El futuro inteligente de la medicina

La inteligencia artificial promete diagnósticos más precisos y ahorro de tiempo. Eso sí, la última palabra siempre será la del médico.

Inteligencia artificial
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Probablemente, la crisis de la covid-19 acabará siendo un poco más corta gracias a la inteligencia artificial (IA). Entre las distintas iniciativas que se han puesto en marcha para tratar de dar con un tratamiento capaz de atajar la pandemia, una ha tenido un excepcional protagonista: la de echar mano del superordenador Summit de IBM, el segundo más potente de mundo –en estos momentos, el japonés Fugaku ostenta el primer puesto–. Un equipo de investigadores del Laboratorio Nacional Oak Ridge (EE. UU.), donde el ingenio, que ocupa un espacio similar a dos canchas de tenis, está instalado, ha utilizado su impresionante potencia de cálculo para acelerar el hallazgo de posibles terapias contra la pandemia. Summit completó en dos días una labor que habría llevado a un grupo de especialistas meses o años de trabajo. En ese tiempo, simuló cómo reaccionarían ocho mil principios activos ante las proteínas virales del SARS-CoV-2 –el coronavirus que provoca la dolencia– y seleccionó 77 que podrían impedir que el agente patógeno transmita su material genético a las células huésped.

Doctor uses augmented reality to analyze anatomical parts. Advanced technology concept in medical use.
Doctor uses augmented reality to analyze anatomical parts. Advanced technology concept in medical use.

Para ello, el Summit hizo uso de la inteligencia artificial (IA), una tecnología que ya ha empezado a cambiar la medicina. Gracias a ella, la búsqueda de nuevos fármacos, el análisis de las pruebas médicas, el diagnóstico de enfermedades y la gestión que cada persona hace de su salud va a experimentar una transformación radical. De hecho, en algunos campos ya ha ocurrido. Un estudio impulsado por la Universidad de Heidelberg (Alemania) y publicado en la revista Annals of Oncology demostró que un ordenador puede ser más eficiente que los dermatólogos cuando se trata de diagnosticar un melanoma.

En un análisis comparativo de unas diez mil imágenes, en las que se mostraban desde lunares benignos hasta los casos más graves de cáncer de piel, la máquina logró un 95 % de diagnósticos acertados, mientras que el equipo de especialistas seleccionado consiguió un 86,6 %. Algo parecido ocurre con la retinopatía diabética, que puede ocasionar la pérdida de la vista: la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de Estados Unidos ya ha permitido la comercialización de dispositivos equipados con algoritmos de IA que logran detectarla. “Hay ciertas tareas que esta sabe hacer muy bien; en realidad, mejor que los humanos, como el reconocimiento de imágenes o descubrir patrones entre cientos de millones de datos”, explica Anders Jonsson, del Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático de la Universidad Pompeu Fabra, en Barcelona.

¿Quiere esto decir que los médicos, o al menos algunas de las especialidades que estos ahora desempeñan, van a desaparecer? En absoluto. No obstante, aunque seguirán jugando un papel fundamental, los expertos coinciden en que su cometido cambiará notablemente en un futuro cercano. Clara Cano, directora de Transformación Digital de la multinacional farmacéutica Novartis, señala que “estarán en donde aportan más valor, en la relación con el paciente, la parte más humana. En el análisis de datos y en la identificación de los mismos, la IA tendrá una aportación fundamental, pero la última palabra siempre será del médico”.

Cuando un profesional se enfrenta a un caso clínico tiene que manejar mucha información y lidiar con un doble reto: por un lado, debe agrupar todos los datos y sacar una conclusión a partir de ellos –es decir, hacer un diagnóstico–; por otro, con todo eso en mente, ha de intuir qué puede pasar en el futuro, esto es, adelantar un pronóstico. Pues bien, en esos dos desafíos, la intervención de la IA será determinante. Tanto que hay quien siente inquietud por el poder que podrían acumular en muy poco tiempo. Pero nada más lejos de la realidad. “Debemos recordar que esta tecnología no actúa sin control. Nos resulta útil porque ofrece un buen rendimiento en trabajos concretos que requieren una gran precisión. Es una formidable herramienta al servicio de los investigadores”, puntualiza Jonsson.

La compañía valenciana QUIBIM ha desarrollado programas de IA que llevan a cabo ciertas tareas propias de los radiólogos. “Nos propusimos hacer de la valoración de las imágenes radiológicas una ciencia más objetiva, menos basada en la elucubración de lo que le ocurre al paciente y más fundamentada en la generación de datos”, explica su director general, Ángel Alberich-Bayarri.

Su trabajo gira alrededor de lo que han llamado biomarcador de imagen. Con él definen cada uno de los parámetros que extraen de las citadas imágenes radiológicas –como posibles lesiones óseas–. Así, se obtiene un informe con los hallazgos que puede valorar el especialista. Pongamos el caso de una radiografía de tórax: en ella se ofrecerían los descubrimientos más significativos acompañados de un índice de anormalidad que iría de 0 a 1.

Las veinticinco aplicaciones que han desarrollado hasta el momento permiten desde evaluar la calidad del hueso femoral hasta diagnosticar un cáncer de próstata o de una enfermedad neurodegenerativa. Más de setenta hospitales de Japón, Estados Unidos, Italia y España ya aplican los algoritmos de QUIBIM, que, además de facilitar que el diagnóstico sea lo más objetivo posible, suponen un ahorro de tiempo. “En una prueba cerebral no hace falta que un radiólogo cuente las lesiones que refleja la imagen; lo hace el algoritmo”, explica Alberich-Bayarri. Además, una mejora del diagnóstico a menudo evita que se lleven a cabo otras pruebas médicas, como biopsias, lo que reduce los costes.

En medicina, Los avances se dan con tal rapidez que se ha producido lo que se conoce como inflación del conocimiento. En esencia, esto supone que se generan muchos más datos de los que cualquier profesional pueda asimilar e incorporar a su práctica clínica. Ante ese problema, la IA ofrece una solución: disecciona miles de estudios y millones de historias clínicas, procesa la información y la pone a disposición de médicos, investigadores y gestores sanitarios. También de la industria farmacéutica. “Los nuevos algoritmos entienden el lenguaje natural que incorporan esas historias clínicas”, apunta Cano. Esto es muy relevante, pues los programas buscan patrones en el historial de los enfermos y, de ese modo, pueden estudiar muchos más.

No obstante, antes de analizar la información, es preciso seleccionarla. “Hay que estructurar los datos, porque, si tratas de introducirlos todos, puede que en vez de un lago de aguas cristalinas te topes con un pantano en el que no haya quien bucee”, sostiene Gonzalo Durban, jefe de Analítica y Big Data del laboratorio farmacéutico Almirall.

En Almirall, se emplea la IA en distintas fases del proceso de producción y comercialización de fármacos, pero resulta especialmente importante en el estudio de nuevos principios activos. “Con una buena base de datos pueden analizarse todas las posibilidades terapéuticas de una molécula o sus posibles efectos secundarios, y todo ello de manera muy rápida. Así, se consigue seleccionar las que muestran un 95 % de posibilidades de continuar en el proceso de investigación”, apunta Durban.

La IA tiene su complemento perfecto en la salud digital. Hay unas 400 000 aplicaciones registradas que abordan este campo de un modo u otro, facilitan el control de distintas enfermedades o promueven hábitos saludables. Cada día se presentan unas doscientas más.

Asimismo, el número de dispositivos y prendas inteligentes que tienen esta misma finalidad no deja de aumentar. Una de ellas, una camiseta equipada con sensores diseñada por la compañía Nuubo, chequea el corazón de quien la lleve puesta durante 48 horas, lo que permite analizar la naturaleza de posibles arritmias. Lo mejor es que el usuario puede hacer una vida normal, algo prácticamente imposible con la tecnología más utilizada hasta ahora para diagnosticarlas, el holter, que, en esencia, es una especie de grabadora que registra los datos de los electrodos que se colocan en distintas partes del pecho.

Los espectaculares cambios que han ido sucediéndose en este campo en las últimas décadas nos pueden dar una idea de lo que quizá ocurra en otros. El cardiólogo Miguel Ángel Cobos, del Hospital Clínico San Carlos de Madrid, recuerda que “el primer aparato de electrocardiografía, que se presentó a principios del siglo XX, pesaba 272 kilos; se necesitaba a cinco personas para manipularlo. Ahora, esta función viene incorporada en el smartwatchde Apple, un reloj inteligente que pesa 29 gramos y ofrece una mejor calidad de registro”.

Facilitar que se generalice el uso de este tipo de wearables o ponibles –dispositivos tecnológicos que se llevan puestos–, al igual que se ha hecho el teléfono móvil, y aplicar potentes algoritmos hará posible la medicina predictiva. En el futuro, si se produce una alteración en el organismo de una persona, como un aumento de la tensión arterial, el ritmo cardiaco, el nivel de glucosa o cualquier otro indicador, aquella recibirá un aviso. Si es grave, la alerta se recibirá también en un centro sanitario.

Una red de sensores colocados bajo la piel o insertados en cibertatuajes podría recabar esa información. El cómo está por ver, pero lo cierto es que, por primera vez en la historia, la posibilidad de detectar enfermedades de forma precoz y con precisión y, de ese modo, prevenirlas o tratarlas más eficazmente, está al alcance de la mano.

Si la inteligencia artificial proporciona tantos beneficios, ¿por qué su implantación es todavía muy limitada y no ha cambiado ya las cosas de arriba abajo? “Toda tecnología tiene una curva de adopción, y además estamos al comienzo de una revolución que implica aprender a compartir la innovación que se genera en los centros de excelencia que investigan”, dice Cano. Según los expertos, la IA aún tiene que sortear importantes barreras para establecerse.

Entre ellas, hay desafíos éticos y jurídicos pendientes de resolver . “¿Si un algoritmo toma una decisión y por algún motivo falla y el paciente muere como consecuencia de ello, a quién vamos a atribuir la responsabilidad, al médico o a quien creó el software?”, se pregunta Jonsson. El debate se sitúa en un punto similar al que se da con los vehículos autónomos. Nadie duda de que son más fiables que los conductores y que logran circular cientos de miles de kilómetros sin tener percances, pero, de momento, no está claro cuándo sustituirán a los coches convencionales o si lo harán algún día.

Otro problema de la IA aplicada a la salud tiene que ver con la privacidad de los datos que se manejan. Los programas que hacen uso de ella requieren cotejar información confidencial proveniente de las historias clínicas, y, aunque sus propietarios la cedan, debe existir la garantía de que se emplea correctamente y para un fin determinado, que no se va a comerciar con ella ni revelar la identidad de los enfermos.

Pero la revolución más destacada tendrá que ver, sobre todo, con la organización de los propios sistemas sanitarios, lo que conllevará un profundo cambio de mentalidad. Jonsson pone el ejemplo de los hospitales: “Tendrán que digitalizarse por completo; el papel prácticamente desaparecerá. Para poder sacar conclusiones a partir de las pruebas, los resultados de todas ellas deberán formar parte de una gran base de datos. La automatización será imprescindible”.

Algunos sistemas sanitarios ya han incorporado con éxito la IA en varios ámbitos. Los médicos del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido, por ejemplo, pueden introducir en una aplicación los síntomas que presenta un individuo y esta le indica qué enfermedades es más probable que sufra. El Servicio Madrileño de Salud, por su parte, fue pionero en poner a disposición de los médicos un sistema que les sugiere los medicamentos que pueden prescribir en función del perfil del paciente.

La implantación de la inteligencia artificial traerá consigo la individualización de los tratamientos. Nuestro ADN y el microbioma –el conjunto de genes de los microorganismos que habitan en nosotros– condicionan la respuesta de cada individuo al ambiente o incluso a los fármacos. En los próximos años, comprobaremos que todas esas variables se tendrán en cuenta en la fabricación de medicinas. De hecho, en algunas especialidades ya se ofrece a los enfermos tratamientos de este tipo. Según Cano, Novartis comenzó el año pasado un proyecto para ajustar de este modo la dosis de un compuesto oftalmológico.

La medicina de precisión que dibuja la IA se encuentra en el mismo punto en el que estaba la fotografía digital cuando apareció hace ya unas décadas. Muchos se mostraban escépticos sobre su futuro, porque los resultados que ofrecía en aquellos momentos eran significativamente peores que los que se obtenían con las cámaras tradicionales. Hoy, estas han desaparecido. ¿Acabará igualmente la inteligencia artificial con la medicina convencional?

En opinión de algunos expertos, el cambio que se avecina es tan profundo que nadie es capaz de adivinar su alcance, al igual que cuando apareció el teléfono móvil nadie pudo pronosticar todos los usos que hoy damos a estos dispositivos. Aun así, tenemos algunas pistas. Las instituciones de crédito que más rápido crecen no usan dinero de verdad –como Paypal–, los proveedores de contenidos cinematográficos más importantes no hacen uso de salas –como Netflix– y muchas compañías telefónicas no tienen infraestructura de telecomunicaciones –como Skype–. En la medicina que viene, los pacientes seguramente veamos menos batas blancas y, sin embargo, nuestra salud estará más controlada que nunca. Será la medicina de las cinco pes: personalizada, preventiva, predictiva, participativa y para todos.