Gran revolución a la vista para la medicina. La inteligencia artificial (IA), que recientemente ha experimentado un rápido desarrollo, está preparada para transformar profundamente el diagnóstico, el tratamiento y el seguimiento de los pacientes. Los algoritmos sofisticados, capaces de analizar datos médicos complejos con una precisión y velocidad incomparables, están allanando el camino para avances sin precedentes. Se trata, en particular, de la capacidad de analizar y procesar grandes cantidades de datos mediante IA, algo que ya ha comenzado y que debería cambiar la situación en los próximos años.
Pero esta revolución tecnológica también va acompañada de desafíos y controversias éticas que es necesario abordar. ¿Cómo podemos garantizar la fiabilidad de los algoritmos y la protección de los datos de los pacientes? ¿Cómo podemos garantizar que la IA no reemplace la experiencia y el juicio humanos, sino que los complemente? Tantas preguntas cruciales a las que debemos encontrar la respuesta correcta antes de integrar la inteligencia artificial de manera total.
La inteligencia artificial, una ayuda al diagnóstico ya muy presente
Ya es una realidad: la IA está revolucionando el diagnóstico médico. Según la DREES (Dirección de Investigaciones, Estudios, Evaluación y Estadísticas), en 2020 se realizaron en Francia unos 10 millones de procedimientos de imágenes médicas (escáner, resonancia magnética, etc.) en establecimientos públicos y organizaciones privadas sin fines de lucro. También se estima que durante una jornada laboral de 8 horas, un radiólogo deberá interpretar una imagen cada 3 o 4 segundos de media. Esto es considerable… y la posibilidad de error es grande. Por tanto, no sorprende que se haya dado prioridad a la IA en este ámbito. En EE.UU., de todos los dispositivos médicos compatibles con la IA autorizados por la Administración de Alimentos y Medicamentos, el 79% se refieren a la radiología (después de la cardiología y la neurología). A principios de 2024, el 38% de los profesionales del sector afirma haber integrado la IA en sus procesos y el 62% prevé implementarla en los próximos cinco años.
Lo mismo ocurre en dermatología, donde la IA está demostrando ser más eficaz que el ojo humano. Un estudio de 2018 mostró que los dermatólogos tenían una precisión del 86,6 % en el diagnóstico del cáncer de piel (diferenciando entre lesiones benignas y enfermedades). La computadora pudo identificar lesiones cancerígenas con un 95% de precisión. También en el ámbito de los análisis genéticos, la inteligencia artificial tiene un verdadero valor añadido porque su realización requiere mucho tiempo debido al volumen de datos que hay que procesar. La IA sabe cómo examinar una gran cantidad de datos y proporcionar una lista restringida de variantes responsables de síndromes genéticos. En el proceso, un profesional sanitario realizará un diagnóstico más rápidamente, basándose únicamente en esta gama de hipótesis previamente identificadas.
Un ecosistema en auge
En Francia, en 2023, había 591 empresas emergentes que habían puesto la IA en el centro de su negocio. De ellos, el 15% se dedica a la salud, según France Digitale. HealthTech es el segundo campo principal después del almacenamiento de datos/nube. Además de las inversiones de los establecimientos sanitarios, en los últimos años la industria farmacéutica también ha mostrado su interés por la IA. “ La inteligencia artificial nos ayudó a duplicar nuestra velocidad de desarrollo de vacunas. Esto es lo que nos permitió determinar qué mutaciones necesitábamos buscar y acelerar la comercialización de la vacuna COVID-19. » explica Kate Cronin, directora de marca de Moderna. Antes de agregar que, gracias a la IA, pudieron “ decodificar COVID en 48 horas “.
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Identificación y selección de nuevas moléculas, participación en ensayos clínicos para reducir la tasa de fracaso y acelerar la comercialización de nuevos fármacos… Es durante Todo el ciclo de desarrollo de un nuevo fármaco donde la IA puede echar una mano. Prueba de ello es la hazaña de Sumitomo Dainippon Pharma y la farmacéutica británica Exscientia que crearon la primera molécula asistida por IA en 2020. Su proceso de desarrollo se redujo de 5 años a 12 meses gracias a la inteligencia artificial. Diseñado para tratar el trastorno obsesivo compulsivo (TOC), se probó en humanos en Japón en 2020.
¿La inteligencia artificial mejorará la atención sanitaria?
Esta es la gran pregunta al final. Hasta ahora, la tecnología ha hecho poco para mejorar esta área. ¿Cómo podría un algoritmo cuidar de un paciente? En realidad, la IA podría desempeñar un papel en la simplificación de las tareas administrativas que invaden el tiempo de trabajo de valor agregado de los profesionales de la salud. La inteligencia artificial podría intervenir para simplificar el flujo administrativo. Podemos imaginar una cierta automatización de todo el papeleo. La IA generativa también es capaz de ayudar a los médicos a tomar notas, hacer resúmenes de estudios, mantener registros médicos lo más completos posible y garantizar que no haya errores en las dosis terapéuticas, etc. Esto podría incluso llevarse al punto de compartir información entre departamentos y facturación.
La IA también tiene un papel que desempeñar directamente con el paciente para responder ciertas preguntas cuando el personal médico no está disponible. ¿Una pregunta sobre la medicación nocturna? ¿Necesita aclarar completamente el procedimiento de la próxima operación? ¿Alguna duda sobre la dieta adecuada en función de su tratamiento? Todo esto se puede gestionar a través de un chatbot. Y así liberar más tiempo a las enfermeras, por ejemplo, para el cuidado personal. Algunos también imaginan robots disponibles en los hospitales y disponibles las 24 horas del día para discutir cualquier tema.
Muchos desafíos éticos en la IA médica
El uso de la inteligencia artificial en medicina plantea importantes preocupaciones éticas, en particular en relación con el sesgo de datos. Los algoritmos de IA, si bien son muy eficientes, dependen de la calidad y diversidad de los datos con los que se entrenan. Existe el riesgo de que estos sistemas perpetúen o exacerben los sesgos existentes si los conjuntos de datos no son representativos de toda la diversidad de poblaciones. Demasiados datos sobre personas de piel clara o sobre hombres en lugar de mujeres podrían afectar los diagnósticos y generar disparidades en la atención médica. Es necesario establecer salvaguardias para garantizar la equidad en el tratamiento médico.
Otra cuestión ética clave es la protección de la confidencialidad de los datos de los pacientes. Dado que la IA es capaz de analizar grandes cantidades de datos médicos, aumenta el riesgo de violaciones de la privacidad. Es esencial contar con medidas rigurosas para proteger los datos de los pacientes y garantizar que se utilicen de forma ética. Además, el consentimiento del paciente juega un papel central; deben estar claramente informados sobre cómo se utilizan sus datos, los beneficios esperados y los riesgos potenciales. Esto requiere políticas transparentes y procedimientos de consentimiento que respeten tanto los derechos individuales como los estándares éticos.
