A fondo. ¿Cómo mejorará nuestra salud la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial está llamada a revolucionar prácticamente todos los ámbitos de nuestra vida. El CEO de Google, Sundar Pichai, afirma que esta tecnología va a tener aún más impacto que dominio del fuego o la electricidad, como recogía CNBC.

Y la salud no va a ser una excepción. “Aunque pudiera parecer que muchas de las aplicaciones de la inteligencia artificial que hemos visto en las películas vendrán en un futuro lejano, la realidad es que el avance de este tipo de soluciones ha crecido exponencialmente en los últimos años. El sector de la salud y la medicina es uno de los campos con más inversión y esfuerzo dedicado, tanto a nivel mundial como en España”, asegura Diego García Puado, responsable de Digital Clients de Capgemini España.

“La inteligencia artificial se basa en herramientas capaces de aprender y analizar con rapidez una cantidad enorme de información, que se pueden aplicar a historiales de pacientes, imágenes de diagnosis o incluso a su información genética. Muchas de estas aplicaciones son ya una realidad, resultando en una mejora sustancial del tiempo de detección de las enfermedades y de la eficacia de los tratamientos prescritos”, especifica.

En este sentido, Rebeca Marciel, head de Gartner Consulting Iberia y cofundadora de Opensalud, reseña que “uno de los grandes retos en salud es la aplicación de las técnicas adecuadas en el momento oportuno, superando los problemas de acceso y de oferta de los servicios sanitarios”. Así, considera que “la inteligencia artificial expande la capacidad humana y la aumenta, ayudando a solventar este reto”. Por ejemplo, indica que la cirugía asistida por robots, los cuidados de enfermería/consulta virtual o la asistencia administrativa virtual son tres aplicaciones de la inteligencia artificial que ya existen en este ámbito. “Estos robots, físicos o virtuales, aprenden en cada interacción, trabajan 24×7 sin fatiga y mejoran en precisión y eficiencia a lo largo del tiempo”, añade.

Además, Pablo Sánchez Cassinello, managing director de Accenture, considera que “no podemos ni debemos exigir que toda la responsabilidad en la gestión de la salud de las personas recaiga 100% en los profesionales sanitarios”. “No es justo exigir que el colectivo médico y de enfermería actúe en todo momento como una máquina perfecta que conoce y dispone de toda información necesaria para atender al paciente”, declara.

Así, considera que la inteligencia artificial puede contribuir en el avance hacia una medicina personalizada, gracias soluciones que den soporte al profesional sanitarios en la toma de decisiones clínicas y ofrezcan toda la información pertinente. “No se trata de sustituir al personal sanitario, sino de incorporar la inteligencia artificial como un elemento más en el que confiar. Asimismo, el paciente requiere también asesoramiento continuo en la gestión de su salud, siendo la inteligencia artificial la solución para cubrir los espacios y momentos en los que el profesional sanitario no está disponible”, puntualiza.

Podemos vislumbrar un futuro en el que los enfermos o los ancianos estén acompañados en sus hogares por robots, capaces de realizar tareas básicas y hacer un seguimiento para detectar tempranamente posibles complicaciones o emergencias. Hay que tener en cuenta el papel que puede jugar la inteligencia artificial en la prevención y la predicción. Por ejemplo, el informe ‘Predicts 2018: Personal Devices’, elaborado por Gartner, adelanta que los dispositivos potenciados por inteligencia artificial sabrán más acerca del estado emocional de una persona que sus propios familiares en 2022.

Aplicaciones prácticas

La aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario no es una opción que contemplemos para el futuro, sino que ya es un hecho. “El procesamiento ‘inteligente’ de información clínica, como las notas del médico o las imágenes de soporte al diagnóstico, están suponiendo una revolución en el diagnóstico precoz de enfermedades y búsqueda de las mejores opciones de tratamiento. En estos casos, el ‘conocimiento’ que se extrae de información que antes sólo se utilizaba en el momento de la consulta de un paciente, está aportando valor para el profesional sanitario y para el paciente”, apunta Sánchez Cassinello.

La cofundadora de Opensalud señala algunas iniciativas en marcha en nuestro país. “Existen ejemplos reseñables de aplicación de inteligencia artificial para el diagnóstico por imagen, como la empresa sevillana de biomedicina UDX, enfocada en la detección del cáncer de colon. Por su parte, EY está desarrollando en España un modelo predictivo de cáncer de mama, de piel y de degeneración macular basado en redes neuronales e imagen digital llamado Digital EYe, que pronto verá la luz”, comenta.

Igualmente, García Puado indica que “hay varios hospitales y clínicas donde ya se están utilizando algoritmos de inteligencia artificial y de machine learning para el análisis e interpretación de radiografías y tomografías, que permiten extraer información clínica muy útil para los especialistas”. Según explica, estas técnicas está permitiendo mejorar el diagnostico de pacientes con demencia o que han sufrido un ictus o daños cerebrales. “Un claro ejemplo de esto es la iniciativa mundial que está liderando la Universidad de Valencia para la detección precoz del cáncer de mama, a través del análisis de gran cantidad de imágenes donadas por pacientes e instituciones”, reseña.

Además de liberar al personal sanitario de la realización de tareas repetitivas y monótonas en la identificación de patrones a través de imágenes radiológicas, el responsable de Capgemini opina que “quizá donde más potencial tiene es en aquellos países en vías de desarrollo o en zonas remotas, donde hay dificultades para encontrar personal médico cualificado”.

Marciel apunta otro ejemplo. “’Molly’ es un avatar-enfermera actualmente en uso en el Sistema Nacional de Salud (NHS) británico. Interactúa con pacientes, evalúa sus síntomas y los dirige al mejor cuidado. Un algoritmo similar es el que usamos en Opensalud para evaluar síntomas y dirigir al médico adecuado”, comenta.

La aseguradora Sanitas también cuenta con una propuesta de este tipo. Ha habilitado un asistente virtual psicológico en su portal ‘Tus dudas de salud’, que realiza una evaluación psicológica y ayuda a concertar cita con un especialista si detecta síntomas preocupantes”.

Además, García Puado destaca la aplicación de la inteligencia artificial en el desarrollo de medicamentos, “que por el método tradicional de ensayos clínicos puede llevar mucho tiempo y mucho dinero”. “En la última crisis del ébola, se utilizaron algoritmos para buscar posibles medicamentos ya existentes que se pudieran aplicar para combatir la enfermedad. En menos de un día se detectó que dos medicamentos ya desarrollados reducían la probabilidad de contagio”, recalca.

Confianza y veracidad del dato

Sin embargo, no todo es tan fácil. La implantación de la inteligencia artificial a la salud también encuentra barreras. “En el ‘Accenture Health Technology Vision’, se citan dos de los principales retos a los que se enfrenta la inteligencia artificial en sanidad: generar confianza en los usuarios y garantizar la veracidad del dato”, indica Sánchez Cassinello.

Marciel reconoce que “existe una precaución o miedo recurrente relacionado con la dominación de la máquina frente al hombre”. Aunque admite que “la inteligencia artificial supera a la capacidad humana en ámbitos muy concretos que implican tareas simples”, asegura que “estamos aún lejos de que se acerque a la humana en los terrenos más complejos”. En cualquier caso, cree que “es necesario entender y regular en consecuencia, pero sin crear un estado de alerta innecesario que frene el avance”.

Por su parte, el responsable de Accenture indica que “el éxito de la inteligencia artificial ha de sustentarse en la generación de confianza en sus usuarios”. Así, hace hincapié en la responsabilidad en la implantación de la inteligencia artificial para granjearse dicha confianza. “Los proveedores de servicios sanitarios han de garantizar que la inteligencia artificial participa del cuidado del paciente sólo en aquellos casos en los que el paciente y el profesional confían en su labor”, comenta.

En cuanto a la veracidad de los datos sobre los que se sustenten estas soluciones, hace hincapié en que “es imprescindible que carezcan de sesgos de partida que desvirtúen los servicios basados en inteligencia artificial”, advierte.

Además, el experto de Capgemini hace hincapié en el tratamiento de la privacidad de los pacientes. “Los cimientos para el éxito de la inteligencia artificial pasan por contar con una amplia base de información, lo que realza la importancia de vigilar y proteger los datos con los máximos estándares, tanto cumplir las normativas de privacidad como aplicar medidas de ciberseguridad. El tratamiento de esta información siempre ha sido crítico. De igual forma que en la era analógica existían ciertos protocolos para su salvaguarda, ahora, en la digital, también hay que atender a buenas prácticas y normas establecidas para protegerla”.