Cuando las máquinas aprenden a entender la medicina escrita
En artículos anteriores de este Blog venimos tratando de la Inteligencia Artificial aplicada a la salud digital, y quiero destacar como preámbulo a lo que vamos a tratar hoy como introducctorios del tema el de ACERCARSE A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL – ¿Donde está la Salud Digital? y también el de Inteligencia artificial en salud: qué es y qué tipos existen o la de El Lenguaje Natural en la Salud Digital – ¿Donde está la Salud Digital?
La Inteligencia Artificial en la salud digital cada día tiene mayor campo, dispone de mejores y más potentes herramientas, y con profesionales adecuadamente formados se está convirtiendo en algo indispensable para el ejercicio de la medicina y el cuidado de la salud
Introducción: la medicina también está hecha de palabras
Cuando se piensa en inteligencia artificial en salud, es frecuente imaginar robots, algoritmos complejos o sistemas capaces de interpretar radiografías. Sin embargo, una parte muy importante de la actividad sanitaria se desarrolla en otro terreno mucho menos visible: el de las palabras.
Cada día, los profesionales sanitarios generan una enorme cantidad de información escrita. Historias clínicas, informes de alta, consultas, informes quirúrgicos, pruebas complementarias, informes anatomopatológicos o informes de enfermería constituyen una parte esencial de la práctica clínica.
Paradójicamente, gran parte de esta información es difícil de analizar por los sistemas informáticos tradicionales. Aunque está digitalizada, se encuentra redactada en lenguaje natural, es decir, en la forma en la que las personas escriben y se comunican.
Aquí es donde entra en juego una de las modalidades de inteligencia artificial con mayor capacidad de transformación: la inteligencia artificial basada en el lenguaje.
Su objetivo es sencillo de expresar, aunque extraordinariamente complejo desde el punto de vista tecnológico: conseguir que las máquinas sean capaces de comprender, analizar y generar lenguaje humano.
Y en el ámbito sanitario, donde gran parte del conocimiento se transmite precisamente mediante el lenguaje, las posibilidades son enormes.
¿Qué es la inteligencia artificial basada en el lenguaje?
Podemos definirla de manera sencilla:
La inteligencia artificial basada en el lenguaje es el conjunto de tecnologías que permite a los sistemas informáticos comprender, interpretar, organizar y generar lenguaje humano, tanto escrito como hablado, con el fin de apoyar la actividad asistencial, la gestión sanitaria y la investigación.
Desde un punto de vista técnico, estas tecnologías se agrupan principalmente bajo el concepto de Procesamiento del Lenguaje Natural o Natural Language Processing (NLP).
El NLP constituye una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es que las máquinas puedan trabajar con textos y conversaciones de una manera similar a la de las personas.
La aparición reciente de los grandes modelos de lenguaje y de la inteligencia artificial generativa ha supuesto un extraordinario impulso para este campo y ha acercado estas herramientas al trabajo cotidiano de los profesionales sanitarios.
¿Por qué el lenguaje es tan importante en sanidad y como funciona la IA?
La medicina es, en gran medida, una ciencia de datos, pero también es una ciencia de palabras. Buena parte de la información más valiosa de un paciente no se encuentra en los datos estructurados de una base de datos, sino en las observaciones escritas por los profesionales.
- Descripción de síntomas.
- Evolución clínica.
- Antecedentes.
- Impresiones diagnósticas.
- Valoraciones de enfermería.
- Informes de pruebas complementarias.
Diversos estudios estiman que más de la mitad de la información clínica contenida en una historia médica se encuentra en formato de texto libre. Descripción de síntomas, evolución clínica, antecedentes, impresiones diagnósticas, valoraciones de enfermería ó informes de pruebas complementarias.
Hasta hace pocos años, esa enorme cantidad de conocimiento permanecía prácticamente inaccesible para los sistemas informáticos. La inteligencia artificial basada en el lenguaje está cambiando esta situación.
Aunque la tecnología que existe detrás de estos sistemas es extraordinariamente compleja, la idea general puede explicarse de manera sencilla. Los algoritmos aprenden a partir de millones de documentos y textos. Gracias a ese entrenamiento son capaces de:
- Reconocer palabras y conceptos médicos.
- Entender el contexto.
- Identificar relaciones entre términos.
- Resumir documentos.
- Clasificar información.
- Generar nuevos textos.
Por ejemplo, un sistema puede ser capaz de identificar en una historia clínica que un paciente presenta insuficiencia cardíaca, diabetes y antecedentes de ictus, aunque esta información aparezca escrita de múltiples formas diferentes.
La verdadera revolución consiste en que las máquinas empiezan a comprender la información clínica escrita de una manera cada vez más parecida a la humana.
¿Qué es y qué no es esta modalidad de inteligencia artificial?
Sí es:
- Una herramienta para comprender y analizar lenguaje.
- Un sistema de ayuda para gestionar información clínica.
- Una tecnología que facilita la documentación sanitaria.
- Un apoyo a la investigación y la toma de decisiones.
No es:
- Un sustituto del juicio clínico.
- Un sistema que siempre interpreta correctamente el contexto.
- Un mecanismo de redacción automática sin supervisión.
- Una herramienta capaz de reemplazar la relación entre profesional y paciente.
Como ocurre con cualquier modalidad de inteligencia artificial, su valor reside en complementar y no en sustituir al profesional.
Las principales aplicaciones en la práctica sanitaria
La elaboración de documentación clínica
Uno de los usos más prometedores consiste en ayudar a redactar informes clínicos. Cada día miles de profesionales dedican una parte considerable de su jornada a la elaboración de documentación administrativa y asistencial.
La inteligencia artificial puede generar borradores de informes, resumir episodios clínicos, structurar la información obtenida y a continuación extraer los datos relevantes y presentarlos adecuadamente y comprensibles.
No se trata de eliminar la intervención humana, sino de reducir la carga administrativa y permitir que los profesionales dediquen más tiempo a la atención directa al paciente.
Médico dictando información clínica a un sistema de inteligencia artificial.
La transcripción y el reconocimiento de voz
La combinación de reconocimiento de voz e inteligencia artificial permite convertir conversaciones en documentación clínica.
El profesional puede mantener una entrevista con el paciente mientras el sistema transcribe la conversación, a la vez que organiza la información y lo completa elaborando un borrador del informe.
Esta capacidad tiene un enorme potencial para disminuir la denominada «fatiga administrativa» de los profesionales sanitarios.
El análisis de historias clínicas
Los sistemas de procesamiento del lenguaje pueden revisar miles de historias clínicas y localizar:
- Factores de riesgo.
- Diagnósticos.
- Eventos adversos.
- Determinados tratamientos.
- Resultados clínicos.
Estas capacidades son especialmente útiles para la investigación y la gestión sanitaria.
La investigación biomédica
La producción científica en medicina es tan enorme que ningún profesional puede revisar toda la información publicada. Sin embargo la inteligencia artificial puede:
- Buscar artículos.
- Resumir evidencia científica.
- Identificar relaciones entre estudios.
- Facilitar revisiones bibliográficas.
Aunque ya se están utilizando, en los próximos años, estas herramientas se convertirán en asistentes habituales para investigadores y clínicos.
Los asistentes virtuales y sistemas conversacionales
La aparición de modelos de lenguaje avanzados ha abierto un nuevo campo de aplicación. Estos sistemas pueden:
- Responder preguntas.
- Ayudar a elaborar documentos.
- Explicar conceptos médicos.
- Generar materiales educativos.
- Facilitar la comunicación con los pacientes.
No obstante, su utilización en el ámbito sanitario exige siempre prudencia y supervisión profesional.
¿Qué beneficios puede aportar?
Las ventajas potenciales son muy numerosas.
Para los profesionales puede significar una reducción importante de la carga burocrática y una mejora en el acceso a la información.
Para las organizaciones sanitarias supone una mejor explotación del conocimiento contenido en las historias clínicas.
Para los pacientes puede traducirse en una atención más eficiente y en una comunicación más clara.
En un sistema sanitario cada vez más complejo, la capacidad de organizar y comprender el conocimiento escrito puede convertirse en una herramienta de enorme valor.
Riesgos y limitaciones
Pese a su enorme potencial, estas tecnologías también presentan importantes limitaciones.
La primera es la posibilidad de cometer errores de interpretación. El lenguaje médico es extraordinariamente complejo y está lleno de matices, abreviaturas y expresiones ambiguas.
La segunda es el fenómeno conocido como «alucinación», por el cual algunos sistemas generativos pueden producir información incorrecta o inventada.
La tercera es la necesidad de proteger la privacidad y la confidencialidad de los datos sanitarios.
Por último, existe el riesgo de generar una excesiva dependencia tecnológica y disminuir la revisión crítica de la información producida por los algoritmos.
¿Qué queda fuera de esta categoría?
La inteligencia artificial basada en el lenguaje no debe confundirse con:
- Los algoritmos de predicción clínica.
- La inteligencia artificial aplicada al diagnóstico por imagen.
- La robótica quirúrgica.
- Los sistemas de gestión hospitalaria.
- La automatización administrativa convencional.
Aunque todas estas tecnologías pueden integrarse, sus objetivos y métodos son diferentes.
Algunos ejemplos reales
Cada vez existen más aplicaciones prácticas, vamos a destacar solo algunas de las más generalizadas.
Numerosísimos hospitales están comenzando a utilizar sistemas de reconocimiento de voz y generación de documentación clínica.
Las grandes bases de datos clínicas utilizan técnicas de procesamiento del lenguaje para la investigación y la vigilancia epidemiológica.
Las herramientas de apoyo bibliográfico basadas en inteligencia artificial comienzan a incorporarse a la práctica investigadora.
Y los modelos conversacionales están empezando a utilizarse en tareas de educación sanitaria, soporte administrativo y asistencia a profesionales, y aquí encontramos un importante futuro.
El futuro: la conversación entre personas y máquinas
Durante muchos años la relación entre los profesionales y los ordenadores se ha basado en formularios, menús y campos de datos. La inteligencia artificial basada en el lenguaje puede cambiar radicalmente esta relación.
Por primera vez, las máquinas empiezan a ser capaces de comprender y generar lenguaje de una forma sorprendentemente cercana a la comunicación humana. Esto no significa que entiendan la medicina como lo hace un profesional ni que puedan sustituir la experiencia clínica.
Significa algo quizá más importante: que la tecnología empieza a adaptarse al lenguaje de las personas y no al revés. En un sistema sanitario cada vez más digital, esta capacidad puede contribuir a hacer la tecnología más humana, más accesible y más útil para profesionales y pacientes.
Profesional sanitario interactuando con un asistente conversacional de inteligencia artificial en un entorno clínico.
Ideas para recordar
- La mayor parte de la información clínica se encuentra en formato de texto.
- El procesamiento del lenguaje natural permite que las máquinas trabajen con esa información.
- Sus aplicaciones más importantes son la documentación clínica, la investigación y los asistentes conversacionales.
- Puede reducir la carga administrativa de los profesionales.
- Requiere supervisión humana y un uso responsable de los datos.
Referencias y recursos web
- Organización Mundial de la Salud. Guidance on Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health
- Organización Mundial de la Salud. Guidance on Large Multi-Modal Models for Health
- National Library of Medicine – Natural Language Processing in Healthcare and Biomedicine
- European Commission – Artificial Intelligence in Healthcare
- Organisation for Economic Co-operation and Development – Artificial Intelligence in Health
Bibliografía recomendada
- Deep Medicine. Basic Books; 2019.
- Artificial Intelligence in Healthcare. Academic Press; 2020.
- The Digital Doctor. McGraw-Hill Education; 2015.
- Natural Language Processing applied to healthcare: principal reviews and consensus documents.
- World Health Organization. Guidance on Large Multi-Modal Models for Health. Geneva; 2024.
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