El próximo diagnóstico médico quizás se lo haga la inteligencia artificial

Cuando en unos años miramos atrás y valoramos cuál ha sido el avance tecnocientífico más importante del primer cuarto del siglo XXI, es muy posible que el ganador sea la llegada de la inteligencia artificial a todos los hogares. De ser una tecnología de utilidad exclusiva en ciertas áreas de la ciencia, ha pasado, con la aparición de los LLC (modelos de lenguaje extensos, por sus siglas en inglés) y la inteligencia artificial generativa, a convertirse en una herramienta que una gran parte de la población usa a diario, a veces incluso sin ser consciente de ello.

Y eso está empezando. Mientras debatimos los buenos y malos usos de la tecnología, que tiene muchos de los dos tipos, la IA va infiltrándose en todos los rincones de nuestras vidas. La medicina es una de las disciplinas donde puede ser más disruptiva, sobre todo a la hora de mejorar los diagnósticos, tanto en lo que se refiere a la rapidez como a la precisión y la eficacia. ¿Cómo un ordenador puede compararse al ojo clínico de un médico con décadas de experiencia? La clave es que la IA es mejor que nosotros a la hora de extraer patrones comunes presentes en grandes cantidades de datos, un proceso muy implicado en cómo llegamos a la conclusión de que una persona tiene una enfermedad.

Por ejemplo, en los últimos años se han ido entrenando y refinando varios algoritmos para que puedan reconocer lesiones cancerosas en estadios iniciales, que es cuando los tratamientos pueden ser más efectivos. Usando el material que los médicos tienen disponible para cada paciente (analíticas, imágenes, biopsias...), más las inmensas bases de datos de casos que existen online, la IA puede detectar tumores precozmente en enfermos que aún no tienen síntomas o apenas comienzan a sufrirlos, y hacer un pronóstico bastante cuidado de la probabilidad. devuelva después del tratamiento. Muchos de estos algoritmos aún deben validarse y testarse en poblaciones más amplias, pero otros ya empiezan a probarse en los hospitales.

También en salud mental

¿Podría ayudar también a la IA en patologías más complicadas de detectar, como las relacionadas con la salud mental? Este tipo de enfermedades tradicionalmente las hemos dejado bastante a un lado. Nos cuesta hablar de ello y todavía arrastran un estigma que hace que muchos de los que pasan por una situación relacionada con el tema opten por esconderlo. Pero su impacto social es inmenso: hasta un 25% de los adultos (y un 10% de los niños) podrían sufrir actualmente un problema de salud mental. El error de base quizás radica en que separamos la salud mental de la física, como si fueran dos cosas distintas, cuando sabemos que el cerebro y el cuerpo son partes de una misma unidad, no entidades independientes.

Por eso es interesante el uso de la IA que propone un artículo publicado recientemente en Nature Medicinepor el grupo dirigido por los doctores Matthew Engelhard y Jonathan Posner, de la Universidad Duke, en Carolina del Norte (Estados Unidos). Describen una manera no ya de diagnosticar, sino de predecir problemas de salud mental en adolescentes aprovechando precisamente las capacidades de un modelo de red neuronal artificial (un tipo de aprendizaje automático de la IA que se inspira en cómo trabaja nuestro cerebro) para detectar patrones.

Los investigadores utilizaron cuestionarios psicosociales, historias clínicas e imágenes de los cerebros de más de once mil niños para entrenar a esta IA. El resultado fue un algoritmo que podía anticipar cuáles de los voluntarios entraría en el grupo de alto riesgo de enfermedad mental en menos de un año. De todos los parámetros que computaba el programa, lo más relacionado con ese peligro eran los trastornos del sueño, incluso más que tener historial de problemas similares en la familia. Esto significa que una vez que el algoritmo esté validado y expuesto a una biblioteca más amplia de datos, se podría aplicar de rutina a todos los adolescentes para pronosticar quiénes pueden tener más probabilidades de desarrollar este tipo de enfermedades para poder intervenir a tiempo y así evitarlos.

Pero quizás la observación más interesante sobre la capacidad diagnóstica de la IA viene de un estudio publicado por el grupo del doctor Stefan Herzog en la revista PNAS hace unos meses, que demostraba que cómo funcionan mejor los algoritmos es ayudando a los médicos a la hora de realizar el diagnóstico, no sustituyéndolos: usando miles de casos reales, de enfermedades de todos los tipos, vieron que la combinación de humanos y máquinas acertaba más que cualquiera de los dos por separado. Por tanto, el algoritmo que permita diagnosticar enfermedades no debería ser nunca una herramienta independiente ni dirigida al usuario, sino que debería ir acompañada siempre de la supervisión de un profesional.

Esta máxima debería aplicarse a todos los usos de la IA que se aplican actualmente, también en los procesos creativos. Utilizar la IA como herramienta puede permitirnos llegar a lugares donde sólo no nos atreveríamos a ir, pero tomarla como alternativa rápida y barata a la contribución humana al conocimiento y la cultura sólo nos llevará a un pozo sin fondo de mediocridad e ignorancia.