Por Rocío Maure.
En la apertura del Primer Simposio de Inteligencia Artificial en Salud, que se llevó a cabo durante las XV Jornadas de Informática en Salud organizadas por el Departamento de Informática en Salud del Hospital Italiano de Buenos Aires, Daniel Luna, jefe del Departamento de Informática en Salud del HIBA, definió que “la Medicina algorítmica debe ser sinérgica y endogámica, donde intervengan actores de distintas disciplinas, pero sean esos mismos actores de la institución quienes tengan el poder de elegir las herramientas, definir cómo implementarlas, cómo evaluarlas y en qué procesos”. Luna, al igual que varios referentes a lo largo del Simposio, remarcó que estamos ante un nuevo período de verano de la IA, dado que hay mucho interés, literatura, investigaciones e inversiones al servicio del desarrollo de esta tecnología.
Durante el evento, se delinearon algunas de las contribuciones de la IA en salud, como las herramientas para asistir al diagnóstico clínico o la toma de decisiones, soluciones para identificar términos relevantes y plasmarlos en la historia clínica del paciente y el análisis de grandes volúmenes de datos en tiempos reducidos; también tecnologías para la predicción de la evolución de una enfermedad o su respuesta a un tratamiento, el procesamiento de señales biomédicas y el análisis de imágenes para detecciones de lesiones. Además, “en la pandemia se evidenció el valor de estas tecnologías, ya que al ser herramientas computarizadas, no sufren agotamiento ni fatiga”, expresó el CIO del Hospital Italiano.
Un proyecto con nombre propio
“La inteligencia artificial existe hace más de 50 años, pero está en pleno y constante crecimiento”, dijo Sonia Benítez, jefa del Área de Investigación e Innovación Tecnológica del Dpto. de Informática en Salud del HIBA, que estuvo a cargo de la presentación del programa pIASHIBA.
Este Programa de Inteligencia Artificial en Salud del Hospital Italiano de Buenos Aires tiene como objetivo “mejorar la seguridad del paciente, la calidad de atención y la eficiencia de los procesos hospitalarios”, según su coordinadora. Con la iniciativa de “conciliar las tecnologías emergentes con las problemáticas locales”, el punto de partida siempre es una necesidad interna que surge de otros servicios. El equipo transdisciplinario está conformado por profesionales de la salud de medicina y enfermería, además de especialistas en Informática en Salud, Diagnóstico por Imágenes, Oncología, Dermatología, Hepatólogos, Informáticos e Ingenieros Biomédicos y en Sistemas de Información.
Este grupo actualmente está trabajando en varios proyectos en distintas etapas de desarrollo, con exponentes muy avanzados como el proyecto ArtemisIA, el cual consiste en la implementación de una red neuronal (ya integrado en el flujo de trabajo en el HIBA) para la categorización automática de la densidad mamaria en mamografías y TRx, una herramienta de diagnóstico por imágenes que asiste a los profesionales en el hallazgo de patologías en radiografías de tórax, y que actualmente es muy necesario como asistencia ante los casos sospechosos de COVID-19.
Otro proyecto en etapa avanzada es ValquirIA, un Sistema de soporte a la toma de decisiones clínicas (CDSS) que se utiliza para asistir al diagnóstico en la identificación de ocho lesiones malignas (como melanoma) y benignas.
Por último, los desarrollos en etapa temprana incluyen una herramienta de análisis de tumores hepáticos y otra de cáncer de pulmón, una herramienta para clasificar la calidad embrionaria mediante imágenes microscópicas de blastocitos y otra para automatizar el screening de la retinopatía diabética.
Para finalizar, Benítez citó al Dr. Rahul Parikh, un referente y pediatra de San Francisco, que sostiene que “La IA no puede sustituir a los médicos, pero los convierte en supermédicos; estos sistemas nos permiten ahorrar tiempo que se puede reinvertir en los pacientes”. Para ella, “lo mejor que le podemos ofrecer a un profesional es un entorno integral donde todos los equipos brinden un soporte para trabajar”.
Con ese espíritu, dijo, desde el HIBA aspiran a implementar una taxonomía de la IA que es muy vasta y compleja, pero que contempla todas las variables disponibles hasta el momento de este fenómeno:
La transición de la bioética a la digitalética
Así describió Ignacio Maglio, abogado y miembro del Consejo Directivo de la RedBioética de UNESCO, a este momento tan especial y advirtió sobre la importancia de mantener la ética a la par de los avances tecnológicos. “A la velocidad que se expande actualmente el conocimiento, ningún profesional de la salud del mundo podrá estar actualizado sin la ayuda de procesos de IA”, afirmó y aclaró que estamos ante un “modelo disruptivo, porque la medicina va a crecer en los próximos 5 a 10 años más que en los últimos siglos”.
Los avances tecnológicas y la irrupción de la IA aplicada a salud supone riesgos éticos por la estigmatización en los algoritmos, pero “el algoritmo no discrimina, aprende a discriminar, nosotros lo entrenamos con premisas estigmatizantes”, destacó Maglio. Por eso, para este referente en ética es fundamental “crear comités intergestivos independientes, sin conflictos de intereses, con procedimientos estandarizados y un registro estatal”. En el trabajo diario de los profesionales, las directrices éticas para una IA fiable también incluyen “acción y supervisión humana, solidez técnica y seguridad, privacidad, transparencia, diversidad y rendición de cuentas”, entre otras.
“Hasta ahora, las ventajas que ofrece la IA aplicada a la salud superan a los riesgos, sobre todo porque ayudan a evitar errores médicos, que actualmente representan la tercera causa de muerte a nivel mundial”, recalcó el especialista. Para asegurar los estándares éticos y prácticas inclusivas, también es esencial garantizar el derecho al acceso a la información algorítmica, “y tomarnos el esfuerzo de explicar estos sistemas complejos para que cualquier a los pueda entender”.
Como conclusión, Maglio invitó a “ser amos de la tecnología, no sus esclavos […] Debemos construir un camino sin tecnofobia ni tecnolatria, sino hacia la tecnosabiduría”, dijo.
La implementación hace al resultado
“En los últimos 5 años hemos visto grandes avances en el campo de aprendizaje profundo e inteligencia artificial”, determinó el Dr. Enrico Coiera, Director del Centro de Informática en Salud del Instituto Australiano de Innovación en Salud. “Las grandes empresas como Google, Amazon y Facebook empezaron a ver al sector de la salud como un espacio para implementar IA, con el objetivo del bien común que aportaría y también por los ingresos que significa”, afirmó el referente de la Universidad de Macquarie y destacó la importancia de estas inversiones en desarrollo e investigación para el campo.
“Al comienzo de la pandemia, no había datos para entrenar a un sistema de IA, pero con el tiempo se pudieron hacer aportes significativos para asistir al personal de salud”, expresó. Por ejemplo, “ahora podemos utilizar sistemas para identificar posibles tratamientos a partir de medicamentos preexistentes combinados con nuevas moléculas y predecir estructuras de proteínas de ataque para el desarrollo de vacunas”. A su vez, el Dr. Coiera participó en proyectos para predecir la gravedad de un paciente y la necesidad de asistirlo con respirador, predecir faltantes de recursos físicos y hacer predicciones personalizadas de riesgo según la ubicación de la población en estudio.
Este gran avance que señaló el especialista se evidencia en las comparaciones del mejor sistema de IA actual con el trabajo manual. “En tareas específicas, como el reconocimiento de objetos en una imagen de diagnóstico, los sistemas de IA son mejores que el desempeño humano”, detalló. Por otro lado, “en el reconocimiento de voz, el mejor sistema de IA tiene un desempeño equivalente al humano y en las tareas que implican razonamiento, como responder preguntas, incluso los sistemas más avanzados siguen siendo más deficientes”.
“No estamos diseñando algoritmos, estamos diseñando máquinas humanas”, insistió el Dr. Coiera, remarcando que “debemos pensar cómo nos vamos a capacitar para tener la mejor interacción posible con estas tecnologías, elaborar un sistema cooperativo y diseñar el flujo de trabajo considerando las condiciones del mundo real”. El doctor en Ciencias de la Computación fue taxativo en cuanto a que “la implementación siempre determina los resultados”, dado que el mismo sistema puede tener mejores o peores resultados en distintos hospitales. “Siempre hay un impacto del entorno local donde se inserta esa tecnología”, recalcó en favor del factor humano que acompaña el proceso.
Si bien el uso de estas tecnologías brindará mejor atención clínica, “no debemos olvidarnos de que los sistemas también pueden cometer errores”, advirtió el Dr. Coiera. “El sesgo de automatización, es decir, confiar ciegamente en la herramienta digital, solo se resuelve capacitando a los profesionales que lo van a utilizar”, dijo y sugirió incluir este aspecto en la educación médica del futuro.
Para uno de los mayores referentes en IA en salud, los mayores cambios llegarán en 10 años, no antes. “La acción humana no será redundante, por eso es imperioso tener una transformación del sector y aprender a trabajar de nuevas formas”, concluyó.
