Inteligencia artificial, un copiloto en medicina

La inteligencia artificial (IA) ha aterrizado en la medicina y expertos en distintas especialidades como atención primaria, cardiología, neurología, así como oncología, abordan en EFEsalud el presente y futuro de este copiloto.

Experiencia=datos

El nombre de inteligencia artificial, lo dice todo. Se trata de un conjunto de técnicas, algoritmos y programas informáticos dedicados a “darle a las maquinas la capacidad humana de la inteligencia”. Lo explica a EFEsalud la presidenta de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (Aepia), Alicia Troncoso.

Una persona va generando su sabiduría a partir de experiencias, en el caso de las máquinas, esa experiencia la aportan los datos.

La presidenta de Aepia recuerda que si bien en los últimos meses se ha conocido más entre la ciudadanía a raíz del lanzamiento del chat GPT, en la IA se lleva trabajando muchos años.

Y como no es ciencia ficción, tampoco llegará a sustituir a los humanos. En el caso concreto de la medicina, Troncoso cree que será una herramienta en la que apoyarse y la figura del médico “seguirá siendo fundamental”.

Ejemplos en atención primaria

La atención primaria es la puerta de entrada del paciente al sistema sanitario y donde la IA ha llegado de una manera tímida, por el momento.

“Sí pero no”, asegura, desde Dinamarca, el miembro del grupo de trabajo de tecnología emergente de la Sociedad Española de Médicos de Atención Primaria (Semergen), Hans Eguia.

Y es que para que sea una herramienta verdaderamente útil y funcione bien es necesaria una cantidad de datos “muy importante”. Por ejemplo, comenta Eguia, para entrenar al chat GPT se han necesitado más de ocho millones de documentos y diez millones de palabras.

Cardiología e Inteligencia Artificial

En el campo de la cardiología, dónde más ha impactado la IA ha sido, hasta el momento, en la imagen cardíaca: tanto en TAC, como en resonancia como en ecocardiografía.

Algunos sistemas ya están en aparatos que se usan diariamente y sirven para automatizar procesos más rutinarios.

“La máquina te indica dónde ve una alteración y tú lo confirmas. Está ocurriendo en muchas especialidades porque esto ha pasado mucho en anatomía patológica y en otras áreas de diagnóstico por imagen”, explica el cardiólogo del Complejo Hospitalario Universitario A Coruña, Rafael Vidal.

Vidal, quien es consultor de nuevas tecnologías de la Sociedad Española de Cardiología (SEC), incide en que en la imagen hay parámetros que el médico no ve, y que analiza la máquina ofreciendo más información de lo que éste puede apreciar.

Es una etapa que durará años. El tema sería si realmente en un tiempo se considera como automático y correcto eso que detecta la máquina y no necesita a nadie que lo verifique”, indica Vidal.

En este campo, hay multitud de publicaciones sobre el uso de la AI también en torno a una herramienta “tan antigua” como el electrocardiograma y de la que ahora se está sacando mucha información a la hora de predecir si los pacientes van a desarrollar arritmias, o una disfunción ventricular, por ejemplo.

El experto de la SEC indica que ya hay muchos trabajos de la Clínica Mayo de Estados Unidos en este sentido y con los relojes inteligentes. Se han validado algoritmos, que al aplicarlos en pacientes y con un electrocardiograma que se puede hacer por el rejoj se pude conocer si existe una disfunción ventricular.

Algunas de estas herramientas que aportan información a través del reloj inteligente ya están validadas por las autoridades sanitarias estadounidenses (FDA).

¿La IA podrá predecir el alzhéimer?

En neurología también se usan algunas herramientas de IA aunque todavía no muchas. Lo explica el secretario de la Sociedad Española de Neurología, David Ezpeleta.

Como en cardiología, en lo primero que se ha introducido ha sido en la imagen.

“Es capaz de leer un TAC craneal sin contraste y predecir si hay una oclusión de gran vaso -que puede producir un ictus-, con lo que se puede saber desde el comienzo si se toma de forma inmediata una decisión terapéutica, como puede ser hacer una trombectomía y predecir el tamaño del infarto”, explica el neurólogo.

Ezpeleta sostiene que los próximos años serán de adaptación hasta que la inteligencia artificial sea “un compañero, un copiloto” en la medicina y en la práctica neurológica habitual.

Y en las enfermedades neurodegenerativas también tendrá un gran papel. Por ejemplo, gracias, de nuevo, a los dispositivos móviles, que podrán monitorizar el lenguaje, pero no solo el número de palabras, sino también la complejidad sintáctica, semántica, la fluencia, la longitud de las frases y el contenido.

Inteligencia artificial medicina 

En definitiva, controlar muchos parámetros que van a poder predecir si una persona está en riesgo de desarrollar este tipo de patologías, como el alzhéimer.

“Los dispositivos nos van a facilitar la monitorización de los pacientes, la respuesta a los tratamientos. Esto no es ciencia ficción. Ya hay muchos trabajos al respecto, lo que pasa es que valen para esa aplicación o para los pacientes con los que se ha trabajado, este es el problema de los algoritmos, o de muchos de ellos, la generalización”, asegura.

Una realidad en oncología

En otro campo de la medicina, en el de la oncología, la inteligencia artificial es una realidad. Y lo es en varias materias, como en la valoración de resultados de análisis genómicos, que suponen un punto de inflexión en cuanto a la adquisición de un comportamiento más agresivo por parte del tumor.

Lo asegura el director del departamento de Oncología del Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz, Jesús García Foncillas.

El oncólogo expone que, de nuevo, la IA ayuda en los casos complejos a través del análisis de la imagen de los estudios de anatomía patológica porque “puede de alguna manera buscar comparación con casos similares y determinar cuáles pueden ser las estructuras, las variables que más se asemejan a un subtipo y otro de tumor, para el diagnóstico”.

Oncología nuevas tecnologías

Está ayudando también en el desarrollo de fármacos nuevos, a dar con el diseño más eficaz. Y a monitorizar la enfermedad y a determinar cuál es la mejor opción de tratamiento para el paciente, así como en el abordaje quirúrgico.

“Lo que ha permitido el contexto actual es juntar dos grandes desarrollos que han sido la medicina de precisión y la inteligencia artificial. La AI saca el máximo jugo posible de este desarrollo de la oncología de precisión”, sostiene García Foncillas.

Y tanto el oncólogo como el paciente van a contar con un análisis “tremendamente meticuloso, profundo, intenso de todos los elementos que convergen en ese caso”.

A partir de ahí, con toda esa información, podrán tomar juntos en un contexto de decisión compartida cuál es la mejor opción.

“Esto no tiene que ser un elemento que nos aleje de la medicina. Es un elemento al servicio de esta medicina centrada en el paciente para que enriquezcamos la decisión compartida”, sostiene García Foncillas.