IM MÉDICO #50

im MÉDICO | 50 7 En general, los beneficios potenciales de la IA se basa- rían en el resultado de sumar los beneficios de mejorar la morbilidad y mortalidad de muchas enfermedades y en reconocer aquellas patologías o procesos en que los esfuer- zos terapéuticos no redun- dan en un beneficio para el paciente. “ Este balance podría generar una mejor gestión de los recursos sanitarios, que, asociadoa lapropia capacidad de estos algoritmos demejorar la gestión de los recursos, po- dría dar lugar a una importan- te mejoría en la sostenibilidad del sistema sanitario”. A la hora de analizar los contras de la IA, José Ibeas reconoce que un uso inadecuado, como en cualquier proceso, y más a nivel asistencial, puede dar lugar a resultados no deseados. “ Es decir, todas las fases que incluye el desarrollo de estas herramien- tas, desde que los datos sean representativos de la población que se aplica, que los algoritmos estén adecuadamente entrenados y validados, o que el uso de los sistemas de soporte a la decisión que se han generado con estos algoritmos sean adecuadamente utilizados por sus usuarios, implican la aparición de puntos en que puedenaparecer debilidades del sistema y que den resultados que no beneficien al paciente”. Por ello, es crucial establecer modelos de validación adecua- dos y con cumplimientos de la regulatoria y de la ética de un modo apropiado. Herramientas y aplicaciones Para el doctor, las herramientas y aplicaciones para el desarrollo de esta tecnología hoy en día están a disposición de cualquier investigador.“ Conel abaratamientode latecnologíaporun ladoy la posibilidad del acceso a los datos a las historias clínicas informatiza- das por otro, ya es factible poder llevar a cabo este tipo de proyectos”. Los puntos clave a tener en cuenta pasan por tener acceso a los datos yunentornopara realizar lacomputacióndondegenerar los algoritmos. El expertocomentaque lacomputacióndistribuida, es decir, poder computar en lanubeaunpreciomuy razonabley, por otro lado, que el software para su desarrollo sea libre, hace que la viabilidad de estos proyectos sea factible. Los retos de la IA A la hora de analizar el manejo de posibles pandemias, como el Covid-19, el doctor explica que éste es, precisamente, uno de los campos en que la utilidad de la IA tiene un gran reto.“ Lagran can- tidaddedatosqueseestánobteniendoestádemostrandoque,porun lado, sepuedenidentificar lasvariablesquesepuedenrelacionarmás conlasdistintasposibilidadesdeevolucióndelpacientey,porotro,que potencialmente se podrá individualizar el riesgo en cada paciente”. La formación, esencial entre profesionales El Máster en Inteligencia Artificial y Big Data en Salud que organizan el Hospital Parc Taulí de Sabadell y la Escuela de Ingenieria de la Universitat Autònoma de Barcelona aborda estos aspectos. “ La colaboración conjunta de ambas instituciones ha sido el resultado de intentar dar salida precisamente a todos los retos anterior- mente expuestos con este programa formativo. La formación de los ingenieros hoy es muy elevada y es fácil para ellos acceder a estos conocimientos. De hecho, ya se están generando incluso las primeras promociones en el Grado de Inteligencia Artificial en ingeniería. Sin embargo, no hay programas de formación en esta área dirigida especí- ficamente a los profesionales de la salud. Y esto supone un gran problema”. El programa de este Máster, Postgrado o Cursos de Especialización pretende cubrir diversas áreas desde la perspectiva del profesional de la salud. Sin tener que trabajar como un ingeniero, pero adquiriendo todos sus conocimientos y, además, cubriendo toda la visión en esta hoja de ruta del clínico, incluyendo la parte legal o ética. Para el doctor, el planteamiento de generar proyectos en IA es una tarea que hoy en día ya está al alcance de todos. Pero esto supone tener controlada cada una de las fases necesarias. Y cada una de estas se puede convertir en un reto. “El acceso a los datos y la generación de una estructura bien elaborada para poder ser analizada. La generación de la hoja de ruta para la preparación o preprocesado de los datos, la gene- ración del algoritmo y su validación en función de la patología de estudio. La creación del equipo multidisciplinar entre clínicos e ingenieros de datos con los conocimientos adecuados para llevar a cabo el proyecto. La aplicación de la regulatoria y los principios éticos para poder ser aprobado por el comité de ética correspondiente. Y, por último, no olvidar la visión del paciente, es decir, en proyectos que lo requieran incluir al paciente como parte fundamental en la evaluación de la herramienta” , añade. Si a todos estos restos añadimos las resistencias que suele haber al cambio en los sistemas de salud, tendremos la visión global a que nos enfrentamos. Según el doctor, y “no olvidemos que las resistencias vienen desde el usuario final de la herramien- ta al directivo que tiene que aprobarla o dar el visto bueno a su financiación. De hecho, uno de los mayores cuellos de botella es la financiación. Y esta va a depender de su priorización, que no deja de ser el quid de la cuestión en los planes estratégicos”. El futuro de la IA Aunque el experto comenta que ello es difícil de pronosticar, sin duda va a llegar como un tsunami. “ Nos va a implicar como usuarios, como investigadores, como directivos. Pero, lo más importante es la actitud de todos y cada uno de nosotros. Solo hay dos: pasiva, y esperar que todo se ponga solo en su sitio, con lo que será más difícil beneficiarse de su uso y el paciente perderá estas posibilidades. O activa, incorporándonos desde su aplicación a su desarrollo”. Para ello, el doctor tiene claro que debemos estar preparados porque es uno de los principales objetivos de la Comisión Europea. “ De nosotros depende subirnos al carro”.