La Inteligencia Artificial está entre nosotros y se ha convertido en un elemento esencial para la salud digital. La Inteligencia Artificial ha venido para quedarse.
Por eso es importante entender qué es la Inteligencia Artificial, como se utiliza y para qué sirve.Es tan “grande” y tiene tantas caras, que se hace presente de muchas maneras diferentes y hay que ir conociéndolas todas, sabiendo que irán apareciendo otras nuevas, según se van desarrollando las tecnologías digitales.
Los entresijos de la Inteligencia Artificial, como puede ser el desarrollo de los algoritmos, corresponden a unos pocos en relación con la inmensidad de usuarios que después la utilizamos. Al profesional sanitario o, en general, a cualquier usuario, no se le pide que sepa “hacerla”, desarrollarla, pero debemos saber algunas cosas para utilizarla más y mejor.
Para que se entienda lo que quiero decir, y no dar lugar a dudas. Cuando Vd. o Yo preguntamos algo a ChatGPT, debemos saber cómo preguntarle, pero nosotros no lo hemos “preparado”, no le hemos dicho como debe utilizar los datos ni de donde los debe obtener ni con qué condiciones, ni son nuestros los algoritmos, para que luego sea capaz de dar la respuesta más adecuada.
CUANDO NACE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tengo la sensación de que hay una idea bastante extendida que la Inteligencia Artificial, es una cosa moderna y que viene desde hace unos pocos años.
La realidad es que viene desde hace mucho más tiempo, pero que debido a que el avance tecnológico crece y se desarrolla de una forma exponencial, ahora es cuando se ha extendido, se ha hecho imprescindible y es conocida, y a veces no bien entendida, por todo el mundo.
Habría que añadir que no ha hecho más que empezar y que le queda mucho por desarrollar, mucho más de lo que ahora podemos imaginar.
BREVE HISTORIA
Oyendo a varios de los precursores y defensores de la IA, que están vivos en este momento como son los profesores Robert A. Greens, Casimir A. Kulikwoski, Edward H. Shortiliffe, Peter Szolovits y el Dr. Victor Maojo, los hitos fundamentales desde su nacimiento hasta ahora, los podemos sintetizar así
Década de 1960: Son los inicios de Bayes ingenuo. Diagramas de flujo ramificados.Décadas 1970-1980: Sistemas expertos.
- Reglas con encadenamientos hacia atrás.
- Coincidencia de plantillas.
- Teoría cognitiva para activar, confirmar y rechazar hipótesis y para formulación de preguntas.
Década de 1980: Redes Bayesianas.
Década de 1990: Aprendizaje automático basado en datos.
- Combinaciones de métodos anteriores pero basados en datos.
- Métodos estadísticos.
Década de 2000: El procesamiento del lenguaje natural clínico permite el uso de notas, no solo de datos estructurados.
Década de 2010: Modelos de redes neuronales.
- Espacios vectoriales en lugar de representaciones simbólicas discretas.
Década de 2020: Métodos de redes neuronales de extremo a extremo, por ejemplo, ChatGPT y similares.
- Arquitecturas multiagente complejas.
Esto nos lleva a concluir que los primeros balbuceos de la IA hay que situarlos en la década de los 60 del Siglo pasado.
MOTIVOS DE LA EVOLUCION
Esa evolución y lo que significa, tiene una clara y simple explicación, el desarrollo tecnológico, especialmente en el área de la informática hasta la digitalización.
Uno de esos hitos está en la aparición de internet, y posteriormente, como es fácil comprender, en su crecimiento y evolución.
El desarrollo que se produjo entre el nacimiento de estas herramientas en el siglo XX y la llegada del S. XXI, tiene una explicación muy clara. Se encuentra en que el desarrollo tecnológico nos llevó a un aumento en la capacidad de computación de 106, eso significa un 1 seguido de 6 ceros, ósea 1.000.000, eso es un millón.
La evolución de la tecnología había hecho que a principios de los 2000, la capacidad de procesar de nuestras computadoras era un millón de veces superior a la que había 40 años antes. Eso se debió de notar mucho por lo que ahora vemos.
Pero resulta que esa capacidad computacional ha seguido incrementándose exponencialmente, incluso a mayor ritmo, y en los siguientes 25 años, ha hecho que se sitúe cerca de 1012. Ya saben que eso quiere decir de un 1, seguido ahora de 12 ceros, ósea el doble de ceros en solo 25 años. Por cierto, como es una función exponencial, eso supone que la capacidad a la que se ha llegado es un billón de veces superior.
Esta es la explicación de que lo que los precursores podían visualizar para el futuro, pero no lo conseguían, luego haya sido realidad y superada rápida y ampliamente. No lo olvidemos, la tecnología va muy por delante de nosotros.
EL FUTURO
Es difícil de imaginar, pero no debe asustarnos.
Hay que estar preparados para utilizar unas herramientas que van a permitir en el ámbito de la salud, tener unas capacidades en manos de los profesionales que multiplican por mucho, no vamos a decir todavía por cuanto, sus opciones y posibilidades de prevenir la enfermedad, de diagnosticar a los pacientes con tratamientos más precisos y personalizados.
¿Cuál va a ser el aumento de la capacidad de nuestras máquinas, de la transmisión de los datos, del acceso a los mismos en los próximos cinco años?
Seguro que le pondremos muchos ceros más y eso puede asustar. Pero sólo a los que no están preparados para comprenderlo y utilizarlo en su desarrollo profesional.
La capacidad del médico y del resto de profesionales sanitarios, está asegurada, sólo que van a tener que hacer su trabajo, con nuevas herramientas. La capacidad de decisión sigue y seguirá siendo suya, pero deben mantenerla y para eso no pueden mirar hacia otro lado y dejársela a las máquinas.
EL CONCEPTO
La inteligencia artificial en salud es el conjunto de herramientas basadas en el uso de algoritmos capaces de aprender, razonar y generar predicciones o decisiones a partir de datos salud (imágenes, señales, analíticas o texto clínico), con el objetivo de mejorar la prevención, el diagnóstico, el tratamiento, la gestión clínica y la eficiencia del sistema sanitario.
Inteligencia Artificial en la Medicina: el Futuro de la Salud | UNIA
Reconoce patrones y genera resultados útiles en la práctica sanitaria. Se aplica para apoyar decisiones, automatizar tareas y mejorar procesos, siempre dentro de un marco de validación clínica y supervisión profesional.
Se utiliza en sanidad como una herramienta de apoyo: procesa datos clínicos y devuelve una ayuda concreta para trabajar mejor, pero no hay una única forma de usarla porque depende totalmente del caso de uso (qué problema resuelve), del tipo de dato (imagen, analítica, señales o texto clínico) y de cómo se integra en el día a día (si solo sugiere, si prioriza, si alerta o si automatiza parte del proceso).
En próximos artículos trataremos de los tipos de IA utilizados en medicina, y lo que suponen en cada caso.
EL DATO (importancia de los datos. La materia prima de la IA)
Acabo de decir que la IA es una herramienta, más exactamente, un conjunto de herramientas utilizadas a partir de datos de salud.
Los datos son la materia prima que utilizan las herramientas ligadas a la IA. Cuantos más y mejores sean los datos, mejor funciona la IA y más fiables son sus resultados. El tema de los datos ha sido objeto de varios de los artículos de este Blog.
El número de datos de salud existente en todo el mundo es muy grande, como hemos señalado en alguna ocasión Los datos y su importancia. – ¿Donde está la Salud Digital?, y en poco tiempo se está consiguiendo tener disponibles y por tanto poder usarlos con las herramientas de la AI un 40 ó 50% del total. Queda un reto importante para ir utilizando cada vez más datos.
La mejora de las comunicaciones ha sido otro elemento muy importante en el desarrollo que nos ocupa, ya hemos señalado la aparición de internet, en general ahora diríamos de las redes y de las capacidades de almacenamiento.
Al lado de estos conceptos también se ha desarrollado otro esencial para el desarrollo de la IA, me refiero a la interoperabilidad Interoperabilidad en Salud Digital – ¿Donde está la Salud Digital?
LA REALIDAD (el futuro)
Aunque la IA en medicina ofrece grandes beneficios, también enfrenta desafíos importantes, como riesgos de privacidad, sesgos en los algoritmos y cuestiones éticas.
Cualquier sistema que trate datos sanitarios debe cumplir la normativa de protección de datos, y si la solución se encuadra como software sanitario, puede estar sujeta también a la regulación de productos sanitarios.
En España, la regulación de la IA aplicada a la salud se apoya, sobre todo, en el marco europeo. La norma principal es el Reglamento europeo de Inteligencia Artificial (AI Act), que se aplica directamente también en España y establece obligaciones en función del nivel de riesgo del sistema.
En este contexto, la Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA) Garantizando una IA ética y responsable actúa como organismo público orientado a impulsar y supervisar una IA fiable, y el “sandbox” (entorno de pruebas) regulatorio permite probar sistemas en entornos controlados para identificar riesgos, ajustar requisitos y facilitar una implantación responsable antes del uso a gran escala.
Gracias al gran volumen de datos extraído de las historias clínicas electrónicas, la sanidad atravesará una transformación direccionada hacia las decisiones clínicas apoyadas por IA, sin sustituir al profesional, a la aceleración de la investigación y a la detección de patrones invisibles para el ojo humano.
Con este cambio de paradigma, también es importante asegurar la privacidad del paciente, la calidad de los datos y la alineación regulatoria.
LAS INCOGNITAS
Este artículo, como su nombre indica sólo trata de “acercarnos a la Inteligencia Artificial”, hacer patente su existencia y su realidad y presencia en el campo de la salud en la actualidad y en el futuro.
Ya se que poco se dice en el apartado anterior sobre el futuro, sólo unas reflexiones generales que dan pie a señalar las numerosas cuestiones que iré desarrollando en sucesivos artículos tratando de diversos aspectos de la IA, que ayuden a entenderla y a admitirla como algo normal, o, mejor dicho, algo natural en nuestras vidas, y también en el campo de la salud.
Desde las formas ya clásicas de la IA como son la tradicional, la estrecha o aplicada, la general (AGI), la generativa, predictiva y preventiva, a las más nuevas como la agéntica ó agentiva, sin olvidar que han de ir surgiendo otras más innovadoras.
Otro aspecto importante a de ser el de las aplicaciones prácticas de la IA, desde el punto de vista de los profesionales, de la gestión y organización sanitaria, pero también de los pacientes, las que más directamente van a afectar a estos en sus relaciones con las entidades y los profesionales de la salud, es decir de la salud digital.
Hay que destacar una vez más la amplitud de miras de la IA, que tiene aplicaciones tan relevantes como Gestión de Recursos, Automatización de optimización de costes, mejora diagnóstica, apoyo a la decisión clínica, sistema de IA de medicina personalizada y genómica, integración en sistema CRM (Customer Relationship Management).
Podemos concretar algunas aplicaciones directas hacia los pacientes y los profesionales, como son los asistentes de voz, chatbot, sistemas de seguimiento y triaje, consultas virtuales asistidas por IA, apoyo a especialistas con herramientas de transcripción, recomendaciones personalizadas, sistemas avanzados de análisis de datos clínicos.
También alcanzan al apoyo de los sistemas operativos y administrativos, como predicción de asistencias y ausencias por el riego de los pacientes, predicción en la ocupación de camas, optimización de inventario y logística y también cuestiones relacionadas con aseguradoras y agentes privados en la sanidad.
Es sólo para dejar claro que el tema que nos ocupa es más importante y amplio que lo que hasta ahora podemos pensar, quedan más cuestiones, como la robótica, la farmacia y todas las que a Vd. se le ocurren y que aún no hemos citado.
JOSE IGNACIO NIETO GARCIA.
Exconsejero de Salud y de Salud y Servicios Sociales de La Rioja.
Miembro del Comité Científico de la Fundación Economía y Salud.
Miembro del Consejo Asesor de la Fundación Bamberg.