trabajo y hacerlo de una forma más eficaz, evitando el error humano y liberando más tiempo para que los profesionales lo dediquen a tareas de más valor». – Natalia Pérez de la Ossa.

¿Cómo puede ayudar la IA en el campo de las enfermedades neurodegenerativas?

«Se está avanzando en modelos de inteligencia artificial para un diagnóstico precoz de estas enfermedades y se están desarrollando herramientas para monitorizar el estado de salud de los pacientes ya diagnosticados y así detectar de forma precoz posibles complicaciones». – Natalia Pérez de la Ossa

«Otra área en la que la inteligencia artificial es interesante es el análisis de la conducta en el campo de la salud mental. Permite monitorizar el tipo de mensajes que escribe un paciente o su actividad en redes sociales. Permite recabar información y puede darnos pistas de si esa persona está en riesgo de sufrir una recaída o en riesgo de suicidio». – Natalia Pérez de la Ossa

«Hay un caso interesante muy concreto en el que tuve el privilegio de participar: un proyecto de inteligencia artificial biológica con neuronas, donde enseñamos a un ordenador a jugar un videojuego con neuronas cultivadas in vitro. Esto, a largo plazo, podría llegar a ser útil en la investigación en alzhéimer». – Rodrigo Menchaca

Los riesgos de la IA en el campo de la medicina

¿Existe desconfianza en el sector sanitario hacia la inteligencia artificial?

«Existe desconfianza hacia la IA, sobre todo, entre los profesionales que llevamos más tiempo trabajando de una forma más clásica, a los que nos cuesta más integrar sistemas que no entendemos bien. Pero probablemente a las nuevas generaciones no les dé tanto miedo. Debemos apostar por la formación de los profesionales para que conozcan bien las herramientas y su utilidad. Es importante además que la tecnología aporte un valor añadido real y no incorporar tecnología porque sí. Cuando los profesionales vemos que una tecnología nos está dando una información única, entendemos su valor». – Natalia Pérez de la Ossa

¿Acabará la IA con puestos de trabajo en el sector sanitario?

«Por un lado, la IA va a transformar muchos puestos de trabajo. Va a obligar a una serie de profesionales a adquirir nuevas habilidades y a entender las nuevas herramientas disponibles, utilizarlas del modo correcto y levantar la mano cuando haya una duda razonable. Además, se incorporarán nuevos profesionales al sector sanitario, como los ingenieros biomédicos, para poder resolver problemas que antes no existían en un contexto hospitalario. Por ejemplo, todo lo que es monitorización remota requiere una infraestructura ingenieril muy grande por detrás y son habilidades que no existen ahora mismo en un currículum de aprendizaje en medicina». – Rodrigo Menchaca

¿Pueden los algoritmos sesgados dar lugar a decisiones médicas injustas?

«Los algoritmos sesgados dan lugar a decisiones injustas. Es un problema grave y difícil de resolver en cualquier herramienta de inteligencia artificial. Los sesgos pueden aparecer en muchos puntos: en los propios datos, en los sistemas de entrenamiento, en los profesionales o en quién interpreta los resultados. Lo que estamos desarrollando son herramientas para controlar los sesgos en todos estos niveles, pero nos enfrentamos a problemas muy complejos y que inciden directamente en la fiabilidad de los sistemas de IA». – Alfonso Valencia

«Están comenzando a aparecer startups que se dedican a seguir los protocolos de los sistemas de IA, a buscar dónde hay sesgos y a mantener una vigilancia completa. Es decir, se está creando un universo de startups alrededor de la fiabilidad de los sistemas de inteligencia artificial, por lo tanto, se están creando nuevos puestos de trabajo a partir de algo que hace un par de años no existía». – Rodrigo Menchaca

«Los algoritmos, a veces, hacen una predicción de lo que puede ocurrir, basándose en las decisiones que los profesionales sanitarios toman sobre un paciente. Aquí existe un riesgo de profecía autocumplida. Si un algoritmo dice que un paciente tiene un mal pronóstico y que hagas lo que hagas probablemente va a fallecer, es probable que el médico decida hacer una limitación terapéutica que al final acabará resultando en lo que el algoritmo predecía. Tenemos que ser conscientes de que son solo predicciones, de que siempre hay un margen de error». – Natalia Pérez de la Ossa

«Un tema fundamental que hay que abordar es cómo un profesional, ante una serie de opciones que le ofrece un sistema de inteligencia artificial, va a tener la libertad para elegir la opción que le parezca más adecuada, y cuál va a ser el respaldo legal para defender esa decisión». – Alfonso Valencia

Conclusiones: la importancia de la colaboración en el futuro de la IA y la medicina

«No vamos a resolver el cáncer ni ninguna enfermedad únicamente desde el campo de la IA. Pero también creo que no va a haber soluciones que no pasen por el tipo de herramientas computacionales que estamos desarrollando. Es decir, no tenemos la solución, pero somos parte de la solución». – Alfonso Valencia

«Como sociedad, nos estamos enfrentando a algo que va a generar más preguntas que respuestas. Tenemos que colaborar y apostar por la cocreación entre profesionales, ahora más que nunca». – Rodrigo Menchaca

«La inteligencia artificial, en el campo de la salud, nos ofrece muchas oportunidades. Tenemos que dejar que las máquinas hagan lo que saben hacer mejor que los médicos, que lleguen allí a donde los profesionales de la salud no llegan. Y tenemos que aprovechar el tiempo que liberan para hacer esa parte que las máquinas no pueden hacer, la parte humana, de escucha y de comunicación con los pacientes». – Natalia Pérez de la Ossa