Dr. Nacho Medrano: «Máquinas y personas se complementan, pero no se sustituyen»

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..Redacción.
40 Jóvenes Profesionales.
El neurólogo Nacho Medrano fue uno de los primeros profesionales sanitarios españoles en hablar del potencial de aplicar big data e inteligencia artificial a la salud y a la gestión de la sanidad. Ocho años y dos empresas después es todo un referente. Ha recibido el premio Princesa de Girona Empresa 2019 y la revista Forbes le reconoció como uno de los 100 españoles más creativos. Sus empresas, Savana y Mendelian, pretenden democratizar el uso de la información y mejorar la calidad de la asistencia sanitaria a través de la inteligencia artificial. Para el Dr. Nacho Medrano, es fundamental que a nivel profesional y social se entienda el enorme beneficio que tienen el uso de big data en salud a la hora de mejorar los resultados o predecir determinadas situaciones.

El sistema sanitario y los propios ciudadanos generan cada vez más datos de salud, ¿qué medidas deben aportar las administraciones públicas para lograr una verdadera aplicación del big data?
Un tema clave es dejar claro que la ley actual lo permite. La ley dice que, si tienes una información clínica anonimizada, que se va a utilizar con fines de investigación y que, además, esa investigación no es intervencional, es legal y ético hacer Big Data. Es más, yo lanzaría la pregunta contraria: si tienes todo eso, ¿es ético no hacerlo?

Dr. Nacho Medrano: «Quiero contribuir a la implementación  de la inteligencia artificial de una manera ética y respetuosa con la ecología posible»

Si se cumplen estos tres requisitos no es necesario un consentimiento informado, que es lo que se tiene que entender. Por tanto, no hay que hacer ningún cambio, sino dar a conocer que ese cambio ya ha sucedido, que la ley europea lo avala. Y, además, esto ha ocurrido, en parte, gracias a un esfuerzo de España, que fue uno de los países en los que se inspiró Europa para sacar esta ley.

Más allá de esto, ya tenemos tecnología para hacerlo. No es un problema de tecnología, sino de organización de datos, porque las personas y las instituciones tienden a quedarse con los datos.

Todos lo que tienen que ver con open data, historias clínicas abiertas y registros abiertos suma en este tema. En conclusión, yo creo que con la conjunción de estas tres cosas: tecnología, open data y el conocimiento de que las leyes lo permiten, es como se puede avanzar.

¿La legislación actual sobre la protección de datos personales garantiza la seguridad de los pacientes? ¿Qué amenazas existen?
Vamos a ver dos ejemplos. Si contamos las personas que cruzan un paso de peatones para instalar o no un semáforo, estamos recogiendo información de ciudadanos que pasan por un sitio determinado a una hora determinada sin su consentimiento. Esto a nadie le parece mal. Por otra parte, si como médico, tras 30 años en la consulta, escribo un tratado de neurología hablando de mi experiencia, estoy escribiendo cosas que he aprendido de pacientes concretos, con cara y con nombre. Tampoco a nadie le parece mal que yo escriba un libro de medicina. Ni siquiera que lo venda o gane dinero con ello. Entonces, ¿qué es lo que falla? Probablemente el problema sea una incomprensión irracional de que en sanidad es exactamente lo mismo.

Los datos sanitarios son un bien social y poblacional y, por tanto, todo aquel que tenga un buen fin debería poder explotarlos

En la calle del semáforo los datos son anónimos, no nos importa quién está pasando, sino cuántas personas; se recogen con un buen fin, que es instalar unos semáforos; y es no intervencional, a esas personas no se les hace nada en particular, solo observarles. Pues lo mismo ocurre con la observación de datos de sanidad anonimizados y con fines de conocimiento clínico, que es legal y ética. No genera ningún perjuicio a nadie, al contrario, genera beneficio social.

Por ejemplo, en Japón o en Singapur, la inteligencia de datos sanitaria está mucho más desarrollada y se ha visto que han tenido menos muertes durante la pandemia que en occidente, donde la inteligencia de datos sanitaria se han quedado más retrasada, probablemente por la incomprensión de estos efectos.

¿A quién le corresponde la explotación de datos sanitarios? ¿A los médicos, a los laboratorios, a los investigadores, a los estadísticos, a los gerentes?
En mi opinión los datos sanitarios son un bien social y poblacional y, por tanto, todo aquel que tenga un buen fin debería poder explotarlos. Con buen fin entendemos  que no quiera vendernos nada, sino generar conocimiento e investigación clínica. Puede ser un gerente para gestionar su hospital, puede ser un clínico para gestionar a sus pacientes, puede ser una empresa farmacéutica para generar vacunas… Cualquiera que busque un fin de  investigación debería poder hacerlo, de ahí la primera premisa que yo ponía, que el dato tiene que ser lo más abierto posible.

¿Una mayor protocolización acaba sustituyendo la pericia del médico?
A mí me suele gustar decir que yo de las máquinas me fío, pero en los humanos confío. Las máquinas son inteligentes y pueden tomar decisiones, pero no pueden juzgar. Y eso es muy importante, porque el juicio tiene una dimensión moral y tienen que ver con la confianza. Una máquina no te puede decepcionar, una persona sí.

Las máquinas y las personas se complementan, pero no se sustituyen

Entonces, creo que máquinas y personas se complementan, pero no se sustituyen. Igual que una resonancia magnética es una máquina que te permite ver mejor, la inteligencia artificial es una máquina que permite pensar mejor, por el número de variables que es capaz de asociar. Pero el juicio moral, que es de lo que depende la medicina, necesita del ser humano porque la máquina no puede pensar contrafactualmente, no puede pensar contextualmente. Hay muchos experimentos sobre esto y la interacción hombre máquina es, probablemente, la mejor respuesta que tenemos. Otra cosa es que yo piense que vamos hacia un mundo de dos velocidades, en el que los pobres solo van a tener inteligencia artificial como un ser humano en el proceso. No es lo que yo quiero, sino un pronóstico de hacia dónde vamos.

A medio o largo plazo, ¿se imagina el sistema sanitario muy distinto al actual?
Solemos fallar mucho con la exponencialidad. El ser humano es un primate que aparece en la sabana y, como a lo largo de su vida no hay cambios tecnológicos, nuestro sistema neuronal no está preparado para entender los cambios tecnológicos. Entonces, los sobreestimamos o subestimamos de una manera natural. Cuesta mucho aceptarlos porque, además, hay un montón de elementos impredecibles e improbables, como el Covid-19, que te cambian todo el pronóstico. Las tendencias, con un cono de incertidumbre, nos están llevando a un escenario en el que una parte de la atención sanitaria, sobre todo la que tiene que ver con el contacto con los centros, sí va a estar en manos de chatbots, de inteligencia artificial con lenguaje conversacional, cuyo algoritmo es más preciso que una persona.

Según el Dr. Nacho Medrano, la inteligencia artificial es una máquina que te permite pensar mejor

Hay ya bastantes demostraciones de que, gracias al machine learning, podemos tener heurísticas que aciertan más que el ser humano en situaciones y problemas muy concretos, por ejemplo, la puerta de urgencias de un sistema sanitario que, además, es algo muy necesario porque hay mucha saturación.

Entonces, desde el punto de vista de gestión, parece que sí que tiene sentido y ya hay un montón de compañías donde ya funciona a día de hoy. Por ejemplo, en el Reino Unido ya se pide cita en el NHS a través de un chatbot de inteligencia artificial. Ya es una realidad, no es futuro. Otra cosa es el coach, el que te acompaña, el que te pregunta. En patologías graves, que requieren de cuidados, robotizar y automatizar es un proceso muchísimo más largo. Yo creo que depende de los niveles asistenciales.

¿Deben participar los profesionales en este rediseño que vamos a tener del sistema sanitario?
El profesional tiene mucho que decir. Si algo he aprendido en estos años que llevo dedicándome a la inteligencia artificial, es que no podemos subestimar lo difícil que es para alguien que no es médico, que no es sanitario, entender la dinámica clínica, lo que pesa lo social, lo que pesa lo emocional, lo que pesa lo contextual. Todo eso no es subsidiario de ser gestionado por un algoritmo. Entonces, si los profesionales no participamos de eso, puede que acabe siendo un sistema con muchas lagunas.

No es la primera vez que nos hemos equivocado. Por ejemplo, cuando hicimos sistemas de información sanitaria, nos equivocamos porque en vez de hacerlos únicos, los hicimos fragmentados y en papel, y luego fragmentados sin papel. Podemos fracasar una segunda vez si ahora implementamos los sistemas de inteligencia artificial de una manera no motorizada porque quien tiene el conocimiento clínico.

El cambio sí que requiere una clara participación desde dentro. Lo cual no quiere decir que yo no piense que, al final, el gran agregador de capas de datos, el que agregador de capas de datos, el que agregue proteómica con genómica, con microbiómica, con historia clínica, vaya a ser el que va a tener esas capacidades predictivas brutales. Ese es el que va a poner patas arriba el sistema sanitario. Y yo tengo mi apuesta personal, que es que va a ser Amazon, aunque podría ser otra empresa.

Las tendencias nos están llevando a un escenario en el que una parte de la atención sanitaria va a estar en manos de chat bots

¿Cómo cree que será su situación profesional dentro de 10 años? ¿Y la de los médicos dedicados a la atención a pacientes?
En mi caso personal, un día tuve una especie de visión tecnológica, donde entendí que la humanidad estaba acumulando muchos datos y que, aplicando matemáticas y computación, se podían predecir eventos. Eso que estaba ocurriendo para el precio de la naranja o para los viajes se podía aplicar a la medicina. Y a mí aquello me cambió la vida, porque me di cuenta de que era un camino de no retorno y que era cuestión de años para que tuviéramos este poder.

Ya tenemos 45 sistemas de inteligencia artificial aprobados por la FDA y las primeras entradas en guía clínica de inteligencia artificial ya han llegado a Europa. Entonces, yo ya no me salgo de esto. De una manera u otra, quiero contribuir a la implementación de la inteligencia artificial de una manera que sea lo más ética y respetuosa con la ecología posible. Todo lo que tenga que ver con salud global y cómo implementar la inteligencia artificial de una manera sostenible me interesa y es donde quiero estar en los siguientes años. En cuanto al futuro de un médico que sea clínico, yo creo que no va a ser tan diferente. Tendrá unas herramientas, los algoritmos de inteligencia artificial, que va a utilizar para atender a sus pacientes.

Dr. Nacho Medrano: «El siguiente reto será distinguir el ruido de las tecnológicas que se quieren subir al carro de la ciencia de verdad»

¿Eso quiere decir que todavía tenemos que mejorar profesionales y pacientes en la cultura de la inteligencia artificial?
Sí, aunque ya hemos avanzado mucho. Yo estoy contento porque hace ocho años nadie sabía ni de lo que estabas hablando y ahora la gente sabe que la inteligencia artificial ha llegado y que no se va a ir. Ya tenemos un montón de iniciativas, por ejemplo, Brasil ya está haciendo todas sus historias clínicas abiertas para que cualquiera pueda hacer Big data con ellas. En el Hospital Clínic de Barcelona, hicieron un algoritmo de inteligencia artificial que detectaba qué paciente estaba más grave y salvaron un montón de vidas durante la pandemia.

La etapa de predicar en el desierto ya ha pasado. Varios líderes de opinión en cáncer o neurología ya participan en proyectos de inteligencia artificial a través de estudios de investigación. Ahora es cuestión de tiempo, de que vaya penetrando e implementándose. El siguiente reto será distinguir el ruido de las tecnológicas que se quieren subir al carro de la ciencia de verdad.

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