Anuario iSanidad 2023
Ignacio H. Medrano, fundador de Savana
Dice el diccionario Collins que la palabra de 2023 no es una, sino dos: inteligencia artificial (IA). Curiosamente, ya había sido elegida por la FundéuRAE como la palabra del año en 2022, lo que sugiere que la IA seguirá resonando en 2024 y más allá. Siguiendo esa línea de pensamiento, me pregunto en qué momento la daremos por hecho hasta el punto de dejar de nombrarla y simplemente pasaremos a usarla sin mayor aspaviento. Como ocurrió con internet.
Reflexiono sobre esto al observar que New England Journal of Medicine ha sacado a la luz una edición regular centrada en IA; que me suscita sin embargo la pregunta sobre si resulta necesario dedicar una edición a algo que en realidad es una extensión de las matemáticas, apoyada en programación informática, que descubre asociaciones entre variables de formas que nosotros no podemos. Pronto, los métodos basados en aprendizaje automático serán simplemente la norma en la investigación clínica y no hará falta un New England IA, como no hace falta un New England centrado en estudios éticos.
No obstante, hay algo fascinante y también inquietante en la rapidez y el impacto disruptivo de la IA. Es irónico que los mismos innovadores de Silicon Valley que disfrutaban desafiando el status quo ahora soliciten una regulación para frenar la IA. Pese a su empeño, parece poco probable que la IA siga el camino de la energía nuclear, cuyo desarrollo se ha detenido en algunos lugares. Es más probable que la IA sea como el tráfico: no se detiene, a pesar de las consecuencias.
Estábamos tan entusiasmados con la llegada al fin de la IA y sus paradigmas, cuando recientemente, ha emergido otro tipo de IA: la generativa
En el ámbito de la salud, ya estábamos satisfechos con nuestros algoritmos discriminativos, aquellos que diferencian entre A y B, permitiendo tanto el diagnóstico como la predicción de respuesta a tratamientos. Estábamos felices avanzando hacia dos nuevos paradigmas: el de la multimodalidad, que consiste en combinar distintas capas de datos (por ejemplo, genómica más histopatología más historia clínica) para una medicina de precisión más eficaz; y el de la validación, donde pasamos de la retrospectiva (vamos por ciento cincuenta y siete aprobaciones a cargo de la americana Food and Drug Administration) a la prospectiva, con, al fin, los primeros ensayos clínicos que comparan la eficacia de la IA. Como curiosidad, el mayor de estos ensayos hasta la fecha tuvo lugar en Suecia, con treinta mil mujeres mamografiadas por radiólogos o por robots. Adivinen el resultado.
Decía que estábamos tan entusiasmados con la llegada al fin de la IA y sus paradigmas, cuando recientemente, ha emergido otro tipo de IA: la generativa. A diferencia de la discriminativa, la IA generativa crea nuevo contenido aprendiendo de casos existentes. Esto puede revolucionar la generación de documentación médica, como ha demostrado chatGPT, que incluso ha superado pruebas como el MIR o ha demostrado mayor satisfacción por los pacientes a la hora de recibir explicaciones cuando se comparaba con la que les facilitaban sus médicos de atención primaria.
Con todo, conviene ser cautelosos. Dominar la forma del lenguaje no equivale a dominar el contenido. Porque la IA generativa tan pronto diagnostica una rotura meniscal a partir de una resonancia magnética, como obvia una evidente fractura de radio (casos reales en la evaluación que llevó a cabo Microsoft).
A diferencia de la discriminativa, la IA generativa crea nuevo contenido aprendiendo de casos existentes. Esto puede revolucionar la generación de documentación médica, como ha demostrado chatGPT
De manera que, dado que en ciencia nos gustan los denominadores, me temo que no nos va a valer con que acierte de vez en cuando. Por eso decía el Chief Information Officer de Mayo Clinic, quien trabaja codo con codo con IA generativa gracias al acuerdo que tienen con Google, que no, que la IA generativa servirá para lo documental, pero no resolverá lo relevante, que es la ayuda a la decisión clínica.
Por supuesto que los pacientes usarán chatGPT para buscar diagnósticos y tratamientos. Ya lo hacían con Google. Pero eso no significa que vaya a tener el respeto de la comunidad científica. Más bien propongo imaginar un mundo a la vuelta de la esquina en el que se combinan ambos tipos de IA, discriminativa para la generación de algoritmos fiables y generativa para la interacción con- versacional. ¿Qué tal algo así?: “Algoritmo validado previamente, dime cuál es la probabilidad de que, en base a su genómica, histopatología e historia clínica, este paciente responde a anti PDL-1 en cáncer de pulmón no microcítico”. ¿Creen que está lejos? Hagan la correspondiente búsqueda en Pubmed y descubran cómo hace ya un tiempo que vivimos en el futuro.
