El concepto de "hospital" podría transformarse de manera rotunda, con robots atravesando los pasillos y atendiendo a varios pacientes en simultáneo.
En 2024, el Nobel de Química fue
para los creadores de “AlphaFold2”, el modelo de IA que predice las
estructuras de las proteínas.
Conocer la biología de los
organismos a esa escala, en muy poco tiempo, podría revolucionar la salud, la
detección temprana de enfermedades e impulsar la medicina de precisión. Los
médicos, por ejemplo, podrían ser reemplazados por algoritmos, es
decir, por sistemas que se entrenan para brindar tratamientos a partir de la
última evidencia científica disponible. Y que, a contramano de lo que se creía
hasta hace muy poco, también son sistemas que pueden ser entrenados para ser
empáticos. El concepto de ‘hospital’ podría transformarse de
manera rotunda, con robots atravesando los pasillos y atendiendo a varios
pacientes en simultáneo. Parecen promesas vacías, salidas quizás de una de las
tantas series distópicas que inundan las plataformas, pero: ¿realmente lo son o
comienzan a tener su correlato en la realidad?
Imagínese ir a su médico de
siempre y quien lo atiende, en vez de ser Jorge González, es el robot X. Lo
invita a sentarse del otro lado del escritorio y, a diferencia de Jorge que
durante buena parte de la consulta se la pasaba mirando a su monitor llenando
formularios, a partir de una voz distorsionada, el robot la llama por su nombre
y le consulta cómo se siente. Usted, sorprendida, le cuenta lo que le sucede y
la máquina le pide un momento. Escanea su cuerpo, lo revisa prácticamente a
escala molecular, explora la base de datos en la que está su historia clínica y
le brinda un diagnóstico ajustado, preciso, híper calibrado. Le propone un
tratamiento, conversa un poco más sobre temas que a usted le preocupan y cuando
se está por marchar, le pide que se cuide. Una experiencia, a esta
altura, posible.
Una respuesta
espontánea y visceral respecto de la IA en la atención médica nos permitiría
afirmar categóricamente que una máquina jamás podrá reemplazar la mirada
atenta, la escucha empática, la capacidad de decodificar gestos mínimos y el
saludo cálido y reparador de un médico a un paciente. Sin embargo, debemos ser
conscientes que esa conexión tan sutil y humana es cada vez menos frecuente, ya
que entra en tensión con la lógica de ‘producción’ y la ‘eficiencia’
ampliamente extendida en los sistemas de salud públicos y privados,
dice Adrián Díaz, exfuncionario de la Organización Panamericana de la
Salud.
La confluencia de la Inteligencia
Artificial, la informática, la robótica y la biología molecular lo está
revolucionando todo. Si hasta hace muy poquito, se pensaba que las máquinas
solo podrían realizar las tareas automatizadas y repetitivas, y los humanos
todas las demás, el paradigma cambió. Con algoritmos cada vez más ajustados,
casi que cualquier tarea está al alcance de la mano. Y las ciencias de la salud
podrán traspasar una nueva frontera, a partir de la medicina de punta.
Una carrera de dos
De manera reciente, desde China
crearon una experiencia superadora. Se trata del Agent Hospital, el
primer hospital del mundo diseñado íntegramente con IA. Desarrollado por
investigadores de la Universidad de Tsinghua (Pekín), es un
centro virtual atendido por 14 médicos y 4 enfermeras
virtuales, es decir, algoritmos muy avanzados y preparados para dar
respuestas profesionales a los pacientes. Son capaces, por supuesto, de hacer
lo que hacen los humanos de guardapolvo y ambo: realizan diagnósticos, recetan
medicinas e, incluso, pueden predecir epidemias.
Este paisaje atemoriza y encanta
en dosis equivalentes. Consultado por este diario, Adrián Baranchuk,
médico cardiólogo y presidente de la Sociedad Interamericana de Cardiología,
dice: Cuando uno ve un hospital totalmente regulado por IA, se
pregunta: ¿existe evidencia de que eso va a ser mejor que uno comandado por
seres humanos?.
Y responde: Lo más
importante es analizar cómo fue el proceso de machine y deep learning. La
Inteligencia Artificial sigue siendo alimentada por seres humanos. Entonces, si
en un determinado aspecto de ese hospital, la máquina fue entrenada con data
producida por lo más bajo de la pirámide del conocimiento, vamos a tener como
resultado un proceso de toma de decisiones lleno de problemas.
Como la IA en el hospital chino
atiende en un entorno simulado, ya no hace falta que los pacientes se
trasladen. Además, no tienen que esperar demasiado para ser atendidos, pues tan
solo 14 médicos virtuales brindan soluciones a 3 mil personas por día.
Un número que se podría triplicar en el corto plazo si el algoritmo mejora como
lo está haciendo.
Estados Unidos, sin embargo, no
se queda atrás. En febrero de 2023, el centro médico Elmhurst Memorial de
Chicago fue noticia al incorporar dos robots-enfermeros. Ante la
crisis de personal (bajas por covid que nunca se recuperaron y pocos
egresados), la institución decidió incorporar a los moxie con el objetivo de
ayudar a los profesionales humanos a repartir medicamentos y diversos
suministros por las instalaciones. En este caso, no sería tanto un suplemento,
sino más bien un complemento; inteligencias humanas y artificiales trabajando
al compás.
Las máquinas realizaron 1.800
entregas mensuales, ahorrándole al personal de carne y hueso más de dos
millones de pasos recorridos y 3.100 horas de trabajo.
Además, trabajan 24 horas sin parar (salvo un breve descanso
para recargar la batería) con gran eficacia, lo que equivale al menos al
esfuerzo de cuatro personas. Y, para rematar, a diferencia de sus colegas
humanos, no se quejan, no piden por mejores condiciones laborales y no se sindicalizan.
En resumen: aunque trabajen al
compás, los empresarios que administran los hospitales ya ven a los robotitos
con mejores ojos que a sus colegas de carne y hueso.
Quizás como consuelo, los humanos
todavía sostienen que los sistemas informatizados o chats conversacionales
serán muy buenos analizando datos, pero no tienen la capacidad de demostrar
sentimientos. Sin embargo, eso está cambiando: por un lado, las personas ya no
exhiben tanta empatía y, por otro, los algoritmos son entrenados para dejar
atrás esa imagen fría que antes los caracterizaba.
Una investigación reciente
publicada por la Universidad de Ohio en la revista Plos Mental Health reveló
que los pacientes catalogan como más empáticas y satisfactorias as
respuestas que puede dar Chat GPT en comparación con sus psicoterapeutas
humanos.
En paralelo, los pacientes que
visitan los consultorios actuales, a menudo, llegan con más información si se
lo compara con lo que sucedía décadas atrás. Es cierto, también, que los
algoritmos son fuente de desinformación y temor, pero es un escollo que, si se
deseara, podría saltarse fácilmente. Internet facilitó la democratización del
conocimiento y modifica las relaciones de poder y las asimetrías entre quién
sabe y quién no.
Así es cómo, poco a poco, la
empatía y el conocimiento, ese cóctel que convertía al médico en alguien muy
especial, podría ser reemplazado con opciones tecnológicas.
Luces
El historiador Yuval Harari
revela que la adoración del nuevo dogma de “la religión de los datos”
podría orientar el futuro de la medicina de precisión. Confía en que, en el
corto plazo, los diagnósticos y los tratamientos serán tan específicos como las
demandas de cada organismo.
Díaz apunta lo siguiente: Centenares
de artículos científicos publicados en los últimos años dan cuenta de la
utilización de la IA en procesos tales como diagnósticos tempranos, selección
de tratamientos, pronóstico de enfermedades, cirugías, formación médica,
predicción y vigilancia de brotes epidémicos. Además, brindan resultados que en
algunos casos superan los obtenidos por profesionales de carne y hueso, gracias
al uso y el veloz procesamiento de macrodatos o ‘big data’.
Así es como, de manera habitual,
diversos equipos del mundo realizan aportes que emplean las bondades del
aprendizaje automático con el objetivo de mejorar el diagnóstico precoz de
diversas enfermedades; que van desde las neurodegenerativas hasta el
cáncer. Y lo hacen recopilando información a escala molecular, con lo cual,
una enfermedad que en el pasado solía detectarse cuando ya estaba en un estadio
avanzado, en el presente, puede ser reportada mucho antes. En última instancia,
la IA podría convertir en realidad uno de los axiomas de la medicina: la
notificación temprana mejora las chances de sobrevida.
A su turno, Baranchuk comparte un
ejemplo: Hay un trabajo realizado por Linda Johnson de Suecia, que se
acaba de publicar en Nature, que analiza la aplicabilidad de la IA para leer
monitoreos de pacientes remotos. Es decir, pacientes que utilizan un holter
para registrar alteraciones del ritmo cardíaco. El trabajo está muy bien
construido desde lo clínico y nos sirve a nosotros para mostrar que en ese
caso, el software es superior a la capacidad humana.
Sombras
A cambio de “ser leídos por
máquinas”, los humanos sacrificarán aún más su intimidad y su autonomía. Serán
tecnologías manejadas por instituciones públicas o privadas que garantizarán
soluciones promisorias y, como contrapartida, accederán a los aspectos más
privados de las personas.
Díaz reflexiona lo
siguiente: Esta imagen futurista de consultorios médicos, quirófanos o
salas de situación epidemiológicas, a cargo de robots o computadoras, no está
exenta de grandes interrogantes que están aún sin resolver. Y
continúa: Algunas preocupaciones están relacionadas a cuestiones
prácticas o éticas como la ciberseguridad de los datos, la confidencialidad de
información, el acceso equitativo a la tecnología o el consentimiento explícito
e informado de pacientes respecto del uso de sus datos para entrenar a la IA,
explica.
Baranchuk apunta: No
alcanza con una idea seductora, ampliamente explotada en redes sociales, para
ser directamente implementada en la práctica clínica médica. Debe haber
estudios que demuestren que la IA es mejor”. Por ejemplo, la automatización de
procesos en electrocardiografía, sigue el experto, existe hace más de 40 años.
“Cuando nosotros hacemos un electrocardiograma nos viene un reporte de qué es
lo que el examen muestra. Hoy sabemos que la sensitividad de ese informe es del
65 por ciento. Esto es: el 35 por ciento de las veces nos brinda un reporte que
está mal y debe ser corregido por humanos, ilustra.
Leído en Consenso
Salud
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