La revolución de la IA en medicina: «Podemos descifrar el código de la vida»

El uso de la Inteligencia Artificial (IA) está prácticamente en todos los ámbitos de nuestra vida. Nadie se escapa de escuchar hablar de ella y de los retos que supone. Pero, ¿realmente somos conscientes de todas las posibilidades que plantea la IA? En el ámbito de la medicina, los expertos afirman que es «una revolución que viene para quedarse» con «posibilidades infinitas».

La IA tiene el potencial de aportar inmensos beneficios a la medicina en distintos ámbitos, desde la aceleración en el descubrimiento de fármacos y tratamientos, a la mejora en la precisión diagnóstica, la personalización de tratamientos o la optimización en la gestión de datos médicos. Para saber de lo que estamos hablando, contamos con los testimonios de profesionales que nos alumbran en un camino de innovación difícil de entender.

Inteligencia artificial para luchar contra enfermedades con medicina de precisión

«La Inteligencia Artificial proporciona dos visiones complementarias que están relacionadas con dos tipos de conocimiento diferentes pero que por primera vez en la historia se integran: el conocimiento predictivo y el explicativo», explica el investigador Òscar Pastor, del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (Vrain en inglés) de la UPV. 

«La dimensión predictiva es la magia de las matemáticas», declara Pastor. Con la tecnología predictiva la ciencia es capaz de entrenar algoritmos para predecir enfermedades a partir de datos con técnicas de machine learning. «Uno de los proyectos que tenemos en Vrain es predecir la presencia de cáncer colorrectal, ¿cómo se consigue? Utilizando una inmensidad de datos». Con una muestra de pacientes que tenga este tipo de cáncer y otros pacientes sanos, analizan y comparan los datos y esa ‘magia de las matemáticas’ es la que permite predecir para cualquier nuevo paciente si se tiene la enfermedad o no. 

«Los datos que se pueden almacenar de cada persona son inmensos», afirma José M. Sempere, subdirector científico en Vrain. Como consecuencia, se acelera el proceso de «medicina personalizada» ya que permite perfilar a pacientes, discernir la mutación de cada persona y adecuar los tratamientos. «Esto es muy visible en oncología, cada vez se esta personalizando más en este campo y a corto plazo vamos a ver resultados muy prometedores».

«Los algoritmos de IA pueden analizar grandes conjuntos de datos médicos, como imágenes de resonancia magnética, tomografías, radiografías y análisis de laboratorio, para proporcionar diagnósticos más rápidos y precisos», aporta Nuria Oliver, directora científica y cofundadora de la Fundación Ellis Alicante. Según Oliver, esto puede ayudar a los profesionales de la salud a identificar enfermedades en etapas tempranas y mejorar las tasas de éxito en el tratamiento y a tomar decisiones reduciendo los posibles «errores médicos». 

En los hospitales preocupa que esta gran cantidad de datos viole la confidencialidad de los pacientes. «El aspecto de la privacidad de datos en salud tiene que estar muy claro para evitar que haya problemas», expresa María José Galindo, Jefa Unidad Infecciosas del Hospital Clínico Universitario de València. «Necesitamos que los datos estén validados por profesionales y, además, que los pacientes acepten de forma expresa las condiciones que plantea la IA». 

Según la doctora Galindo, en consultas de momento la IA «está llegando poco» pero sí que comparte experiencias que se han dado en otros hospitales. «El Hospital Clínic de Barcelona junto con el Centro de Supercomputación de Barcelona desarrollaron un algoritmo para predecir la evolución de los pacientes que ingresaban por covid-19. De este modo, se permitió definir cuáles eran los patrones de enfermedad covid y cual iba a ser la evolución del paciente y qué tipo de tratamientos administrar de forma individualizada, ya que no hay un covid único, sino que puede afectar a nivel inflamatorio pulmonar o problemas vasculares, por ejemplo». 

Por su parte, el investigador Sempere señala como importante las técnicas de IA para el diseño de fármacos. «Con la Inteligencia Artificial se acelera la prueba y el testeo de fármacos, se perfila el tipo de mutación que queremos mitigar e intentamos establecer combinaciones de posibles fármacos y ver sus efectos, incluso cribamos con la IA antes de pasar a los ensayos clínicos». Asimismo, Nuria Oliver argumenta que «el diseño de los ensayos clínicos también se pueden mejorar al identificar criterios de inclusión o exclusión más efectivos, predecir la respuesta al tratamiento y optimizar el reclutamiento de pacientes». 

«Ya no va a ser el fármaco para todo el mundo sino adecuar a cada paciente el tratamiento que más se ajuste a su tipo de patología». La doctora Galindo explica que este modelo de atención individualizada ya se da en las consultas de VIH y otras infecciones o enfermedades crónicas y que la IA «puede ser una buena aliada para avanzar en este sentido si se utiliza con información respaldada por los profesionales». «Hace veinte años era impensable diseñar moléculas en los laboratorios, seguro que en un futuro gracias a la IA se pueden elaborar vacunas de una forma más sencilla».

Dimensión explicativa

Esta dimensión predictiva tiene una limitación «el algoritmo consigue predecir, detectar y tratar, pero no va a poder explicarte por qué tienes esa enfermedad». Para averiguar de dónde viene el problema, la IA utiliza la dimensión explicativa. «El hecho de que la parte explicativa determine qué problema tienes, estamos descifrando el código de la vida», destaca el catedrático Òscar Pastor. 

«Si entiendes ese código de la vida y llegamos a saber que lo que nos pasa, podríamos verlo como errores de software, y con la corrección de esos errores con ingeniería genética tendríamos incluso la posibilidad de curar enfermedades de una forma que jamás ha sido posible en la historia de la humanidad, que es arreglando el problema en origen», manifiesta Pastor. La Inteligencia Artificial posibilita que lo que antes era «imposible» con las tecnologías convencionales ahora sea «alcanzable».

Sin embargo, este hecho provoca otros desafíos a nivel ético y económico porque, según el investigador Pastor, este tipo de operaciones, que consistirían en manipular los genomas «serán extremadamente caros» y no van a estar a disposición de todo el mundo. «Los sistemas públicos no los podrán asumir de manera generalizada, entonces existe el peligro de que se creen desigualdades. Este tipo de retos tenemos que abordarlos desde el principio». 

A los retos de la confidencialidad, la veracidad de datos y el económico, la cofundadora de Ellis Alicante añade «la falta de transparencia» por la «dificultad para entender cómo funcionan estas complejas redes neuronales que pueden tener cientos de miles de millones de parámetros». En el contexto de la medicina «es necesario desarrollar algoritmos de IA que sean explicables , para que los humanos podamos entender el por qué detrás de las recomendaciones o diagnósticos proporcionados por estos sistemas». Otro reto vital es «corregir la discriminación y los sesgos algorítmicos». El subdirector científico de Vrain, José M. Sempere, ejemplifica esta situación con el sesgo de edad, exponiendo que «en el covid el sesgo de edad habría dejado fuera a gente mayor que pudo recuperarse con una atención adecuada». 

A pesar de los desafíos de la IA, la valoración de los expertos es positiva. En los hospitales supone un «alivio» por la rapidez de algunos procesos administrativos que antes eran «más tediosos», dice Galindo. «Conseguir la información era muy difícil, ahora todos estos procedimientos se aceleran y podemos pasar más tiempo con los pacientes y adecuar su atención. Si todo se cristaliza bien, nos puede facilitar mucho la vida».