La Inteligencia Artificial (IA) ha llegado a nuestras vidas. ¿Cómo afectará la inteligencia artificial en la medicina?
De momento como usuarios conocemos sobre todo aquellas formas de inteligencia artificial generativa basada en LLM (large language models) o grandes modelos de lenguaje. Estas herramientas están siendo utilizadas ya en la medicina sobre todo en terrenos como el de la ayuda al aprendizaje o el de la mejora de la gestión.
Inteligencia artificial en la medicina
En el campo del aprendizaje ya aparecen webs o aplicaciones basadas en IA donde es más fácil encontrar información y sobre todo que la respuesta a la información que busquemos sea más exacta y precisa. Además, permite la búsqueda de información en múltiples fuentes a la vez, de manera que el médico no tiene que buscar en una página web o en una revista. Una sola búsqueda puede realizarse para multitud de revistas científicas.
Cada vez los modelos están mejor entrenados para contestar a preguntas sobre casos clínicos complejos. Nos puede ilustrar sobre opciones de abordaje quirúrgico o técnicas operatorias y nos puede ayudar a decidir si una patología debe ser intervenida o si bien por el contrario es mejor que continuemos con un enfoque conservador.
Es cierto que aún no llega al nivel de especialista en la indicación de cuál es la mejor técnica quirúrgica para un caso concreto. Seguramente porque ni siquiera en la literatura existe un consenso sobre ello. Muchas veces en los congresos no nos ponemos de acuerdo y discutimos argumentando a favor o en contra de una determinada opción. No podemos olvidar que en este tipo de decisiones es importante la experiencia del propio cirujano en una técnica en concreto, algo que desde luego no pueden reflejar ni interpretar de momento estos modelos de IA.
Aplicaciones de IA para médicos y pacientes
Los pacientes pueden buscar información en las aplicaciones de IA médicas, pero sigue siendo confuso el resultado. En primer lugar porque aunque podamos pedir que nos lo explique en un lenguaje sencillo, la complejidad de la materia y el número de factores que influyen en una decisión hacen que sea difícil confiar en que una decisión tan importante como es si debemos operarnos o no, o qué técnica debe ser empleada, sea delegada en un modelo de IA.
La IA en el diagnóstico
La IA sí que está mejorando a pasos agigantados en la ayuda al diagnóstico. En diferentes pruebas realizadas y publicadas ha conseguido leer cientos o miles de radiografías con un resultado excelente y muy poco error, y desde luego, en mucho menos tiempo. De la misma manera, podemos confiar en que ayude en el diagnóstico anatomopatológico haciéndolo más seguro y eficiente.
Y en la práctica clínica diaria podemos utilizarla para contestar a preguntas de pacientes o resolver desafíos clínicos. En más de una ocasión yo mismo he utilizado la herramienta para dilucidar si el efecto secundario de un fármaco se debía a uno de los diez fármacos que en ese momento estaba tomando mi paciente. También en casos clínicos complejos, me he atrevido a introducir el listado de sintomatología abigarrada y preguntarle sobre qué diagnósticos pensaba según la información proporcionada eran posibles.
El reto en el análisis de datos clínicos
Gracias a esta ventaja del análisis de gran cantidad de datos, se están implementando sistemas de control y alerta en pacientes que llevan dispositivos (“wearables”) que envían a los hospitales y los médicos información clínica. Si tenemos una herramienta que sea capaz de analizar gran cantidad de información de forma eficiente, entonces sí que tiene sentido el registro de gran cantidad de datos.
Otras de las áreas donde ya empezamos a ver ventajas es en el campo de la gestión. Los médicos dedicamos innumerables horas a redactar informes, pedir pruebas, escribir lo que nos explican los pacientes. Todo esto ha ido en detrimento de una atención más humana y de mayor calidad. También es una de las causas principales de “burn out” o agotamiento y abandono en la profesión. Confiamos en que las aplicaciones basadas en IA en la medicina, mejoren y se extiendan de forma generalizada con rapidez para así ganar en tiempo y calidad del tiempo que pasamos con nuestros pacientes.
Además, gracias a una recogida de datos automatizada, podemos imaginar que la información registrada en la historia clínica del paciente sea más veraz y exacta, y en un futuro no muy lejano, la IA nos proponga opciones de tratamiento y respuestas a preguntas de los pacientes basadas en toda la literatura publicada, basadas en la evidencia. Seguramente muy pronto tendremos propuestas de tratamiento más personalizado. De la misma forma, podremos proponer implantes con mejores diseños y más precisamente adaptados a la anatomía y biomecánica de nuestros pacientes. Y en quirófano proponer trayectorias para la colocación de los implantes con la mayor precisión como ya hacemos en nuestro Instituto con el brazo robótico Mazor X.
El factor humano del médico especialista es insustituible
Aún así, en este momento y en un futuro próximo, las propuestas, respuestas, análisis y resúmenes proporcionados por la IA deben estar validados por un profesional médico especialista. Tenemos que tener en cuenta que en medicina no hay margen para el error y que debemos ofrecer un plan con la mayor seguridad. Sabemos que los modelos de IA también se equivocan o que en sus decisiones pueden aparecer sesgos que no necesariamente benefician a los pacientes.
Y finalmente, debemos resolver las cuestiones de confidencialidad y protección de datos. Estamos hablando de una información sensible, la información clínica de todos nosotros, que debe ser tratada con la máxima seguridad.
Dr. Pablo Clavel
Neurocirujano y director del Instituto Clavel
Categorías: Innovación