"La IA generativa no busca reemplazar al médico, sino potenciar sus capacidades"

La inteligencia artificial (IA) generativa no es una herramienta tecnológica más, sino una oportunidad para devolver el tiempo y la atención al cuidado humano. Julio Mayol , catedrático de Cirugía de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), delegado del Decano para Nuevas Tecnologías y director científico de la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Clínico San Carlos (IdISSC) , destaca que " no busca reemplazar al médico, sino potenciar sus capacidades y liberar tiempo para que los profesionales se concentren en lo verdaderamente esencial: el cuidado directo de los pacientes ". Subraya que es la única tecnología que " crea " tiempo para las personas. Puntualiza que su implementación ética y transparente será clave para garantizar que siga siendo una aliada en la transformación de la mejora de la salud y no una barrera en la relación médico-paciente.

Explica que, " hoy en día, herramientas basadas en IA ya están superando a los humanos en la detección de ciertos tipos de neoplasias malignas mediante el análisis de imágenes ". Esto permite diagnósticos más rápidos y precisos, incluso en etapas tempranas. Sin embargo, " aunque las recomendaciones de la IA son muy confiables cuando se entrenan con datos de alta calidad, no reemplazan la experiencia clínica del médico, que sigue siendo fundamental para interpretar los resultados y adaptarlos al contexto del paciente ". Considera que " la combinación del juicio humano con la capacidad analítica de la IA es el verdadero cambio de paradigma ".

Con herramientas de NLP, los médicos pueden dictar notas o registrar información durante la consulta, y la IA se encarga de generar automáticamente informes claros y organizados. " Esto no sólo ahorra tiempo, sino que mejora la calidad de los datos que se incluyen en las historias clínicas electrónicas , asegurando que la información clave esté bien documentada y sea fácil de acceder ", puntualiza Mayol. Además, " los sistemas de IA pueden generar resúmenes útiles de la historia clínica del paciente, lo que resulta especialmente valioso en casos complejos o urgencias médicas ".

En el ámbito quirúrgico, el director científico de IdISSC comenta que el uso de redes neuronales entrenadas con grandes cantidades de datos (big data) va a permitir realizar simulaciones detalladas antes de los procedimientos, utilizando datos específicos del paciente. Esto, aparte de reducir riesgos quirúrgicos, optimizaría la planificación de cada intervención. En el diseño de prótesis, " la IA está siendo utilizada para generar modelos altamente personalizados que se ajustan perfectamente a la anatomía del paciente, mejorando la funcionalidad y la calidad de vida ". Del mismo modo, herramientas basadas en IA podrían ayudar a predecir los resultados de los tratamientos, lo que podría orientar a los cirujanos en su toma de decisiones.

De momento, la IA para los robots quirúrgicos sólo está en fase experimental. En el futuro, " se espera que la IA generativa ayude a planificar pasos quirúrgicos basados en millones de casos previos , optimizando cada decisión intraoperatoria, y a la orientación del cirujano durante el procedimiento ".

Con la gran cantidad de sensores disponibles, toda esta tecnología podría extraer conocimiento de las grandes cantidades de datos para mejorar la toma de decisiones en las Urgencias o las UCIs, por ejemplo. Igualmente, serviría para poder predecir el desarrollo de enfermedades o complicaciones, gracias a la combinación con el Internet de las cosas (IoT) y la tecnología portable (wearables).

Al analizar millones de interacciones químicas, herramientas como AlphaFold (que han llevado a sus autores al Premio Nobel este año) " han revolucionado el entendimiento de las proteínas, lo que abre nuevas puertas para el desarrollo de terapias dirigidas ". Mayol sostiene que, en los ensayos clínicos , la IA permite optimizar la selección de participantes, identificar biomarcadores clave, prever resultados, incluso generar un grupo de control sintético, es decir, generado por la propia IA. Determina que esto reduce cargas para las personas sanas que antes formaban parte de los estudios, costes monetarios y, sobre todo, tiempo. En logística sanitaria, " la IA mejora la gestión de suministros, asegurando que los medicamentos y equipos lleguen al lugar correcto en el momento adecuado ".

Así, en los próximos cinco años, en palabras de Mayol, " las áreas más transformadas serán el diagnóstico por imágenes, la documentación clínica y la personalización de la atención médica ". Por otro lado, " la monitorización remota y la investigación farmacológica verán avances significativos ". Sin embargo, sentencia, " la transformación más importante será en el tiempo disponible de los médicos para interactuar con los pacientes, gracias a la automatización de tareas administrativas ".