Mi médico es un(a) máquina: inteligencia artificial con ojo clínico

La IA muestra importantes avances en el diagnóstico de enfermedades e incluso puede aumentar la empatía y el tiempo que los médicos dedican a sus pacientes

Representación artística de un robot realizando un diagnóstico  por imagen.  | // SHUTTERSTOCK

Representación artística de un robot realizando un diagnóstico por imagen. | // SHUTTERSTOCK / Rafa López

Rafa López

Rafa López

Se habla mucho de que realiza trabajos escolares y falsas imágenes y audios indistinguibles de la realidad, pero la inteligencia artificial (IA) tiene multitud de aplicaciones beneficiosas para la humanidad, y una de las más importantes tiene que ver con el diagnóstico de enfermedades, incluido el cáncer. Otra buena noticia es que, aunque será disruptiva, la IA no enviará al paro a los profesionales de la salud, o al menos no a todos. Seguiremos teniendo médicos de carne y hueso, pero gracias a la ayuda cibernética acertarán más y es probable que –aquí viene la sorpresa– puedan dedicarnos más tiempo y ser más empáticos con nosotros.

Entre otras aplicaciones clínicas, la IA puede ayudar a detectar de forma precoz cánceres de mama, piel o páncreas; ataques al corazón, alzhéimer y la probabilidad de desarrollar enfermedades genéticas. También ayuda a diseñar nuevos antibióticos, como hace el biotecnólogo gallego César de la Fuente en la Universidad de Pensilvania (EE UU).

“Nuestro trabajo cambiará muchísimo, de hecho ya lo está haciendo”, afirma María Jesús Díaz Candamio, radióloga del Complejo Hospitalario Universitario de A Coruña (CHUAC). “En cuanto a ‘lectura’ de imágenes, la detección de fracturas sí es muy útil. En el CHUAC se ha incorporado para los estudios musculoesqueléticos de urgencias, para detectar fractura, luxación y derrame articular. Tienen falsos positivos y falsos negativos, pero está claro que es muy útil”, destaca esta especialista, que participó en el subcomité de IA de la Sociedad Europea de Radiología (ESR, por sus siglas en inglés).

Díaz Candamio publicó ya en 2019 en la revista “Health Management” un artículo en inglés titulado “El radiólogo impulsado por IA” que fue muy aplaudido. En él, entre otras cosas, pronosticaba, basándose en expertos, que tal vez comenzarían cambios significativos en 10 a 15 años (2029 a 2034) y que en 25 años (2044) se esperaba una disrupción total en el diagnóstico médico. Aunque por la irrupción de ChatGPT, asequible a todo el mundo, parece que la IA ha dado un gran salto, en radiología “falta mucho”. “Se necesita estandarización, regulación, y, sobre todo, demostrar que utilizar IA es mejor para el paciente que usar un humano”, opina. “La detección de lesiones hemorrágicas en TC [tomografía computerizada] de cerebro en urgencias también es útil. Pero no se elimina de momento la necesidad de un humano que informe de todas las demás posibles alteraciones que se pueden ver por imagen”, añade la radióloga gallega.

Geoffrey Hinton, gurú de la inteligencia artificial, dijo en 2016 que “si trabajas como radiólogo eres como El Coyote que ya está al borde del acantilado pero no ha mirado hacia abajo. La gente debería dejar de instruir ya a los radiólogos. Es completamente obvio que en cinco años el aprendizaje profundo va a ser mejor que los radiólogos”. Su pronóstico no se ha cumplido. “Cada año la demanda de radiólogos es mayor”, dice Díaz Candamio. Lo curioso es que ahora estamos ‘enseñando’ gratis a la IA, que puede eliminar parte de los puestos de trabajo. Pero las necesidades de estudios de imagen no paran de crecer, y siempre hará falta alguien supervisando a la IA”, augura la doctora.

Y no siempre la IA tiene mejor ojo clínico: un reciente estudio danés mostró que 72 radiólogos interpretaron con mayor precisión las radiografías de tórax que cuatro herramientas de IA disponibles comercialmente.

El 93% de los médicos está de acuerdo con el uso de la inteligencia artificial en la práctica clínica y sólo un 4% se siente reemplazado por esta tecnología, según un reciente barómetro realizado por PulseLife en colaboración con la Sociedad Española de Médicos Generales y de Familia (SEMG) y el Instituto #SaludsinBulos.

El doctor en Veterinaria lucense Germán Quintana se dio cuenta de las ventajas de la IA durante su formación como bioinformático, complementaria a su otra formación en medicina genética y genómica. “Durante la formación me sorprendió que, aunque empleaban plataformas con una importante capacidad de computación y programas muy específicos y potentes, el uso de la IA no estaba tan extendido y la integré en mi flujo de trabajo, tanto como veterinario clínico como en el campo de la medicina genética y en otras áreas. Lo que podía tardar días, ahora lo conseguía en horas o minutos”.

Entre los avances, Quintana destaca los del diagnóstico por imagen (mamografía, radiología, resonancia magnética nuclear) sucedidos en los últimos dos años; la detección de variaciones en nuestro material genético que pueden ser relevantes y el diagnóstico de alzhéimer casi 8 años antes, lo que abre la puerta a tomar medidas de forma precoz. En cuanto a los riesgos, subraya el peligro de que los datos de salud no sean anónimos. Y pone un ejemplo: “Imaginemos que queramos diseñar un arma biológica que pudiera actuar únicamente frente a unos sujetos concretos, por ejemplo, de una etnia o raza concreta, o de un sexo concreto. Disponer de toda esta información genética nos permitiría detectar patrones que solo estén presentes en estos grupos y no en otros y así poder diseñar armas (también tratamientos) para estos grupos. No es mi imaginación, esto ya se ha planteado hace tiempo”, advierte el veterinario, CEO de Wairua Genetics y responsable del Centro Veterinario A Marosa, en Burela.

Para evitar esto, la OMS publicó el pasado jueves una serie de consideraciones regulatorias clave de la IA para la salud. Pero las oportunidades parecen superar a los riesgos. El médico estadounidense Eric Topol, uno de los mayores expertos mundiales en la aplicación de la IA en medicina, publicó el pasado sábado un artículo en “The Lancet” en el que afirmaba que ésta “podría ayudar a restaurar la humanidad esencial en la medicina, principalmente proporcionando el valor del tiempo”. “El uso de aplicaciones de aprendizaje profundo para detectar ciertas afecciones médicas, incluidas arritmias cardíacas, lesiones cutáneas e infecciones del tracto urinario, podría liberar tiempo al médico”, subraya Topol, para quien la IA podrá propiciar, paradójicamente, una medicina más humana y empática.

Galicia incorporará la IA a la historia clínica y a los cribados de cáncer de colon y mama

La inteligencia artificial se incorporará a la historia clínica del Sergas, lo que mejorará la detección temprana, diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Según apuntó hace unas semanas el conselleiro de Sanidade, Julio García Comesaña, se creará un Consello asesor que informará de los avances y posibles aplicaciones de estas tecnologías a la salud. Además, el Sergas está incorporando técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para optimizar el diagnóstico de cribado del cáncer de mama y colon. También se han iniciado dos proyectos de cribado de cáncer de pulmón y próstata en los que, mediante algoritmos, se intentará estratificar el riesgo que tienen los pacientes, para poder priorizar la realización de cribados utilizando la información que se desprende de estos datos. Según explicó en junio la directora xeral de Saúde Publica del Sergas, Carmen Durán Parrondo, el objetivo “no es tener un registro o un sistema de información, sino ir un paso más allá” y avanzar en un modelo que, además de contar lo que ya ha pasado, “también avise de lo que va a pasar”.