Anuario 2024 iSanidad
Javier García Alegría, presidente hasta 2024 de la Federación de Asociaciones Científico-Médicas Españolas (Facme)
La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología disruptiva que está transformando el mundo y, específicamente, la Medicina y los cuidados sanitarios. Las herramientas actuales de IA abarcan desde el diagnóstico prenatal, la estratificación de riesgos, los sistemas de alerta, la optimización del uso de la historia clínica, la interpretación de imágenes, el diagnóstico diferencial, la mejor estrategia diagnóstica, la identificación de dianas terapéuticas o el diseño acelerado de fármacos, entre otros. Un impacto transversal en todas las especialidades médicas ante el cual las sociedades científicas deben asumir el liderazgo de la innovación en su respectivo campo de conocimiento médico especializado y garantizar el desarrollo y aplicación de esta tecnología en base a criterios científico-técnicos.
Actualmente, los sumarios de las revistas médicas incluyen numerosos artículos relacionados con experiencias, en muchos casos con decenas de miles de pacientes, que demuestran efectos relevantes que habrá que ratificar en condiciones reales de aplicación (validez externa). La IA es una tecnología novedosa que está cambiando de forma acelerada el paradigma de la Medicina con un impacto que no llegamos a atisbar.
«Uno de los mayores desafíos de la aplicación de la inteligencia artificial en el campo médico es como complementar la inteligencia humana con los algoritmos de decisión»
La potencial ventaja de la IA en la reducción del error respecto al razonamiento humano es que no usa la forma 1 de toma de decisiones (heurística) y que no consume tiempo ni recursos como la forma 2 (razonamiento analítico). Posiblemente, uno de los mayores desafíos de la aplicación de esta tecnología en el campo médico es como complementar la inteligencia humana con los algoritmos de decisión, es decir, conocer en que escenarios hay que aplicarnos y definir los métodos de evaluación de los resultados en salud. Mientras que la mayor limitación es la individualización del análisis y de la recomendación, que requiere una evaluación previa y exhaustiva de las características personales y del contexto.
La introducción de una tecnología tan potente y transformadora implica unos riesgos y perjuicios que no pueden ser soslayados. Muchos de índole ético-legal, como el mantenimiento de la privacidad y seguridad de la información, la propiedad intelectual, la garantía de transparencia, el consentimiento informado, los sesgos y discriminaciones, y la posible repercusión en la relación médico-paciente.
Otros dilemas que se plantean tienen que ver con los criterios de evaluación —como se hace con otras tecnologías médicas— antes de su aprobación e incorporación a la práctica, su estandarización, el riesgo de pérdida de destrezas por parte de los expertos, el cambio en la automatización de procesos y en las condiciones laborales, y la posibilidad de oligopolio de algunas empresas tecnológicas. La regulación de la IA generativa en la asistencia sanitaria, sin limitar ni cohibir todo su potencial, es oportuna y crítica para garantizar la seguridad, mantener los estándares éticos y proteger la privacidad de los pacientes.
«La regulación de la IA generativa en la asistencia sanitaria es oportuna y crítica para garantizar la seguridad, mantener los estándares éticos y proteger la privacidad de los pacientes»
El liderazgo de la innovación en un campo de conocimiento médico especializado reside en los expertos y en las sociedades científicas. Estas son quienes deberían diseñar estrategias para identificar lideres en IA, fomentar experiencias de evaluación en su especialidad, analizar y mejorar la calidad de las herramientas disponibles, plantear su repercusión en sus roles profesionales y en las oportunidades laborales, diseñar materiales docentes para el desarrollo profesional continuado para sus asociados y adaptar los programas formativos de la especialidad a esta tecnología.
«Todavía hay demasiados interrogantes y tenemos pocas respuestas concluyentes. Sin embargo, contestar nuevas preguntas bien formuladas es la esencia del progreso científico»
¿Qué podemos esperar de la IA en Medicina?
A corto plazo, rechazo, incertidumbre, desconcierto profesional, inseguridad, problemas éticos y médico-legales, introducción de tecnologías sin suficiente evaluación, explosión de conocimiento, y liderazgo de los pioneros.
A medio plazo, la evaluación estandarizada, incorporación a la práctica diaria, normas de uso definidas, involucración progresiva, optimización del tiempo médico, cambio cultural en médicos y pacientes, y adaptación de los sistemas formativos de pre y postgrado.
A largo plazo, la integración completa de la IA en la toma de decisiones rutinaria, cambio en el paradigma de la medicina y en el rol de los médicos, y uso generalizado por parte de los pacientes.
Todavía hay demasiados interrogantes y tenemos pocas respuestas concluyentes. Sin embargo, contestar nuevas preguntas bien formuladas es la esencia del progreso científico. Dado el interés compartido de la IA en Medicina, la Federación de Asociaciones Científico-Médicas Españolas (Facme), como órgano de representación de las sociedades con especialidades reconocidas, puede tener un papel relevante en la evaluación e implantación de esta tecnología en nuestro sistema sanitario.
