Se me ha ocurrido este título, tras un acto cultural al que me invitaron en la provincia de Cáceres, hace pocos meses, para hablar sobre las aplicaciones en medicina de la IA (inteligencia artificial), y para un público no experto en temas de salud.

Ante la avalancha de preguntas que me están llegando de profesionales sanitarios anónimos, de esos que destacan en sus labores de atención primaria y en medios rurales, agobiados, y que no tienen tiempo ni de leer casi el periódico diario de noticias generales y, todavía, muy vocacionales, pues, de lo contrario, ya habrían tirado sus instrumentos y se dedicarían a otra cosa, posiblemente más rentable, económicamente hablando, me he puesto a redactar estas letras.

Y todos me piden que les explique qué es la IA y para lo que vale, y que lo puedan aprender en pocos minutos.
Así que me he puesto a esa tarea, y entre apuntes de aquí y de allá, he elaborado este pequeño artículo que espero os sea útil, valorando que no soy ni mucho menos tampoco un experto en la materia.

Empecemos. La IA es la combinación de algoritmos con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano.

Esto quiere decir aprender de ejemplos y experiencias, reconocer objetos, comprender y responder al lenguaje, tomar decisiones, resolver problemas, y combinar éstas y otras capacidades para realizar funciones que un ser humano podría hacer, pero no alcanza a desarrollar con igual grado de información. Para ello son fundamentales los algoritmos.

Un algoritmo es una lista de instrucciones que lleva directamente a un usuario a una respuesta o resultado particular. Los algoritmos médicos están basados en computadoras que ayudan a tomar decisiones médicas o analizar información médica.
Hay dos tipos de algoritmos médicos: los de investigación y los de predicción.

Luego de haber tenido un papel protagonista en la ciencia ficción cinematográfica: Blade Runner, Juego de tronos, Terminator, Yo, robot…., la IA se está empleando en muchos ámbitos de nuestra vida en la actualidad.

La inteligencia artificial surge a partir de la existencia de una gran cantidad de datos y del desarrollo de nuevos sistemas informáticos capaces de procesar dicha información de forma más veloz y exacta que las personas.

Hoy en día, es posible evidenciar cómo la IA mejora o completa lo que queremos decir cuando escribimos en nuestros dispositivos móviles. Proporciona direcciones de calles cuando conducimos, limpia nuestras casas y sugiere lo que debemos comprar o ver en plataformas electrónicas.

El primer padre de la IA fue Marvin MInsky, informático de la Harvard University, USA, en el año 1956, incluido dentro del movimiento llamado transhumanista.
Algunas de sus frases célebres:

“¿Cuál es el truco mágico que nos hace inteligentes? El truco es que no hay truco. El poder de la inteligencia emana de nuestra vasta diversidad y no de un único o perfecto principio”.

“Las máquinas podrán hacer cualquier cosa que hagan las personas, porque las personas no son más que máquinas”.

“Las leyes del pensamiento no solo dependen de las propiedades de las células cerebrales sino del modo en el que están conectadas”.

“¿Mandarán los robots en la Tierra? Sí, pero serán nuestros hijos”.

La inteligencia artificial lidera la transformación digital de la salud haciendo realidad la medicina de precisión o predictiva.
Las actuales herramientas de IA permiten, por ejemplo, analizar millones de datos de las historias clínicas, incrementar la cantidad de variables clínicas a analizar y hacerlo en una décima parte del tiempo.

El sector sanitario siempre ha ido detrás de otros sectores en el uso de los datos que su actividad genera, para mejorar los servicios. Aunque cuenta con millones de datos digitalizados de pacientes, investigación, salud pública y medicina de precisión, no han podido explotarlos debido al formato en el que se encuentran, porque son datos desestructurados.

Además, hay que sumar las prevenciones legales relacionadas con manejar información sensible, además de las técnicas, con la ausencia de una estandarización del formato de la historia clínica y la falta de interoperabilidad entre centros.

La pandemia que hemos sufrido ha supuesto un cambio de ciclo. Y una de las soluciones que ha deparado ha sido la federación de datos clínicos, que ofrece la posibilidad de almacenar los no estructurados en nodos (hospitales), en vez de un repositorio central, a través de herramientas de IA.

Otra de las ventajas de este modelo de datos es la posibilidad de llevar a cabo investigación clínica federada, que permite colaborar con otros centros de investigación a nivel internacional, compartiendo consultas de búsquedas sin tener que compartir el dato que permanece, en todo momento, custodiado de forma segura dentro del hospital.

Los estragos que provocó la COVID-19 evidenciaron la necesidad de colaboración entre investigadores de diferentes partes del mundo, junto con las ventajas de la IA, a la hora de generar y analizar tal cantidad de información de manera inmediata y extraer recomendaciones que pudieran salvar la vida de millones y millones de personas.

Ejemplos recientes que me vienen a la cabeza podrían ser el de los siameses brasileños unidos por el cráneo y separados con ayuda de realidad virtual…

Arthur y Bernardo Lima nacidos como gemelos craneópagos han estado así cuatro años y han sufrido nueve operaciones antes de su separación con la ayuda de realidad virtual.

O todos los que nos ofrece….el metaverso que se abre camino de forma progresiva en el sector de la salud.

En este contexto, un número cada vez mayor de empresas están invirtiendo en plataformas de atención digital para mejorar las experiencias en telemedicina, acelerar la transición a la realidad virtual y mejorar otros servicios médicos.

En el sector de la salud, el metaverso puede ofrecer la opción de realizar simulaciones virtuales de intervenciones quirúrgicas para que, después, los profesionales las realicen in situ en un quirófano.

La IA en medicina consiste, pues, en usar modelos de aprendizaje automático para buscar datos médicos, y descubrir conocimientos que ayuden a mejorar los resultados de salud y las experiencias de los pacientes.

Asimismo, está contribuyendo con aplicaciones como el análisis de imágenes del cuerpo humano. Esto representa un beneficio para los profesionales competentes, ya que podrán realizar trabajos complejos de forma más rápida y exitosa.

“La IA no sustituirá al médico, pero aquel médico que sepa sacarle provecho superará a aquel que no lo haga”. La maximización del valor de los datos clínicos es una necesidad creciente ante los retos de la sanidad, como la presión asistencial, la cronicidad y el envejecimiento de la población.

Un problema actual que resolver es que la mayoría de los ensayos clínicos en España están concentrados en solo cuatro comunidades autónomas: Cataluña, Madrid, Andalucía y Valencia.

Las nuevas herramientas de IA pueden conseguir, sin duda, cambiar esta tendencia e impulsar la investigación en todo el territorio nacional. Por ello debemos apostar por implementar la investigación clínica federada.

La federación de los datos clínicos supone un cambio del modelo de investigación clínica y una democratización de la investigación.
En España ya hay alrededor de 20 hospitales que, gratuitamente, cuentan con la tecnología que les permite transformar los datos de las historias clínicas que se encuentran en texto libre (notas clínicas, curso clínico, evolutivos, informes médicos de pruebas diagnósticas, informes de alta, informes de intervenciones quirúrgicas, etc.), en una base de datos codificada utilizando vocabularios clínicos estándar.

Es seguro que, muy pronto, veremos una multiplicación y aceleración enorme de hallazgos en el diagnóstico y tratamiento en diferentes patologías.

Gran noticia.