La Inteligencia Artificial y el Big Data ya hace tiempo que ha llegado para quedarse. Como indica José Ibeas, coordinador del programa d´Accés Vascular de la Corporació Sanitària Parc Taulí, durante una sesión dedicada a estas tecnologías durante el Congreso SEN, es una revolución.

"Estamos preparados para comentar todo lo que significa el paradigma de la IA y el BIG Data en esta cuarta revolución industrial, basada en el manejo masivo de datos. Esto es lo que llamamos la industria 4.0 y el internet de las cosas. Todo se basa en trabajar con datos masivos de cualquier tipo, y lo más importante, hacerlo en tiempo real. Ha llegado a nuestro entorno, donde trabajamos con millones de dispositivos".

¿Y ¿en salud cómo trabaja la IA? "Los clínicos trabajamos en un escenario de muchos datos, además los dispositivos que generan los datos los valoramos como una herramienta de toma de decisiones. Las máquinas de diálisis, las cirugías, etc., generan un volumen terrible de información. Las enfermeras están manejando datos constantemente, y no digamos a nivel de imagen".

Este sistema de medicina basada en la evidencia propone un uso explícito y juicioso de las mejores pruebas en la literatura científica para tomar decisiones sobre el cuidado de los pacientes. Sin embargo, por mucho que esté considerado "el problema es que hoy en día para preguntas que son exactamente iguales, hechas en diferentes especialidades o en diferentes países nos encontramos que pueden haber respuestas completamente diferentes. Por lo tanto, quizá no sea tan descabellado buscar otras estrategias, plantearnos pasar de la medicina basada en la evidencia a la medicina basada en los datos", expone.

Esto es una pregunta abierta, y es "muy importante", porque los datos que se generan en todos los hospitales y proporcionalmente al número de hospitales que tenemos, es multiplicativo. "Es decir, estamos empezando a tener una cantidad de datos terrible, con todo lo que eso significa de farma, laboratorio, diagnósticos, radiología, etc. Si le damos la vuelta a esta cantidad de datos podemos empezar a enfrentar los retos que están entrando por nuestra puerta".

Su conclusión es que "estamos justo al inicio de un tsunami". Por lo tanto, "debemos ser conscientes de que esto no es un paso más de la medicina basada en la evidencia. Es una ruta paralela, un cambio de paradigma. Y lo más importante es que no nos va a quedar más remedio que adaptarnos".

Desde el punto de vista de Javier Serrano, médico adjunto en el Servicio de Oncología Radioterápica del Hospital General Universitario Gregorio Marañón de Madrid. uno de los problemas más importantes que tienen los sistemas sanitarios, y especialmente ahora que la esperanza de vida llega al orden de los 100 años, "es que por una parte en los países desarrollados los gastos sanitarios está creciendo de una forma insostenible, y por otra parte en los países en vías de desarrollo no hay suficientes recursos para cuidar a una población creciente".

Respecto a cómo puede la Inteligencia Artificial ayudar a solucionar estos problemas, el experto asegura que de dos formas: dando soporte a la toma de decisiones a los clínicos de forma que evitemos diagnósticos erróneos, tratamientos innecesarios, etc.; y a nivel de organización, la planificación operacional dentro de los centros sanitarios asignando los recursos apropiadamente también pueden suponer ahorros importantes.

"En los próximos años seguramente vamos a ver aparecer muchos sistemas de procesamiento en los que por un lado tendremos ingentes cantidades de datos que provengan de los sensores de los dispositivos personales, wearables que lleven las personas y que generarán señales temporales de variables vitales", comenta.

Por otra parte, "tendremos nuevos datos provenientes del historial clínico hospitalizado de cada paciente". Con todos esos datos "iremos a una fase de procesamiento de esos datos, de ponerlos en el formato adecuado para que el algoritmo que con el modelo de conocimiento que hayamos entrenado previamente nos pueda decir el diagnóstico de un paciente, aconsejar un tratamiento para una enfermedad, y por qué no, predecir el riesgo de que un paciente tenga una enfermedad en en el futuro".

Este es, en su opinión "el tipo de aplicaciones que vamos a ver en el futuro y es ahora cuando se están desarrollando tanto en hospitales, como en universidades, como en centros de investigación en general".

Inteligencia Artificial, Big Data y ética

Por su parte, Miquel A. Seguí, que participa en el encuentro como presidente del Comité de Ética para la Asistencia Sanitaria (CEAS), plantea que la pregunta necesaria es si la ética en la investigación que se maneja actualmente está obsoleta en esta era de Inteligencia Artificial y de Big Data. "Esto tiene que ver con que actualmente estamos acumulando datos de salud de una manera mucho mayor que antes", señala.

Apuntar esta información y procesarla mediante la IA y el Big Data tiene un gran potencial porque puede mejorar el cuidado clínico, el tratamiento, el diagnóstico y probablemente el pronóstico de alguna enfermedad. "Eso también nos pide que los pacientes participen y colaboren mucho más, pero hay que tener en cuenta cuándo trabajamos con estas tecnologías nuevas que estamos manejando grandes cantidades de datos y por tanto hay que ser muy cuidadosos".

Ante esta nueva situación de manejo de grandes cantidades de información, de trabajarla con determinados algoritmos, apunta, "hemos de tener en cuenta que debemos mantener dentro de lo posible nuestra ética de investigación, vigilar la seguridad de los datos de los pacientes, y también que no haya un sesgo tanto en la participación de los datos como en la aplicación de los algoritmos".

Actualmente hay cientos y cientos de noticias hablando de la ética de la IA y el Big Data. Por tanto, "debe ser un tema muy importante a tener en cuenta. El respeto a las personas, beneficencia, justicia y no maleficencia, que son los grandes puntos de la ética de la investigación médica, deben ser también relevantes. Se deben priorizar para proteger a los pacientes de diferente tipo de daños".

Apunta a que la gente tiene que tener la capacidad de hacer una elección informada, hay que vigilar los riesgos y manejar todo eso bien, y sobre todo evitar el sesgo. "Nos tenemos que preguntar a quién va a beneficiar ese algoritmo, quién debe proteger las necesidades de los pacientes, quién va a ser el responsable si la tecnología se equivoca, cómo poder evitar el sesgo de los algoritmos, cómo impactará esto en los sanitarios, qué pasará con lo que desconocemos".

Bajo su punto de vista, es evidente que todo esto "no nos preocupa solo a los eticistas, también a las administraciones". La Comisión Europea tiene un grupo de expertos sobre IA entre cuyas claves tiene muy claro que esta tecnología tiene que ser fiable, y que para eso tiene que ser lícita, cumplir la legislación y los reglamentos, tiene que ser ética para garantizar respuesta a los principios y valores de las personas, y tiene que ser robusta para que no pueda probar daños accidentales. Por lo tanto, concluye, "es un tema importante vigilar y ser conscientes de que la IA y el Big Data también tiene que manejarse desde una visión y unos principios éticos de investigación".