Inteligencia artificial: ¿la gran aliada de la medicina?

Los sistemas informáticos capaces de evaluar datos e imágenes médicas con una precisión incluso superior a la de los seres humanos son una realidad desde hace ya algunos años. Las potenciales aplicaciones de la denominada `inteligencia artificial' en el campo de la medicina son motivo de entusiasmo para algunos, y de dudas y temores para otros.

 

Lo cierto es que distintos centros del país están poniendo a prueba interesantes desarrollos en este área. Tal es el caso de Fleni, donde se encuentran en fase de estudio dos novedosos sistemas: 'Entelai Pic' y 'Entelai Doc'. En una entrevista con La Prensa, el doctor Mauricio Farez, médico neurólogo del Centro de Epidemiología, Bioestadística y Salud Pública de Fleni, explicó de qué se tratan y qué podemos esperar de la inteligencia artificial en un futuro no muy lejano.
 

 

- Es un conjunto de métodos que tienen la capacidad de aprender, como si lo hiciese un humano, con determinado entrenamiento, y aplicar eso ante situaciones nuevas. En particular, en medicina, tiene una cantidad de aplicaciones innumerables, desde lo que hacemos nosotros que es interpretar y analizar imágenes médicas hasta hacer de soporte diagnóstico a los médicos en determinadas situaciones.

 

- Si bien los datos aportados para crear la 'inteligencia artificial' son suministrados por seres humanos, ¿se logra que la inteligencia artificial supere a la humana?

 

- Es importante decir que hoy por hoy la inteligencia humana, en su complejidad, es inalcanzable. Quién sabe qué nos depara el futuro. De todas formas, la inteligencia artificial, en situaciones muy puntuales, ha demostrado ser superior al humano: en su momento fue jugando al ajedrez, más recientemente jugando al 'AlphaGo'. Los sistemas de inteligencia artificial superaron a los humanos. En lo que es más concretamente medicina, el año pasado un trabajo de la Universidad de Stanford demostró que -comparado con 21 dermatólogos- un sistema de inteligencia artificial tiene una precisión superior para detectar melanoma o cáncer de piel. Por lo tanto, lo que vamos a ver y lo que estamos viendo en los últimos años es que en determinadas situaciones el sistema de inteligencia artificial tiene un rendimiento superior. Esto es bastante lógico porque hoy por hoy las computadoras o la inteligencia artificial tienen todo para ganar cuando hablamos del análisis de una imagen con un buen entrenamiento, al no presentar factores como el cansancio o los cambios de humor, cosas que pueden influir mucho en el rendimiento de las personas.
 

 

- Empezamos hace poco una colaboración para evaluar un tipo de herramienta, que se llama 'Entelai Pic', que analiza las resonancias magnéticas de manera automatizada y les daría a los radiólogos un soporte para que puedan hacer un trabajo mucho más rápido y con mucha mayor precisión. La vamos a probar en estos próximos seis meses y creo que es un paso muy importante para la historia de la inteligencia artificial en nuestro país.
 

 

- Hay varias formas de medir la exactitud. Una de ellas es determinar el grado de concordancia con lo que uno considera que es la verdad, porque toda medición tiene su rango de error. Nosotros mostramos que este sistema puede ser hasta un 40% más preciso que cualquier especialista en imágenes. Lo cual es un porcentaje muy alto y muy interesante. Parte del convenio que empezó Fleni es para efectivamente evaluar este grado de precisión en la práctica real, más allá de un estudio clínico y ver cómo puede incorporarse en el trabajo cotidiano de los radiólogos.
 

 

- Exacto. La herramienta permite la identificación de hallazgos en la resonancia -por ejemplo una lesión (infarto, tumor)-. El sistema lo detecta y lo mide. Esta es una de las cosas que al humano hoy le cuesta mucho porque medir en una imagen 3D una estructura es algo muy difícil, lleva mucho tiempo. Según un estudio que hicimos, en promedio para una resonancia con lesiones, le lleva más de una hora. Con lo cual es algo muy ineficiente, no se hace de manera precisa y en muchos casos ni siquiera se termina haciendo porque hoy por hoy nadie puede darse el lujo de que un médico esté una hora con un solo paciente en centros que ven 500 pacientes y hacen 500 estudios por día.

 

La ventaja de estos sistemas es que permitiría hacer algo que en práctica no se está haciendo por el tiempo que consume y por la poca precisión que tiene.

 

El sistema Entelai lo hace de manera mucho más precisa y se lo da al radiólogo para que lo tenga al lado de lo que es el estudio tradicional. De ese modo, cuando ve el estudio tiene el análisis ya preprocesado y esto le permite trabajar con mayor seguridad, más precisión y más rápido.
 

 

- No. La herramienta está concentrada solamente en la imagen.
 

 

- En Fleni estamos empezando a trabajar con resonancia de cerebro porque se trata de un centro neurológico de excelencia y nuestro foco está puesto en eso. Las aplicaciones que tiene es para todo el resto del cuerpo también y esto va a empezar a evaluarse en los próximos meses.
 

 

- No existen datos confiables en el país. No es algo que a los médicos nos guste mucho estudiar. Hay un estudio muy interesante de la Clínica Mayo en el que se evaluó el porcentaje de error en casos complejos, para los que se pidió una segunda opinión, y ese porcentaje de error de diagnóstico puede llegar hasta el 20% en algunos casos.

CREAR LA INTELIGENCIA
 

 

- Como si fuese un médico recién recibido. Es el fruto de una colaboración que tenemos desde el área de innovación de Fleni con el laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada de la Facultad de Exactas de la UBA, que dirige el doctor Diego Fernández Slezak. Hace unos años nos pusimos a trabajar juntos buscando iniciativas innovadoras que permitan mejorar el acceso a la medicina de calidad y hacer mejor la tarea del médico. En ese contexto, generamos una serie de algoritmos que eventualmente fuimos entrenando con imágenes de Fleni y de otras partes del mundo, y a través de una serie de pasos fuimos mejorándolo hasta llegar a un punto en el que vimos que el rendimiento era al menos comparable con el de un ser humano o radiólogo tradicional.
 

- Muchos se preguntan si la inteligencia artificial podrá reemplazar al médico o, en este caso puntual, si podrá reemplazar al técnico radiólogo.

 

- Creo que no. La magia, el espíritu, que tiene el ser humano es irremplazable. Si miramos un poco la historia de otros desarrollos tecnológicos que generaron debates del tipo 'vienen los robots y la gente se va a quedar sin trabajo', podemos tomar el caso de algo muy sencillo como los cajeros automáticos o los aviones que hoy principalmente se manejan por computadoras. La realidad es que en los bancos, desde que aparecieron los cajeros, aumentaron consistentemente la cantidad de empleados y eso se debe a que el cajero permitió bajar muchos los costos que tenían de operación, abrir más sucursales, generar nuevos negocios y esto generó mucha necesidad de recurso humano.
En la medicina, si bien es cierto que mucha gente cuando hablamos de este tipo de desarrollos tiene ese miedo y piensa que se va a quedar sin trabajo, creo que es todo lo contrario: los médicos vamos a poder confiar en esos sistemas las tareas más tediosas y aburridas que a nadie le gustan hacer y nos vamos a poder concentrar en lo que realmente importa que es trabajar con el paciente en resolver su problema, buscar la mejor forma de tratamiento, que son cosas que solo puede hacer el humano. Algo muy mecánico, como analizar una imagen, lo puede hacer tranquilamente un sistema -mejor incluso que el humano- y nosotros podemos concentrarnos en el paciente. Nos vamos a terminar adaptando y usando la inteligencia artificial como una herramienta más.

 

MAYOR EQUIDAD
 

 

- Saber cuál es el futuro de la medicina en este sentido es una pregunta que nos venimos haciendo en Fleni y es la idea detrás del simposio que desarrollaremos la semana que viene (ver recuadro), donde se reunirán una serie de expertos en el país para discutir esto: qué vamos a hacer con la inteligencia artificial y cuáles tienen que ser los siguientes pasos.

 

A mí personalmente me parecería muy interesante, desde el punto de vista de la salud pública, poder ofrecer especialistas comparables con el humano a los que se pueda acceder en cualquier parte del país. Hoy en neurología hay una inequidad terrible en la distribución y en el acceso a salud. En Capital hay un neurólogo cada 6.000 personas mientras que en Misiones hay un neurólogo cada 100.000. Las personas con un problema neurológico en Misiones u otras provincias, más allá de que haya neurólogos excelentes, no tienen el mismo acceso y la posibilidad de acceder que una persona que vive en Capital. Tener este tipo de sistemas disponibles creo que hará mucho más justo el acceso a la salud para las personas en cualquier parte del mundo. Esta será la principal fuerza detrás de este tipo de innovaciones.
 

 

- Diagnóstico por imágenes y patología serán lejos las principales aplicaciones porque las máquinas son muy buenas en la interpretación de imágenes. Una segunda área será la de detección de síntomas de urgencia o soporte ante la emergencia, ya que muchas veces diagnosticar algo en una urgencia es bastante complejo. Tener un centro cercano o disponible con un médico que pueda dar en la tecla del diagnóstico no siempre es fácil. Ese bache -que contribuye mucho a la inequidad en salud- es algo en lo que estos sistemas podrán ayudar mucho.
 

 

- Una de las cosas más interesantes es que tienen un costo muy bajo. En la actualidad lo que hizo pegar este salto y que hoy todo el mundo esté hablando de inteligencia artificial es que cualquier chico en el secundario con un poco de iniciativa puede alquilar una de las computadoras del mundo por centavos de dólar y generar una iniciativa con código open source y analizar una imagen. Antes esto estaba encerrado en una universidad o en una empresa privada, detrás de servidores o computadoras súper costosas. La revolución que se generó en torno a la inteligencia artificial es a raíz de su muy bajo costo. Por ende, también tendrá un papel muy importante en bajar los costos de salud.

 

 

- 'Entelai Doc' está orientado al diagnóstico de cefaleas. Mediante una computadora el paciente recibe una serie de preguntas y, a través de las respuestas, el sistema -entrenado en base al saber de los especialistas en cefaleas- sugiere un diagnóstico. En un estudio pudimos comprobar que la precisión de este diagnóstico es igual a la de los médicos neurólogos. Por lo tanto, es una herramienta super valiosa pero tiene la contra de que requiere mucho más trabajo desde lo regulatorio. 

 

En la actualidad estamos abocados a la aplicación de inteligencia artificial en el diagnóstico por imágenes por el hecho de que es lo que regulatoriamente es más factible. Legalmente, hoy no estamos preparados para implementar sistemas de inteligencia artificial para diagnóstico y tratamiento. En el simposio también se hablará de este tema: qué necesitamos cambiar de nuestras leyes para permitir incorporar este tipo de herramientas en la práctica médica sin tener problemas.

 

 

- Hay de todo. Como toda innovación, están los `early adopters' o la gente más entusiasta, que adopta todo lo que sea nuevo y contribuye a validar la herramienta y después usarla. Y está la gente que se resiste un poco al cambio y a las nuevas tecnologías. Siempre que en la medicina hubo un cambio, inicialmente fue cuestionado. Creo que a futuro ese tipo de resistencia en la práctica -a medida que vean la utilidad para dar un mejor servicio-, lo van a adoptar. También estará la demanda por parte del paciente: si un paciente tiene la posibilidad de tener una atención más rápida, más eficiente y con una mayor precisión, seguramente elegirá al médico que usa ese tipo de herramientas y no al que no las usa. Habrá debate, habrá resistencia, y de ello surgen cosas buenas, incluso mejoran las innovaciones, pero no me cabe duda que a largo plazo todos los médicos lo van a adoptar.