Redacción
Las herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) prometen potenciar las características propias de la atención primaria, como su longitudinalidad y papel preventivo. En este sentido, “la esencia de la atención primaria es la prevención y el seguimiento longitudinal. La IA nos permitirá pasar de un modelo preventivo poblacional, basado en las mismas reglas para todas las personas, a uno personalizado y proactivo, analizando datos clínicos, hábitos de vida o determinantes sociales”, señala el coordinador del Grupo de Trabajo de Inteligencia Artificial y Salud Digital de la Sociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria (Semfyc), el Dr. Jaime Bona.
Es en la parte de medicina preventiva personalizada donde el Dr. Bona observa «un gran potencial de desarrollo”, tal y como pone de manifiesto durante una ponencia celebrada en el marco del XLV Congreso de esta sociedad científica, que se celebró hasta este sábado en Madrid. Hasta el punto que el uso de estas herramientas permitirá tener en cuenta parámetros como las variaciones individuales en la genética, el entorno o el estilo de vida, que influyen significativamente en la respuesta de una persona al tratamiento.
La anonimización de los datos, el aprendizaje federado y la supervisión ética, claves para garantizar la seguridad de las herramientas de IA
Además, la atención primaria es un espacio óptimo para desarrollar y validar las herramientas de inteligencia artificial, gracias a su volumen de datos y la diversidad de pacientes que se atiende. Los modelos de IA alcanzan su máximo potencial cuando se alimentan de grandes volúmenes de datos estructurados y representativos. Utilizar la IA en atención primaria facilita el análisis de la historia clínica, la detección de riesgos sutiles, así como ofrecer alertas sobre interacciones farmacológicas, recordar cribados pendientes (como los de cáncer o retinopatía diabética) o sugerencias diagnósticas basadas en síntomas.
Asimismo, durante la mesa redonda, se presentaron desde aplicaciones que interpretan pruebas diagnósticas hasta recursos para la búsqueda rápida de evidencia científica, como OpenEvidence, Consensus o Elicit, que ayudan a los profesionales a acceder rápidamente a evidencia científica actualizada.
El dilema ético
Sin embargo, una de las mayores preocupaciones a la hora de aplicar la IA en la atención primaria es garantizar la seguridad de los datos y la fiabilidad de las herramientas. Asegurar la protección de la información delicada de los pacientes requiere de un desarrollo de la IA en medicina sustentada en un marco ético y regulatorio sólido.
“El respeto al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y a la Ley Orgánica de Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales (LOPDGDD) es el pilar sobre el que debe sostenerse todo lo demás”, puntualiza el Dr. Bona durante su intervención en la mesa redonda ‘IA en medicina de familia: herramientas útiles y prácticas en la consulta’.
Asimismo, durante el debate se consideró que las estrategias clave para garantizar la seguridad es pasar por la anonimización de los datos, el aprendizaje federado -entrenar los modelos sin sacar los datos del entorno sanitario- y la supervisión ética por parte de comités independientes. “La IA debe considerarse un producto sanitario. Igual que no se aprueba un fármaco sin validación, no deberíamos incorporar herramientas de IA sin una evaluación rigurosa y transparente”, ha subrayado el Dr. Bona. En este sentido, el experto aboga por un sistema de IA-vigilancia, que evalúe la precisión técnica, audite sesgos y supervise de forma continua el desempeño de cada herramienta.
Formación de IA para médicos
La integración de la IA en la práctica clínica requiere una transformación en la formación médica. “No queremos que el médico de familia se convierta en ingeniero de datos, sino en un usuario experto capaz de entender cómo funciona la IA y cuáles son sus límites”, aclara el portavoz de la Semfyc. Entre las competencias necesarias, destaca la alfabetización digital, el pensamiento crítico y juicio clínico para interpretar los resultados que ofrece la IA, la empatía para reforzar la relación médico-paciente y la adaptabilidad para integrar nuevas herramientas en la consulta.
La IA debe liberar tiempo para que los profesionales sanitarios puedan centrarse en lo más humano, es decir, escuchar, acompañar y contextualizar. No obstante, el profesional sanitario seguirá siendo la persona que interpreta los datos y la vivencia del paciente. “La IA ya no es una promesa lejana, sino un instrumento que empieza a integrarse en la práctica diaria. Debemos formar médicos tecnológicamente competentes, pero humanamente insustituibles”, ha concluido el Dr. Bona.
