J.L.G.
Los sistemas de aprendizaje automático, como ChatGPT, podrían ayudar a entender las claves “de los problemas biológicos que están por detrás de los problemas médicos”. Para Alfonso Valencia, profesor de la Institución Catalana de Investigación y Estudios Avanzados (Icrea, por sus siglas en catalán) y director del Departamento de Ciencias de la Vida del Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS), estas herramientas se pueden mover como pez en el agua en aquellos problemas que tienen que ver “con datos complejos y variados”.
De lo que no cabe duda, admitió Valencia durante un Debate CaixaResearch celebrado el pasado 20 de marzo, es de que la inteligencia artificial (IA) en la que se basan estos sistemas de aprendizaje automático “va a ir entrando en todos los campos de la biología molecular”. Ya sea analizando ADN, proteínas o secuencias de genomas, puso como algunos ejemplos.
En el ámbito clínico, se plantearon las distintas aplicaciones de la IA. Con su uso como un “GPS quirúrgico”, lo definió Rodrigo Menchaca, socio fundador y consejero de AIS Channel, una plataforma digital que permite a cualquier médico o cirujano aprender cómo debe proceder en una intervención, y director de piel digital en Isdin. Esta actuaría, detalló, como si fuera “un mapa de calor que muestra los pasos a seguir en cada momento de la cirugía”. Si bien advirtió que habrá que armonizar la regulación, “muy por detrás”, a estos hipotéticos casos que se pudieran dar.
En la parte quirúrgica, la IA podría actuar como un “GPS que muestra los pasos a seguir en cada momento de la cirugía”, describió Rodrigo Menchaca, socio fundador y consejero de AIS Channel y director de piel digital en Isdin
La llegada de estos nuevos sistemas podría dar salida a tareas burocráticas que ocupan actualmente más del 70% del tiempo de los profesionales sanitarios, sobre todo en enfermería. “La inteligencia artificial nos puede liberar de todo ese trabajo y hacerlo de una forma más eficaz, evitando el error humano y liberando más tiempo para que los profesionales lo dediquen a tareas de más valor”, expuso la Dra. Natalia Pérez de la Ossa, coordinadora de la Unidad de Ictus del Hospital Germans Trias i Pujol e investigadora del instituto de investigación del mismo hospital.
Pérez de la Ossa es además integrante de un equipo que desarrolla una nueva aplicación basada en IA para categorizar rápidamente a los pacientes con ictus antes de que ingresen en el hospital y así mejorar sus posibilidades de recuperación. Bajo su punto de vista, soluciones similares permitirían en el campo de las enfermedades neurodegenerativas anticiparse a posibles complicaciones o, en salud mental, recabar información del paciente para obtener pistas que indiquen si “esa persona está en riesgo de sufrir una recaída o en riesgo de suicidio”.
Gemelos digitales que simulen el organismo
Aún se trata de “ciencia ficción”, adelantó Valencia, pero cabe la posibilidad de que “en 50 o 100 años” los gemelos digitales (modelos virtuales que recrean un sistema real) puedan simular toda la complejidad del cuerpo humano. Hoy por hoy, las soluciones más avanzadas permiten “reemplazar o complementar los sistemas tradicionales de ensayos”.
Dra. Natalia Pérez de la Ossa: “Los gemelos digitales permiten probar las moléculas y sus combinaciones en modelos artificiales y seleccionar solo aquellas que tengan más probabilidades de ser efectivas”
“En biología, los gemelos digitales nos sirven para hacer simulaciones de sistemas atómicos, de proteínas y fármacos, o para simular cómo va a responder un determinado tumor ante un fármaco. También podemos simular un corazón para estudiar diferentes formas de tratar una arritmia. En el área de medicina, los gemelos digitales están en fase de desarrollo”, desarrolló.
Además, los gemelos digitales podrían ser una herramienta coste-efectiva en investigación preclínica y clínica para cada nueva molécula de un potencial fármaco. “Los gemelos digitales permiten probar las moléculas y sus combinaciones en modelos artificiales y seleccionar solo aquellas que tengan más probabilidades de ser efectivas”, apuntó Pérez de la Ossa.
Diagnóstico: terreno abonado para la IA
Dichos sistemas se alimentan de información y, a mayor cantidad, mayor precisión por parte de la IA. El debate, moderado por el periodista de La Vanguardia, Josep Corbella, sirvió para hacerse una idea también de si modelos de lenguaje como ChatGPT podrían interpretar un análisis de sangre. En opinión de Valencia, “no son buenos para obtener conclusiones a partir de valores numéricos”. Tienen “grandes virtudes”, pero “no razonan”. Es decir, ahora mismo lograrían interpretar los valores matemáticos de los resultados de un análisis de sangre.
En cuanto al diagnóstico por imagen, es probablemente el campo donde más estén avanzadas estas herramientas. Si bien su implementación en un entorno real todavía requerirá, agregó Valencia, de un mayor desarrollo.
Otra historia es el autodiagnóstico de los pacientes: los sistemas de aprendizaje automático (ChatGPT como paradigma) harán que se pase del “doctor Google al doctor ChatGPT”, vaticinó Menchaca. Ahora bien, “ChatGPT no va a sustituir a los médicos, pero sí puede ayudar a orientar a los pacientes”, retomó la Dra. De la Ossa.
Los sistemas aprendizaje automático actuales no son buenos para obtener conclusiones a partir de valores numéricos. “Tienen grandes virtudes, pero no razonan”, observó Alfonso Valencia, profesor de la Icrea y director del Departamento de Ciencias de la Vida del Barcelona Supercomputing Center
“Sin embargo, es el profesional sanitario quien debe comunicarles las opciones diagnósticas disponibles, los tratamientos posibles y los pros y contras de cada situación. ChatGPT puede contribuir a que todo el mundo tenga un mayor acceso a la información médica. Puede llegar a lugares donde nuestros recursos humanos limitados no alcanzan, ya que no todos los especialistas están disponibles en todas partes”, reflexionó.
Asimismo, Valencia precisó que hay siempre “un nivel de error” presente en las recomendaciones de estas herramientas. “Es importante entender la probabilidad de que esté mal ese diagnóstico, para así evitar afirmaciones categóricas que puedan dar lugar a situaciones complicadas cuando el paciente llegue al sistema sanitario”.
Durante el debate quedó claro que la IA ha irrumpido para facilitar la vida de los pacientes y profesionales sanitarios. Al mismo tiempo, hubo consenso sobre que solo desde estos sistemas no se va a resolver el cáncer “ni ninguna enfermedad”. Y, concluyó Menchaca, hará falta de una mayor colaboración y cocreación entre profesionales, “ahora más que nunca”.
