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Tormenta de soluciones basadas en IA: ¿le dan al paciente lo que necesita?

Un altísimo porcentaje de las jornadas, congresos, seminarios y todo tipo de foros médicos versan o, al menos, incluyen alguna ponencia sobre inteligencia artificial (IA). Es, sin duda, el tema del momento. “Hasta los de Hidrología hablan de IA, con perdón para los hidrólogos”, dijo en uno de estos foros un experto en la materia; se dice el pecado, pero no el pecador.

“Estamos viviendo un aluvión de soluciones basadas en IA, no especialmente baratas, por lo que es necesario ser exigentes, evaluar y priorizar, tanto desde el hospital como desde, por ejemplo, la administración”, dijo Marcos Hernández, subdirector médico del Hospital Severo Ochoa, de Leganés (Madrid), durante la última Incubadora de Ideas del Hospital Clínico San Carlos, de Madrid, dedicada a la Inteligencia Artificial Generativa en Sanidad.

Y es que, ¿sabemos realmente qué es la IA? ¿Para qué sirve? Es más, ¿sirve para todo? “Si pudiéramos viajar en el tiempo y llevásemos una calculadora a la Roma clásica, pensarían que es inteligencia artificial. O si llevásemos el PC más básico a principios del siglo XX. Hasta ahora, la IA era cada reto tecnológico que, cuando se alcanzaba, dejaba de ser IA”, afirma Ignacio Hernández Medrano, neurólogo, fundador y director médico de Savana, empresa que lleva casi diez años creando soluciones de IA para hospitales y servicios de salud.

“IA hay desde los años 50, pero ahora se habla tanto de ella porque hay una definición de lo que es y por el auge de la IA generativa. Además, cada vez que algo se pone de moda, todo el mundo quiere subirse al carro, para después caer por su propio peso”, explica Roberto Menéndez, digital CEO de Grupo ADD-Futura Vive, empresa especializada en el desarrollo de robots humanoides. Por ello, recomienda a los hospitales y servicios sanitarios “contar con expertos que puedan asesorar y distinguir qué sirve y qué no”.

Otro factor importante para este auge es el pasado reciente: “Estamos asistiendo a una auténtica revolución en el desarrollo de la Medicina de manos de la IA. Hemos sido testigos de un antes y después con la pandemia de covid-19 en relación con la expansión de lo digital en nuestras vidas, que junto con la disrupción que ha traído la accesibilidad de ChatGPT, ha conformado un contexto histórico que estáfacilitando estos cambios tecnológicos a velocidad de vértigo”, sostiene José Antonio Trujillo, vicepresidente del Colegio de Médicos de Málaga y autor del libro Guía básica de Inteligencia Médica Artificial.

Aprender como un bebé

Aunque reconoce que algo arbitrariamente, Hernández Medrano afirma que hoy “hemos decidido que se considera IA el aprendizaje automático (machine learning)”, posible gracias a la disponibilidad de ingentes cantidades de datos (big data, concepto que está, afirma, quedando obsoleto frente a los data lakes).

Esta IA, denominada discriminativa, se basa “en identificar patrones, frente a la programación tradicional por reglas”. El aprendizaje automático, así, viene a ser como la forma en que aprende un bebé: una vez que entiende un concepto (por ejemplo, mesa), es capaz de identificarlo (aunque esté frente a una mesa que no ha visto nunca).

Por tanto, la IA tiene, por definición, capacidad de aprender al modo humano natural, quedando fuera de la ecuación aquellos sistemas tradicionales de alertas que detectan patrones basándose en reglas fijas, o sea, asumiendo que una mesa ha de tener un tablero y cuatro patas.

Su evolución se ha desarrollado por capas, desde lo más sencillo a lo más complejo, asentándose sobre lagos de datos (data lakes) tipo cebolla: imágenes, datos estructurados (como los de laboratorio o las clasificaciones CIE), el procesamiento de lenguaje natural, la telemetría (sensores y wearables), las ómicas y, por último, las variables ambientales. “Todos estamos evolucionando más o menos igual, intentando crear ese data lake sanitario definitivo”, relata Hernández Medrano.

Fuente: Diario Médico

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