El invitado: IA en salud, “Hipócrator”

La inteligencia artificial está en todas partes. En un mundo hipertecnológico, estructurado por la racionalidad y la cuantificación, la optimización de datos funciona de maravilla. Pero precisamente. Es tan eficaz que tiende a invadir lo cualitativo, lo incalculable, lo inmaterial, en una palabra: lo humano.

Ningún cálculo permitirá a un coche autónomo “decidir” atropellar a un grupo de peatones o sacrificar a su conductor, rectificar sesgos estadísticos vinculados a prejuicios sociales o incluso justificar la forma en que selecciona la orientación de los estudiantes. Esto se reduce a principios, es decir, elementos primarios, puramente cualitativos. Lo que la medicina ilustra por su entrelazamiento de la cantidad de tratamientos y la calidad de la atención.

Sin mencionar siquiera el éxito de ChatGPT en la competición médica estadounidense de 2023, la IA ha superado desde hace tiempo el nivel de las tareas serviles de administración (información, concertación de citas, mediciones biológicas). Ha adquirido habilidades clínicas que van más allá del conocimiento humano: diagnóstico, apoyo a la decisión, cirugía robótica, personalización de tratamientos, etc. Y no sólo hace el “trabajo sucio” como el “buen trabajo”, sino también el “súper trabajo” que ningún humano podría hacer: “presencia” las 24 horas, detección de riesgos suicidas en redes sociales, investigación bioquímica óptima. políticas de salud mediante análisis de big data, etc. En resumen, hoy nos preocupa, especialmente entre las aseguradoras, que ningún médico se arriesgue a contradecir la IA. ¿Hemos entrado en la era de la medicina tan eficaz como inhumana?

Si el cuerpo fuera una máquina, podríamos estar contentos con ello: las máquinas repararían máquinas. Pero un cuerpo está vivo y sobre todo, cuando es humano, es persona. Por eso necesitamos un tratamiento mecánico, pero también una atención compasiva. Sin embargo, el cuidado cuestiona la base computacional de la IA: la medición, que significa cuantificación, decisión y moderación al mismo tiempo.

Primero es necesario dar a la IA una medición en el sentido de capturar datos. Sin embargo, la IA es incapaz de “oler” a un paciente. Es fuerte para combinar y deducir, débil para sentir e interpretar. Una enfermedad es un problema experimentado antes de ser una medida fisiológica. La primera medida surge de un encuentro humano, de una “conferencia singular”.

Pero la IA también depende de mediciones en el sentido de decisiones colectivas. ¿Cuáles son las prioridades de salud pública? ¿Patologías pequeñas y generalizadas o patologías raras? ¿Es mejor salvar 80 personas al año de vida o salvar a un bebé que puede vivir 80 años? ¿Estamos poniendo en peligro el futuro económico de generaciones enteras para salvar a unos cuantos ancianos, “cueste lo que cueste”? Así como un coche autónomo no podrá decidir su destino por muy perfecta que sea su conducción, la IA sanitaria no podrá tratar a las personas sin priorizar los tratamientos.

La IA finalmente plantea el problema de la medición como moderación. Demasiadas mediciones matan la medición. ¿Deberíamos leer el genoma completo de un individuo para revelar todos sus riesgos patológicos, incluidos los más improbables? ¿Hasta qué punto debemos segmentar al público en materia de seguros, si esto pone en duda la solidaridad que es su fundamento? Para evitar volverse contraproducente, la IA debe estar atemperada por principios externos a ella.

Por lo tanto, la eficacia de la IA nunca será tan grande como si se respetaran los límites de la preocupación humana, la preocupación que tienen unos por los otros, la preocupación por la condición humana enfrentada al sufrimiento, la escasez y la fatalidad. Por eso siempre necesitaremos mujeres y hombres que simpaticen, decidan y acepten su finitud.

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