El algoritmo de salud: ¿cuáles son los desafíos y las posibilidades de la IA en el sector?

Se ha hablado mucho sobre la inteligencia artificial en la salud y su potencial en diversos campos. Por ejemplo, la edición de 2023 de Índice de salud futura, un informe que plantea algunas perspectivas sobre el futuro de la salud en todo el mundo, descubrió que el 83% de los líderes entrevistados planean invertir en IA durante los próximos tres años, destacando dos prioridades: la aplicación de la IA como herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas y el uso de la tecnología para lograr una mayor eficiencia operativa y clínica.

Sin embargo, al mismo tiempo que estas herramientas se ven como parte de una tendencia importante, que se ha reflejado cada vez más, especialmente con la popularización de ChatGPT, la comprensión de qué es realmente la inteligencia artificial, cómo funciona y qué se ha implementado realmente hoy en día en la salud sigue siendo muy difusa.

Para ayudar a entender todas estas cuestiones y este escenario impreciso del potencial y el uso de la inteligencia artificial en la salud, contamos con la ayuda de Alexandre Chiavegatto Filho en una entrevista exclusiva. Es profesor especializado en Aprendizaje automático es especialista en salud en la Universidad de São Paulo (USP), realizó un posdoctorado en la Universidad de Harvard y es columnista de Estadão sobre este tema.

Después de todo, ¿cuál es la definición de inteligencia artificial?

De forma muy sencilla, Alexandre Chiavegatto define la inteligencia artificial como «la capacidad de las máquinas para tomar decisiones inteligentes». En este sentido, el gran desafío sería definir qué es la inteligencia, una discusión filosófica a la que responde con el significado que tiene más sentido: «sería la capacidad de tomar la mejor decisión posible en función de la información disponible». En otras palabras, al final del día, la inteligencia artificial es una cuestión de análisis del procesamiento de datos, lo que demuestra la centralidad y la importancia de su función.

Aún en relación con la definición y el funcionamiento de la inteligencia artificial, se ha vuelto común escuchar los términos Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo, pero sin una explicación precisa de lo que significan. Chiavegatto explica que actualmente el área de la inteligencia artificial está dominada por Aprendizaje automático, pero no siempre fue así.

«Antes, teníamos máquinas que tomaban decisiones inteligentes basadas en reglas preestablecidas por los humanos. Esto es lo que hoy llamamos «inteligencia artificial clásica». Pero hoy en día la IA es casi sinónimo de aprendizaje automático, que funciona de la siguiente manera: en lugar de introducir las reglas para que la computadora tome una decisión inteligente, guiamos el aprendizaje de las mismas por parte de esa computadora basándonos en los datos y ejemplos disponibles».

En cuanto a lo que se llama Aprendizaje profundo, explica que es solo uno de los algoritmos que se utilizan hoy en día para aprender reglas y, por lo tanto, es un subcampo dentro del área de Aprendizaje automático.

Para cada dosis de «bombo», se recomienda uno escéptico

Cada vez es más común acceder a las noticias y ver titulares, tanto internacionales como en Brasil, que apuntan a la inteligencia artificial en la salud como un «mercado gigantesco» o una «gran revolución». Estas llamadas traen un aire de optimismo justificado, ya que estas tecnologías tienen un gran potencial en el sector, pero la verdad es que apenas estamos comenzando, como señala Chiavegatto.

«Hoy estamos en la prehistoria de la inteligencia artificial. Hoy prácticamente no existe en el área más importante de todas, que es la salud. Luego escuchamos a la gente decir: «Vaya, estamos viviendo un Exageración donde están poniendo la IA en todo, «pero la verdad es que la inteligencia artificial ni siquiera ha empezado a entrar en el 99% de las áreas», añade.

Además, el profesor señala que hoy en día podemos llamar inteligencia artificial a prácticamente cualquier análisis de datos, debido a que aprendió de los datos. Sin duda, esto contribuye a esta percepción de que «la inteligencia artificial está en todas partes». Pero, como señala, hay muchos análisis de baja calidad, dado que hoy en día todavía no hay mucha gente que comprenda a fondo el área y sea capaz de evaluar lo que se está haciendo. En este sentido, recomienda: «un primer consejo es ser muy escéptico sobre lo que la gente presenta como resultados».

La salud aún no ha vivido su «momento ChatGPT»

Chiavegatto afirma que la aplicación de la inteligencia artificial en la salud aún es muy temprana, principalmente porque es un área muy «importante». En otras palabras, si un algoritmo presenta una probabilidad de pronóstico errónea, esto puede tener consecuencias muy profundas en la vida de los pacientes. En este sentido, hay que tener mucho más cuidado a la hora de introducir este tipo de herramientas en la práctica clínica.

«Todavía no tenemos un hito importante de la IA en el ámbito de la salud. Tenemos varios hallazgos que indican las posibilidades de uso en el sector, pero aún no se ha producido ningún «momento de ChatGPT» importante, en el sentido de cambiar el rumbo de la zona. Estamos esperando a que la zona madure y estamos intentando resolver todos los problemas técnicos para ponerlo en práctica».

Sin embargo, informa que los laboratorios han descubierto que los algoritmos que funcionan en el área de la salud son los mismos que funcionan con varias aplicaciones cotidianas, como Instagram, Waze, Netflix y ChatGPT. Parece que estos mismos algoritmos van a transformar la salud. «Solo necesitamos más cuidado y paciencia», añade Chiavegatto.

La complejidad y los desafíos en la aplicación de la inteligencia artificial en la salud

El profesor también habla sobre algunos problemas planteados en el Laboratorio de Big Data y Análisis Predictivo de la Salud de la Escuela de Salud Pública de la USP. Dado que Brasil es un país con dimensiones continentales y la atención médica es un área extremadamente compleja, ¿funciona de la misma manera un algoritmo que aprende de los datos de los pacientes en São Paulo en el interior de otro estado de una región brasileña completamente diferente? Chiavegatto dice que no.

«Si comparamos São Paulo con, por ejemplo, una ciudad del interior de Pará, queda claro que hay otros tipos de pacientes, hay una formación diferente de los profesionales de la salud, una disponibilidad diferente de exámenes. En este sentido, nuestros estudios han demostrado que la calidad disminuye considerablemente debido a las enormes diferencias dentro de Brasil. Por lo tanto, uno de los desafíos en los que estamos trabajando es precisamente cómo podemos transferir este conocimiento a las diferentes regiones del país. A esto lo llamamos aprendizaje por transferencia».

Además, otro desafío es el tema del aprendizaje continuo. Alexandre Chiavegatto explica que, a medida que el algoritmo predice cosas, vuelve a aprender de los resultados, lo que es muy importante en el ámbito de la salud, donde se esperan cambios en términos de protocolos y procesos. Es necesario readaptar el algoritmo a estas nuevas realidades.

También hay otro punto sensible, que se refiere a la identificación y corrección de posibles sesgos de inteligencia artificial debido a los datos disponibles para su aprendizaje. «Existe, por ejemplo, un riesgo real de que el algoritmo recomiende mejores decisiones a las personas ricas que a la población más pobre, ya que hoy en día es una realidad que recopilamos más datos de pacientes más ricos», explica.

El dinamismo de la inteligencia artificial en el entorno regulatorio sanitario y la idea del «chivo expiatorio»

Un tema frecuente en medio de este debate se refiere al entorno regulatorio de la salud y cómo afecta al desarrollo de la inteligencia artificial en el sector. Es evidente que la salud es un área extremadamente regulada, como debería ser. En este sentido, Chiavegatto señala que existe un desafío muy grande tanto para la FDA en los Estados Unidos como para Anvisa en Brasil.

«Es difícil de regular porque son, en cierto modo, dispositivos de salud que cambiarán con el tiempo. ¿Cómo regulamos algo que está tomando una decisión hoy en día de una manera, pero que tal vez dentro de 3 meses tome una decisión diferente o ayude de otra manera? Esto se debe a que los algoritmos vuelven a aprender a medida que reciben más datos. Sin embargo, Anvisa ha estado debatiendo este tema durante mucho tiempo y la FDA ya ha regulado varios dispositivos de inteligencia artificial», afirma.

Además del tema regulatorio, también se están haciendo preguntas sobre la posibilidad de responsabilizar a la inteligencia artificial tras la toma de una decisión, un tema que aún genera confusión. Después de todo, ¿se podría culpar a la inteligencia artificial por una elección clínica equivocada y utilizarla como chivo expiatorio? Chiavegatto explica que no, ya que los algoritmos no tomarán decisiones de salud.

«Nada en la salud está al 100%. No puedo decir que haya un 100% de probabilidades de que un paciente en particular tenga cáncer en 5 años, por ejemplo. Siempre existe la probabilidad de que el profesional de la salud lo transmita para que lo utilice junto con otras herramientas en su vida diaria. La diferencia es que el Aprendizaje automático unificará todas las pruebas y los datos de salud de los pacientes en el mismo resultado, proporcionando una probabilidad. Es una guía para que el médico tome la mejor decisión posible».

Posibles aplicaciones de la IA en la salud: ampliar el acceso y más tiempo para el ejercicio de la medicina

Al pensar en el potencial de la inteligencia artificial en la salud, hay muchas expectativas. En este sentido, el profesor de la USP plantea dos aplicaciones centrales que la herramienta puede tener en la salud, a saber, la ayuda de la IA en las decisiones clínicas, que debe producirse más a largo plazo, y la reducción de las burocracias, que el sector en su conjunto debe incorporar más rápidamente.

Para él, el mayor potencial de la inteligencia artificial reside en su capacidad para ayudar a los profesionales médicos a tomar las mejores decisiones clínicas con respecto al diagnóstico y el pronóstico de los pacientes. Chiavegatto señala que esta aplicación de la IA amplía el acceso a una salud de calidad en todas las regiones brasileñas, incluso en aquellas que no cuentan con especialistas médicos.

«Hay muchas ciudades brasileñas que tienen un solo médico y él tiene que desempeñar el papel de cardiólogo, neumólogo, etc., porque no hay ningún especialista que remita al paciente. En los próximos años, la inteligencia artificial ayudará mucho en esto. Los médicos tendrán acceso a la misma calidad de diagnóstico y decisión clínica. Esto cambiará radicalmente la atención médica en Brasil. Pero esa es también la parte más difícil y va a llevar más tiempo».

Por otro lado, la aplicación de la IA que debería hacerse más rápidamente se refiere a la reducción del tiempo que el médico dedica a la burocracia. Chiavegatto señala que una de las principales quejas, tanto de los médicos como de los pacientes, en la atención ambulatoria es que el profesional dedica mucho tiempo a introducir la información en el registro electrónico. De esta forma, el profesor comparte que ya existen algoritmos que pueden escuchar la conversación entre el médico y el paciente y pueden completar la historia clínica de forma automática.

«Otro punto es que el médico no perderá tanto tiempo revisando la historia clínica. Habrá un algoritmo que le permitirá prestar atención a la información de la historia clínica que sea relevante para los síntomas reportados por el paciente, y proporcionará un resumen de lo que es importante para esa afección clínica. Otros puntos son la cumplimentación de los informes, los reembolsos, los informes de consulta y las cirugías. Quedará más tiempo para que el médico pueda ejercer realmente la medicina», añade.

El gran potencial brasileño, pero poco explorado, en el campo de la inteligencia artificial en salud

En cuanto al potencial brasileño en el área, Chiavegatto evalúa que «Brasil, en el sector de la salud, tiene el potencial de ser el país más avanzado del mundo en términos de inteligencia artificial», lo que se debe principalmente a que la mayoría de los servicios del país se realizan dentro del mismo sistema, que es el SUS, que recopila datos unificados.

«Hay otros países, incluso los más desarrollados, que tienen sistemas de información de salud mucho peores que los de Brasil. Tienen dificultades para recopilar datos unificados sobre muertes, nacimientos, hospitalizaciones, etc. Brasil, por otro lado, recopila una gran cantidad de datos y el 75% de la población usa exclusivamente el mismo sistema, que es el SUS».

Si bien el país tiene el potencial de liderar esta transformación, el profesor de la USP comenta que no es así. «Algunos de nuestros representantes se centran más en regular el área de la inteligencia artificial, a diferencia de la gran mayoría de otros países cuyos líderes se centran en fomentar y promover el área de la inteligencia artificial», agrega Chiavegatto.

Por otro lado, del lado de educación médica, señala que ha observado un interés creciente entre los estudiantes de medicina en relación con la inteligencia artificial. Chiavegatto afirma que, aunque muchas personas ajenas creen que los médicos serían reacios a utilizar estas herramientas, estos profesionales ya no le preguntan si «la IA sustituirá al médico». De hecho, informa que ha visto a muchos estudiantes buscar cursos, empezar a programar y desarrollar algoritmos.

«La residencia en la USP, por ejemplo, ya cuenta con una disciplina de salud digital obligatoria y los estudiantes de pregrado están introduciendo varias materias relacionadas con este tema, algo que será inevitable para el futuro de los médicos y que aumentará su impacto. Esto ha atraído a muchos estudiantes», concluye.