A diferencia de los sistemas tradicionales de IA, que reconocen patrones y hacen predicciones, los últimos modelos crean contenido nuevo en forma de imágenes, texto o audio, tal como el popular ChatGPT. Esos sistemas ahora pueden hacer resúmenes de estudios para facilitar diagnósticos de salud y hasta ayudan a escribir informes médicos a partir de la grabación de una consulta.

Fuente: Janina Marcano / Innovación El Mercurio

La nueva era de la inteligencia artificial (IA) está creciendo a pasos agigantados y los especialistas creen que su aporte al campo de la salud está ganando peso y relevancia.

Pero, ¿qué es? A diferencia de los modelos tradicionales de IA, que reconocen patrones a partir de datos y hacen predicciones, la IA generativa crea contenido nuevo en forma de imágenes, texto, audio y más, sin necesidad de la intervención humana.

Uno de los ejemplos más conocidos es ChatGPT, el chatbot que se ha vuelto muy popular por ser capaz de imitar la prosa humana y generar respuestas a preguntas en tiempo real. Así, múltiples empresas están aprovechando estos nuevos modelos de IA para desarrollar servicios, y el campo de la salud está dentro de ellos.

»En la salud, creemos que todo el ecosistema se va a ver impactado por esta tecnología», dice Diego Aguayo, líder de Advanced Analytics en Bain & Company y fundador de Spike.

Aguayo explica: »A los profesionales de la salud les va a permitir abocarse a tareas que generan impacto, en lugar de tener que hacer tantos procesos administrativos (?). Un doctor, por ejemplo, podrá dictar el diagnóstico de un paciente por audio y la IA generativa se encargará de llenar recetas, formularios, etc.; entonces todo el trabajo administrativo se va acelerar».

Según publicó The Wall Street Journal, varias compañías ya están incursionando en hospitales de EE.UU. La empresa Abridge AI Inc., por ejemplo, creó un sistema que ayuda a escribir resúmenes de atención e informes médicos a partir de la conversación entre doctores y pacientes.

»Abridge captura la conversación a medida que sucede, por lo que los médicos pueden pasar más tiempo concentrados en los pacientes, en lugar de tener que invertirlo en ir escribiendo detalles», se lee en la web de Abridge AI.

Además, el sistema almacena sistemáticamente datos de las historias clínicas de los pacientes y puede enviarles recomendaciones, que deben ser revisadas por un médico. De acuerdo con el medio estadounidense, los hospitales de la ciudad de Kansas City ya están poniendo esta herramienta a disposición de sus más de 2.000 médicos.

Otra solución creada recientemente en EE.UU. es Syntegra, un servicio que utiliza IA generativa para crear copias »artificiales» de los datos de millones de pacientes, con la finalidad de que estos sean usados para investigaciones científicas, lo que ayuda al desarrollo de nuevos tratamientos.

Ese es uno de los campos más promisorios en salud, según Jocelyn Dunstan, profesora de Ciencia de la Computación de la UC.

»Lo que se hace es que se toma un texto clínico, el que se produce cuando estás hospitalizado, por ejemplo, y la IA le saca todos los datos sensibles que permitan identificar a la persona, como nombres o direcciones, y se genera como un dato sintético de ese paciente, como una copia ?artificial’, pero que mantiene información relevante, como sus enfermedades, medicamentos, etc, y eso sirve para investigación», explica Dunstan.

La tecnología de Syntegra está siendo probada actualmente por Janssen, una compañía farmacéutica del gigante de la salud Johnson & Johnson, quienes están usando estos datos sintéticos para investigar enfermedades menos comunes, donde es más difícil recopilar información de pacientes.

Cruce de datos

Otra startup estadounidense, llamada Atropos Health Inc, está usando IA generativa para ayudar a los médicos a obtener rápidamente información sobre evidencia científica y responder dudas médicas de forma automática.

La herramienta permite tener información actualizada sobre numerosas enfermedades a partir del cruce de millones de datos de estudios y de registros de pacientes subidos a la nube de proveedores de atención médica.

En la misma línea del diagnóstico, se apunta también a tener asistentes que resuelvan dudas, tanto de los médicos como de los pacientes, comenta Cristián Buc, investigador del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia). »La idea es facilitar la toma de decisiones, creando herramientas de tipo asistentes a las que un doctor le pueda decir que tiene un paciente con ciertos síntomas y esta le pueda responder qué posibilidades hay de que eso corresponda a cierta causa o enfermedad», explica Buc. Y aclara: »Esto no está pensado para decidir o reemplazar el criterio médico, si no para trabajar a nivel de soporte, de ser un asistente en los procesos en la medicina».

En el área de odontología también hay avances. Actualmente se están usando algoritmos de IA generativa para crear modelos de diagnósticos dentales virtuales (una réplica de los dientes de un paciente) precisos y detallados a partir de imágenes de rayos X o escaneos 3D, según un artículo publicado en Frontiers in Dental Medicine.

Estos proyectos pueden ayudar a los odontólogos a planificar y ejecutar tratamientos con mayor precisión y de manera personalizada, según indica la publicación.

Pero al igual que sucede con el uso de otras tecnologías, la IA generativa tiene desafíos que superar antes de masificarse en la salud.

Los expertos explican que estos sistemas a veces puede »alucinar» o inventar una respuesta incorrecta cuando no tienen suficiente información, lo que hace que aún sea percibida como riesgosa en la mayoría de los entornos médicos o de atención al paciente.

Por ello, uno de los mayores desafíos es el entrenamiento correcto de los algoritmos, para poder validar los datos y que estos sean precisos, según coinciden Aguayo y Dunstan.

En la misma línea opina Cristóbal Roco, tech manager de Globant. »La inteligencia artificial no es 100% precisa, sobre todo en este caso de la creativa. Por lo tanto, tenemos que estar siempre afinando las respuestas y logrando mejores resultados, para así para apoyar la eficiencia humana».

A juicio de José Fernández, gerente general de Rayen Salud, empresa especializada en informática médica, y presidente de Pro Salud Chile, otro desafío clave tiene que ver con »eliminar el susto» hacia la IA.

»Debemos entender que la IA nos hace ser capaces de procesar la mayor cantidad de data en menor tiempo, y eso lo que va a implicar es que los profesionales clínicos van a tener más tiempo de entender mejor al paciente y de que avanzaremos más en la medicina personalizada, pero no que seremos reemplazados», puntualiza Fernández.