J. L. G.
Como parte de la cátedra de atención sanitaria digital que impulsan Siemens Healthineers, el Hospital Clínic y la Universidad de Barcelona (UB), se ha celebrado un curso de inteligencia artificial (IA) aplicado a la imagen médica, cuyo balance ha sido “muy positivo”, coinciden coordinadores, profesores y alumnos. Como neurorradiólogo, el Dr. Albert Pla, del Hospital Sant Joan Despí Moisès Broggi, reconoce que aunque la IA es un “campo de conocimiento que técnicamente es muy difícil de entender, el curso ha sido una oportunidad para ordenar conceptos y ver posibilidades”.
Es precisamente donde pone el foco la Dra. Laura Oleaga, coordinadora del Programa Científico de la Cátedra de Atención Sanitaria Digital de la UB: “Los alumnos han podido entender cómo funciona la inteligencia artificial, que les permitirá usarla con mayor criterio y seguridad en su entorno clínico”.
A través de una dinámica teórico-práctica, el curso centrado en IA en esta especialidad se ha centrado en “desmitificar la inteligencia artificial, mostrar que detrás de estas herramientas no hay magia, sino mucho trabajo técnico y metodológico”, como corrobora el Dr. Oliver Díaz Montesdeoca, profesor en la Facultad de Matemáticas e Informática de la UB. Así, considera que se ha logrado acercar estos modelos a los alumnos de una manera “crítica y fundamentada”, para que sepan “qué hay detrás de las llamadas ‘cajas negras’ y cómo pueden integrarse de forma responsable en la práctica clínica”.
Dra. Laura Oleaga: “Los alumnos han podido entender cómo funciona la inteligencia artificial, que les permitirá usarla con mayor criterio y seguridad en su entorno clínico”
Una rutina que, expresa el Dr. Pla como alumno en esta formación, “está cambiando mucho y muy rápido”. Y, por eso, reflexiona, desde “hace tiempo” se habla de “cómo los algoritmos de IA van a ayudar a gestionar este cambio y a aportar más valor”. Tras completarlo, confía en que “a medio plazo” le ayude a “aportar más valor” en su servicio.
Tras las buenas sensaciones, la Dra. Oleaga avanza a iSanidad que ya se plantean repetir el curso el próximo año, “mejorándolo en función de los resultados obtenidos en los cuestionarios de evaluación de los alumnos”. Entre otras propuestas, está la de “expandir la formación a un grupo mayor de profesionales” e incluso ofrecer la posibilidad de impartir “cursos online”.
En parte, esta idea nace influida por la complejidad de profesores y alumnos a la hora de repartir tiempo a compaginar “estos cursos con sus actividades principales”. “Por ello”, añade, “es fundamental evaluar fórmulas que permitan una mejor organización y flexibilización, facilitando así la participación y el aprovechamiento de la formación”.
Eminentemente práctico
Desde su experiencia como profesor, el Dr. Díaz destaca “la incorporación de una parte práctica” que ha permitido al alumnado “experimentar de forma directa los desafíos a los que se enfrentan los desarrolladores de modelos de inteligencia artificial”. Además, se han utilizado casos de uso relevantes para las especialidades médicas de los asistentes, “lo que ha facilitado una conexión mucho más directa entre la teoría y su aplicación en la práctica clínica”.
Asimismo, comparte que su experiencia docente ha reforzado la visión que ya tenía sobre lo fundamental que es que los profesionales sepan hacer buen uso de las nuevas tecnologías para sacar su máximo provecho. “Me ha recordado que la clave del éxito en este campo reside en la colaboración interdisciplinar”, en referencia a obtener unos desarrollos tecnológicos “no solo viables técnicamente, sino también seguros, comprensibles y centrados en el beneficio del paciente”.
Por su parte, el Dr. Pla subraya lo comentado por su colega y añade que el curso le ha permitido “conocer a profesionales no médicos que trabajan desarrollando este tipo de productos”. El intercambio de ideas, explica, ayuda a entender “y a tener una foto algo más ajustada de cuál es la situación actual”.
En línea con lo comentado por sus dos compañeros, la Dra. Oleaga resume que “la formación de los profesionales es esencial para garantizar el uso efectivo de estas tecnologías y mejorar la calidad y seguridad del paciente”.
“La IA generativa está transformando la radiología”
A juicio de la coordinadora del Programa Científico de la Cátedra de Atención Sanitaria Digital de la UB, “la IA generativa está transformando la radiología al mejorar la detección de lesiones y optimizar la calidad de las imágenes”. Entre otras ventajas, están la de automatizar tareas rutinarias, repetitivas, agilizando el trabajo de los radiólogos.
De tal manera que, explica, los modelos de lenguaje natural “facilitan la generación automática de informes radiológicos, diagnósticos diferenciales y estratificación del riesgo del paciente”.
Ante los desafíos actuales y con la necesidad de encontrar soluciones, la cátedra se centra precisamente en la atención sanitaria digital. Y los profesionales tienen un rol clave para propiciar la seguridad y privacidad de los datos, la integración efectiva de tecnologías emergentes como la IA, y la accesibilidad y equidad en el acceso a la atención digital.
