IA en la medicina: una revolución aún en proceso de implantación

Si hay un campo prometedor para la aplicación de la Inteligencia Artificial es la medicina. Tanto para el diagnóstico como en la práctica clínica, esta tecnología tiene y va a tener muchísimas ventajas no solo para tratar las enfermedades sino también para prevenirlas e investigarlas. El reto para que esta tecnología pueda predecir la evolución de cada paciente pasa, según los expertos consultados por COPE, por obtener datos suficientes y de calidad que permitan generar modelos predictivos.

De momento, su uso se limita a algunas especialidades médicas y la mayoría son proyectos pilotos pero en 5 a 10 años los médicos consideran que estará implantada y que más que sustituir a los profesionales será su mejor apoyo además de permitirles dedicarse más a la comunicación con el paciente, a resolver los casos más complejos y a perfeccionar los procesos.

Una tecnología disruptiva y aún de uso limitado en todo su potencial

“La mayoría de los proyectos están en pilotaje y en proyectos a medio plazo porque una de las grandes limitaciones del mundo sanitario es que la aplicación de innovaciones requiere de periodos de comprobación y de aceptación mayores que en otras áreas del conocimiento. La AI se utiliza sobre todo en hospitales para cribados de radiología pero aún hoy el 90 y pico por ciento de las pruebas siguen el circuito tradicional” explica en COPE David Andrés Pérez Martínez es jefe de Neurología en el Hospital madrileño 12 de octubre.

En su departamento, señala, utilizan la Inteligencia Artificial para “la detección de patrones de escritura en el ordenador, para predecir una futura enfermedad neuro degenerativa o detectarla por un empeoramiento tan sutil que no lo detectamos los médicos ni tampoco el propio paciente”. Sin embargo en el hospital esta tecnología, según señala Pérez, “no ha cambiado aún por completo la asistencia sanitaria pero sí consideramos que lo hará”.

De que es un avance disruptivo en medicina que contribuirá a prevenir, diagnosticar y tratar enfermedades de forma más precisa y personalizada tampoco tiene ninguna duda Luis Martí Bonmatí dirige el área clínica de imagen médica del Hospital La Fe de Valencia y considera que la Inteligencia Artificial (AI) es una auténtica revolución.

“Gracias a la IA rápida es posible obtener imágenes más nítidas y claras, de mejor calidad en menos tiempo. Es algo que funciona tanto para un PET como un TAC o una radiografía y ha supuesto un cambio disruptivo y una ventaja competitiva para quienes disponen de estos nuevos sistemas. Además trabajamos con IA intermedia que detecta anomalías órgano por órgano convirtiéndose en el mejor aliado del radiólogo al permitirse priorizar los casos problemáticos sobre aquellos en los que no se ha detectado un patrón sospechoso”, señala Martí Bonmatí.

La imagen computacional y la radiómica -que es la ciencia que estudia características de las imágenes médicas imperceptibles al ojo humano, mediante la aplicación de algoritmos con el objetivo de asociarlas a estados fisiológicos concretos- ya están contribuyendo a generar conocimiento y evidencias necesarias para que pueden aplicarse en la práctica clínica habitual en un futuro cercano.

“El tercer salto y el mayor de todos es el que va a permitir la IA generativa con la que queremos predecir lo que le va a pasar a un paciente en concreto con una lesión concreta. Es lo más complicado porque entran en juego muchos factores como la imagen, el genotipo, la genética, sus condicionantes biológicos... En esa modelización con una ingente cantidad de datos es en lo que estamos ahora, es la medicina de la probabilidad, la que nos va a permitir personalizar y beneficiar al máximo a cada paciente” explica el director del área clínica de imagen médica del Hospital La Fe de Valencia.

Sin datos no hay conocimiento

La IA se alimenta de datos y el acceso a datos en cantidad y calidad suficiente es una de las claves de que pueda ser todo lo revolucionaria que se espera y es que, como señala Martí Bonmatí, “sin datos para investigar no se puede generar conocimiento y no debiera de ser un límite el que no haya datos y en Europa es todavía un enorme problema”.

Aboga por ello por hacer las cosas bien y tener un marco jurídico adecuado en la Unión Europea que “no sea reduccionista y al tiempo que garantice un buen uso de los datos, permita generalizar su utilización altruista por medio de una legislación en la que, como ocurre con los trasplantes, cedamos nuestros datos por defecto en lugar que tengamos que autorizar su uso”. Solo en el caso de no querer ceder nuestros datos podríamos ejercer nuestro derecho a negar que se utilicen.

Aplicando herramientas de anonimización o de pseudonimización para proteger los datos, esta modificación permitiría, añade, “hacer una investigación de calidad disponiendo de los datos de millones de pacientes con todas las garantías”.

También Pérez es partidario de la cesión de los datos al menos de los usuarios del sistema público de salud para mejorar el sistema y poder volverse a beneficiar en el futuro mediante un sistema transparente y anonimizado.

¿Cuáles son los riesgos?

Para el jefe de Neurología en el Hospital madrileño 12 de octubre el principal riesgo es precisamente un posible mal uso de los datos “que la información en la que puedo predecir que un paciente va a ir bien o no tan bien termine en manos de terceros que los utilicen en nuestra contra. En poder de una compañía de seguros podría significar que nos suban la cuota, nos expulsen o no nos admitan”.

Otro gran reto es que no podamos obtener datos de calidad y la homogeneización o la integración de las bases de datos que hacen que, según admite, algunos profesionales “se refieran al big data como pig data o datos de cerdo porque realmente si no lo recoges correctamente la información inicial las conclusiones que vas a obtener no serán correctas y el algoritmo no podrá aprender ni habrá IA capaz de predecir”.

Y la implantación de la IA también requerirá de una formación adecuada de los profesionales de la salud y de información actualizada sobre el potencial y los límites en su uso. Para la jefa del Departamento de Genética del Hospital Universitario Jiménez Díaz, Carmen Ayuso, "las limitaciones también existen y entre ellas está la rigurosidad de los datos de partida, la estandarización de la forma de recogerlos y el entrenamiento de todos los profesionales para participar en la recogida de datos".

¿Sustituirán la IA a los médicos?

Otro de los riesgos es que las máquinas acaban sustituyendo la labor de los médicos, pero Pérez considera que van a ser más bien “sistemas de asistencia para los profesionales, empezando en disciplinas basadas en datos objetivos como las radiografías y que luego se irán extendiendo. Gracias a este apoyo de la IA los profesionales podrán dedicarse más a resolver los casos complejos, los de la zona gris, los que las máquinas no pueden dirimir”.

Además, y, según subraya, si la IA resuelve tareas administrativas que tanto tiempo restan a los facultativos, estos podrán dedicarse más a la comunicación con sus pacientes, lo que contribuiría a la humanización de la medicina. Las máquinas no pueden sustituir tampoco a los humanos en creatividad y gracias a la innovación tecnológica también podremos enfocarnos más en cómo mejorar los procesos o la obtención de información o en reflexionar sobre las implicaciones éticas de los usos aplicados a la medicina.

Los pacientes serán los primeros beneficiados

La precisión y la personalización de los procesos gracias a la IA beneficiará sobre todo a los pacientes al permitir a los médicos “predecir mejor y de forma más rápida la respuesta más adecuada. Tendremos la recomendación de dar un tratamiento mejor que otro, de esperar o no para hacerlo o de no modificar una pauta que va a funcionar y esa ayuda a la guía clínica será una enorme mejora” subraya Martí Bonmatí.

Considera que en radiología esta tecnología es ya el mejor aliado del profesional porque “le permite realizar su trabajo de forma más eficiente y en menos tiempo. Te alerta de que tengas cuidado con esta mamografía porque hay un tumor y no te preocupes tanto de estas otras 99 porque aquí la probabilidad de que haya un tumor es muy baja”.

Hasta ahora y, según subraya Pérez, “los estudios de validación que se han hecho han demostrado que la efectividad de los sistemas de IA es muy elevada y que además son sistemas que van aprendiendo y que van mejorando de forma continua”.

La IA, un potencial en plena expansión

El futuro, señala, es “una mayor precisión y mayor aceptación por parte de la sociedad de todas estas soluciones porque nos damos cuenta de que son beneficiosas. Es una gran ventaja usar esas herramientas porque disminuyen los errores y aumentan la mejora en el proceso diagnóstico y en el tratamiento”.

“Da un poco igual la enfermedad que padezcas la IA va a revolucionar toda la medicina”, pronostica Martí Bonmatí. Es algo que ya está sucediendo en el ámbito de la radiología, la oftalmología, medicina nuclear y medicina patológica y que van a ir incorporando también la radioterapia y la oncología.

Para García, la IA se implantará “primero en las especialidades con datos más objetivos como la anatomía patológica, laboratorio, genómica y radiología, pero posiblemente a medio plazo se vayan extendiendo a todos los ámbitos y serán sistemas de asistencia en la toma de decisiones con información aprendida de casos previos”.

Además del apoyo a la toma de decisiones clínicas, la IA también puede contribuir a automatizar y mejorar procesos clínicos y organizativos y a ampliar horizontes en la investigación.