La capacidad de la IA para procesar cantidades ingentes de datos está cambiando ya la forma en que abordamos el cuidado de la salud
Varios expertos de la UOC expertos analizan los avances en áreas como el diagnóstico, la salud mental o la seguridad pública
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El rápido crecimiento de la inteligencia artificial (IA) ha propiciado los mayores avances en el campo de la salud que se han dado en los últimos años. Desde agilizar el lento y costoso desarrollo de nuevos fármacos a diagnósticos más precoces, pasando por el análisis del genoma de un paciente, las aplicaciones que ya están en marcha son numerosas, y el futuro se presenta aún más prometedor.
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La capacidad de la IA para procesar cantidades ingentes de datos y dar sentido a toda esa información está cambiando ya la forma en que abordamos la medicina y el cuidado de la salud. Esta tecnología no va a sustituir a los médicos, sino que será su mejor aliado. "La iremos perfeccionando e iremos viendo aplicaciones clínicas útiles en breve, en estos próximos años. No es el futuro, es el presente o un futuro muy inmediato", señala Salvador Macip, director de los Estudios de Ciencias de la Salud de la UOC. Varios expertos de esta universidad analizan qué áreas de la salud en concreto saldrán más beneficiadas apoyándose en la IA.
Diagnóstico precoz de enfermedades
Entre los campos que pueden experimentar más avances se encuentra el del diagnóstico, que será más eficaz y rápido. "Ahora existen nuevas técnicas de procesado de imágenes y de sensores, así como diferentes tecnologías, como el procesado de lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje federado en electronic health records (EHR)", señala Laia Subirats, profesora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC.
Ejemplos de estas aplicaciones ya hay varios. Un estudio publicado en Nature por investigadores del Cedars-Sinai Medical Center y de la Stanford University concluye que la IA mejora los resultados de los humanos en la evaluación de ecocardiogramas, un tipo de imágenes empleadas para diagnosticar dolencias cardiacas. También se puede citar el diagnóstico precoz y cribado para aumentar la supervivencia en cáncer de pulmón, para lo que se está desarrollando un ensayo en el Reino Unido.
"El procesado de los datos requiere un tiempo, pero la IA permite analizarlos a tiempo real, lo que posibilita hacer una detección más rápida de posibles anomalías. Y eso se puede aplicar tanto a la monitorización como a una posible asistencia en cirugía", indica Subirats.
Prevención del suicidio y trastornos juveniles
Otro campo en el que la IA puede aportar mucho es el de la psicología. Dado que el número de psicólogos que trabaja en el saturado sistema público de sanidad es insuficiente, esta tecnología puede proporcionar una ayuda clave. "Jamás deberá reemplazar la figura del psicólogo, pero puede utilizarse para mejorar la capacidad y el alcance de la labor de los que ahora mismo están trabajando", advierte Manuel Armayones, investigador principal del Behavioural Design Lab (BDLab) en el eHealth Center y profesor de los Estudios de Ciencias de la Salud de la UOC.
La IA puede agilizar procesos de evaluación y diagnóstico, hacer una primera criba de urgencia y gravedad de casos, y brindar apoyo en emergencias como la prevención del suicidio o trastornos juveniles graves, "entre algunas de las situaciones que más sufrimiento y preocupación social están provocando en la actualidad". Tampoco se puede desdeñar su potencial para ofrecer un acompañamiento diario en procesos agravados por la soledad, proporcionando un seguimiento continuo y personalizado a aquellas personas que se enfrentan a situaciones de aislamiento.
Predicción de riesgos para la salud pública
Las herramientas de IA tienen también el potencial de desempeñar un papel crucial en la resolución de conflictos para abordar la creciente polarización dentro de la sociedad. "Pueden analizar datos de conflictos existentes, identificar patrones recurrentes y predecir posibles áreas de tensión. Además, pueden detectar polarización durante debates, resumir puntos de vista opuestos, resaltar puntos en común y proponer posibles posiciones de compromiso", sostiene Andreas Kaltenbrunner, investigador del grupo Artificial Intelligence and Data for Society (AID4So).
Asimismo, puede aplicarse a la predicción de desastres naturales a través de imágenes en redes sociales, como demostró el proyecto liderado desde el Massachusetts Institute of Technology (MIT). En este caso se aplicaron herramientas de visión por computación que, una vez entrenadas con 1,7 millones de fotografías, se mostraron eficaces para analizar, filtrar y detectar catástrofes reales como inundaciones, tornados o incendios forestales.
Una IA transparente y de calidad
Los avances de la IA son muchos y prometedores, pero también cuenta con limitaciones y obstáculos. La falta de transparencia y explicabilidad es uno de ellos, en opinión de Kaltenbrunner. "Comprender cómo los modelos de IA llegan a sus resultados es fundamental para generar confianza y garantizar la justificabilidad de dichos resultados. Sin una visión clara de su funcionamiento interno, las personas usuarias pueden dudar en adoptar plenamente una solución de IA", afirma.
También sería necesaria una política de gestión que garantice la privacidad, seguridad y gobernanza de los datos, pero, sobre todo, la IA aplicada al mundo de la salud requiere supervisión. "La IA es una herramienta, no está sustituyendo el trabajo humano, sino facilitándolo, si lo hacemos bien", explica Salvador Macip. Y finaiza: "La veo como una calculadora: ella hace unos cálculos, pero tienes que ser tú quien le dé los datos. Es mucho más rápida calculando que nosotros, pero ella sola no puede hacer nada".