Los superpoderes de la inteligencia artificial en la salud, tratamientos con nombre y apellidos
- Profesionales debaten cómo la IA ayuda a personalizar tratamientos para cada paciente
- Desde Google Research se han publicado más de 10.000 investigaciones a disposición de la comunidad científica
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Más de cuatro horas de parto, una matrona con poca experiencia y sin un médico a su lado, pero con un móvil en el bolsillo. Una aplicación de inteligencia artificial que funciona sin conexión a internet fue la que ayudó a que la madre diese a luz de forma segura. Sucedió en Uganda. Para Google Research se ha convertido en un caso de estudio ejemplar de cómo la IA está ayudando en zonas remotas en cuestiones médicas y sanitarias. “Esto simplemente es un ejemplo del potencial que puede tener la IA cuando estas herramientas se ponen en manos de gente que, en situaciones como esta, no podría tener acceso”, a un especialista, un hospital o a la red. La herramienta orientó a la matrona formulando preguntas. “El sistema no tomó la decisión por ella”. Son palabras de Marina Santalices, del equipo de Google Research, en un encuentro con medios para hablar de la inteligencia artificial aplicada a la salud.
En medio de la polémica de si la IA es un peligro para la humanidad, jornadas como estas sirven para comprobar cómo esta tecnología está transformando la calidad de vida de los pacientes y calibrar los avances de la comunidad científica y médica de estos años. Su impacto se hace notar en hospitales de todo el mundo. Pablo Velasco es oncólogo pediátrico y coordinador del grupo de inteligencia artificial de la Sociedad Internacional de Oncología Pediátrica (SIOP), ha sido una de las voces que ha aportado su experiencia en este foro, ha insistido en que uno de los retos en su campo es la consulta de investigaciones de cualquier rincón del planeta en busca de soluciones para encontrar el tratamiento más eficaz para cada niño con cáncer.
Más tiempo y atención personalizada
Ganar tiempo y conseguir una atención personalizada, dos constantes en las que insiste el oncólogo, “Antes nos costaba dos días analizar los artículos de los pacientes más complejos, con eventos genéticos muy específicos, para un tratamiento personalizado, y ahora con Capricorn tienes bibliografía que puedes y debes chequear en dos minutos”. Se refiere a un proyecto desarrollado con Google Research que revisa artículos médicos: “Hay más de 41 millones de artículos metidos en el PubMed (base de datos que permite consultar investigaciones biomédicas), y para enfermedades complejas, muy concretas, necesitas estar actualizado, decidir un mejor tratamiento y consultarlo con todos los expertos”. La IA ayuda a recopilar la información que los especialistas valoran para diseñar un tratamiento adaptado a cada paciente, “tenemos expertos biólogos, de diagnóstico, clínicos de tratamientos dirigidos, de ensayos clínicos, de inteligencia artificial y matemática aplicada. Todos ellos son necesarios para diseñar un tratamiento no solo para curar más, sino para hacerlo con menos toxicidad”, explica.
Imagen del evento de IA y salud celebrado en la sede de Google en España t
Investigaciones que están transformando la medicina
Marina Santalices es responsable de programas en Google Research. Desde el nacimiento de la compañía, se han publicado más de 10.000 investigaciones, “tenemos más de 300 publicaciones específicas sobre salud y biociencia”, señala en una breve introducción. Su papel consiste en “ayudar a los investigadores a tener todos los recursos para que un proyecto salga adelante. Soy como la varita mágica. Ayudo a que salga adelante y acompañarlos en todo el proceso”. El objetivo, explica, es avanzar en tres frentes: ayudar a los servicios sanitarios a incorporar la inteligencia artificial, facilitar que las personas comprendan mejor su salud y proporcionar herramientas y conocimientos a profesionales e investigadores.
Como ejemplo, al igual que Pablo Velasco, habla de reducción de tiempo, pero aplicado al que dedican los especialistas a revisar mamografías. El proceso habitual en el sistema sanitario británico estudiado es que dos profesionales examinan por separado cada exploración y, si la valoración no coincide, recurren a una tercera revisión. En el caso de estudio, uno de los profesionales fue sustituido por una IA, reduciendo carga humana de trabajo. El tiempo de análisis de las mamografías se redujo en un 40%. En otro estudio que revisaba mamografías antiguas, la inteligencia artificial fue capaz de detectar como sospechosos un 25% de casos que habían dado negativo en pruebas preliminares. Esta cifra sugiere que algunos tumores podrían haberse detectado antes. “Se trata de liberar horas de tareas mecánicas delante del ordenador para devolverle al profesional el tiempo y la calma necesarios para poder escuchar y explorar a sus pacientes”, apunta Santalices.
Intervención del oncólogo pediátrico Pablo Velasco en las oficinas de Google España t
Un modelo de IA centrado en la salud
Marina aprovecha la jornada para hablar de MedGemma, la familia de modelos abiertos de Google pensada para trabajar con textos e imágenes médicas (y que surge desde DeepMind, la división de investigación en inteligencia artificial): “Una de las cosas que intentamos hacer con estos modelos es que cualquier persona o startup, en cualquier lugar del mundo, pueda realmente utilizarlos para diseñar una solución que resuelva un problema local”. Este modelo ayuda a resolver una tarea inabarcable, “No se puede llegar a todos los rincones del mundo, pero a través de concienciación, educación y poniendo estas herramientas en manos del mayor número posible de gente”, para que los equipos locales identifiquen sus necesidades y desarrollen soluciones propias.
MedGemma es capaz de identificar radiografías de tórax, lesiones de piel, muestras de tejido, etc., y responder a preguntas, planteando posibles interpretaciones. En este modelo EaseHealth, la aplicación que utilizó la matrona en Uganda para consultar, sin conexión a internet, las complicaciones durante el parto.
Intervención de Nuria Pérez (Omniloy) en las oficinas de Google España t
Aligerar la carga administrativa para estar cerca del paciente
En la sesión en la sede de Google en Madrid no faltaron dos startups muy diferentes que representan los avances que la IA ha experimentado en el sistema sanitario. Omniloy se centra principalmente en la parte administrativa. Desarrolla aplicaciones para hospitales, clínicas y atención primaria. Nuria Pérez es la responsable de seguridad y regulación de la compañía. Detalla que, de entre toda la variedad de productos diseñados, los más solicitados actualmente son los asistentes de recepción y los copilotos médicos, que ayudan a transcribir conversaciones, dejando tiempo al profesional para una atención más cercana: “Se recopila toda la información sin que el médico tenga que teclear al mismo tiempo. No solo mejora la calidad de la atención, sino que curiosamente el paciente también se explica mejor”.
Nuria considera esencial conectar información de distintas pruebas e historias clínicas para facilitar el trabajo de los profesionales, construir un “cerebro” que sirva de apoyo a todo el sistema sanitario. Insiste en que “la IA es una herramienta. El profesional es el que sabe. Tiene la formación y el conocimiento. La decisión definitiva ha de recaer en una persona cualificada”. La evolución de la compañía pasa por crear productos de seguimiento, monitorización y prevención, “que también nos obliga a hacer más hincapié en los requisitos de seguridad, protección de datos y regulación antes de llevarlos a la práctica”, que es el área donde Nuria Pérez es experta.
Intervención de Nacho de Ramón (Sincrolab) en las oficinas de Google España t
Algoritmos al servicio de la salud mental
La salud mental es el terreno de la otra startup presente en esta jornada. Sincrolab desarrolla aplicaciones con tareas y actividades que un algoritmo personaliza para cada paciente. Al principio, el foco estaba en el trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) infantil y, poco a poco, lo han ampliado a adultos. “Como terapeutas, veíamos a los pacientes una vez a la semana o dos veces al mes. Con esta tecnología puedes conseguir que los pacientes realicen sus tratamientos a diario en caso de que sea necesario”, comenta Nacho de Ramón, cofundador de la empresa.
De Ramón recuerda que su trabajo con algoritmos con inteligencia artificial comenzó en 2015, cuando aún no era generativa. Usar la IA fue producto de una necesidad clínica muy concreta. “El reto era identificar qué necesitábamos, identificar el problema a resolver. Como hemos dicho durante toda la mañana, esta tecnología viene a solucionar problemas concretos. Para la salud mental es una oportunidad de organizar información muy diversa, difícil de medir o comparar como si fuese un análisis de sangre”, puntualiza el fundador de Sincrolab. Y puntualiza que, aunque la IA ayuda, es cierto que en la cadena se pueden automatizar procesos, la relación directa del paciente con el terapeuta sigue siendo “una parte esencial. La IA nos da superpoderes, pero no nos va a eliminar”.
Mesa redonda sobre IA y salud en las oficinas de Google España t
El futuro está en la medicina personalizada
El tratamiento personalizado ha sido uno de los ejes principales de este encuentro. La gran preocupación de los cuatro profesionales es cómo llegar a todos por igual, sin sesgos. Pablo Velasco alerta que una buena parte de los proyectos de IA surgen de datos y preguntas procedentes de países con recursos. “Un algoritmo entrenado con información de niños de Países Bajos no va a responder a las necesidades de un niño con cáncer en Uganda”, matiza el oncólogo pediátrico. Para Marina Santalices de Google Research, “los modelos abiertos de IA como MedGemma requieren desde el principio incorporar la experiencia de aquellos que atienden al paciente, que nos ayudan a entender cada contexto”.
Desde la Sociedad Internacional de Oncología Pediátrica, el objetivo es “acercar a los clínicos de todos los continentes las preguntas y datos que ayuden a los algoritmos y los proyectos de inteligencia artificial”, concluye Velasco, para quien cuanta más información, más predicción habrá a la hora de diagnosticar, hasta en los países de menor renta. “Poner nombre y apellidos a un tratamiento implica, además de estudiar la enfermedad, conocer el entorno en el que vive el paciente y la atención que tiene a su alcance”.
“Siempre nos dicen que estemos pidiendo magia, pero creo que podemos pedir mucho más a los algoritmos. En el momento que demostremos la validez y pasemos por los cribados de ensayos clínicos, la implementación a escala en todos los hospitales —con los datos y la confidencialidad de los pacientes asegurada— será cuando daremos, sin duda, un gran paso”. Palabras de Pablo Velaco que auguran, desde el punto de vista profesional, los beneficios que la inteligencia artificial va a aportar a la salud y la medicina. Las investigaciones y conclusiones aportadas hasta ahora no dicen lo contrario.
