Tengo un primo médico -es verdad, se llama Miguel Burgueño y fue jefe del Servicio de Cirugía Maxilofacial en el hospital La Paz en Madrid hasta que se jubiló- que lo resume así: “Cómo no vas a fiarte de un ordenador que tiene en su memoria miles de datos de historias clínicas mientras que yo apenas me acuerdo de unos centenares”. Hablábamos de los avances de la Inteligencia Artificial (IA) aplicados en la medicina. ¿Recuerda cuando el médico le dice que su familiar que padece tal enfermedad la superará en tal porcentaje, o que tendrá secuelas en otro tanto? Con la IA conseguirán afinar de tal manera que apenas habrá espacio para las posibilidades. Vienen tiempos parecidos a la ciencia ficción en el que cada persona tiene una curación hecha a medida, personalizada o… ¿se decía de precisión?

LA IA ES IMBATIBLE POR SU CAPACIDAD PARA MANEJAR MULTITUD DE DATOS SOBRE SÍNTOMAS QUE A UN MÉDICO SE LE ESCAPAN

En los estudios médicos que leímos para este reportaje nos hemos encontrado continuamente con el término “medicina de precisión” o “medicina personalizada”. Unos los usan como sinónimos, otros no. Se puede decir que la primera, la de precisión, es el paso previo a la segunda. Se trata de la curación no solo enfocada a la enfermedad, sino también a las características individuales del paciente: su genética, factores ambientales, hasta el nivel socioeconómico. Para evitar caer en discusiones que consumen muchas páginas y que no nos sacan de dudas, nos quedamos con el término Medicina Personalizada de Precisión (MPP) usado por el Colegio de Médicos. En definitiva, se trata de curar a enfermos por las características que los hacen únicos, más que enfermedades en general. Ya sabe: no hay enfermedades, sino enfermos. Y en esto, la IA es imbatible por su capacidad para manejar multitud de datos sobre síntomas que a un médico se le escapan. Cualquier cosa: desde unas manchas diminutas en una radiografía que apenas se perciben a un antecedente familiar escondido en el historial médico.

Por citar un ejemplo de aquí y reciente. En mayo de este año, la Universidad de Córdoba y el Instituto Maimónides de Investigaciones Biomédicas diseñaron un modelo basado en IA para el diagnóstico temprano de Alzhéimer con una precisión del 95%. Para entrenar al programa informático usaron multitud de datos de enfermos ya diagnosticados. Así pues, el programa ve muchos casos, saca patrones comunes y de esa forma detecta nuevos. De este modo, cuando el médico introduce el resultado de algunos síntomas de un paciente, el sistema le avisará para que valore la existencia de Alzhéimer con nuevas pruebas hasta confirmar el diagnóstico.

Uno de los problemas de estos programas es que, para ser fiables, necesitan entrenarse con muchos datos; cuantos más mejor. Sin embargo, empresas emergentes sanitarias en IA españolas se quejan de la negativa de centros de salud a cederlos pese a que se facilitan sin que sea posible identificar al paciente. Argumentan que hay una ley europea de protección de datos que dice claramente que si el dato está anonimizado y es con fines de investigación, es una obligación compartirlo. En eso también coinciden los científicos: donde hay más limitaciones en la IA es en encontrar datos que sirvan de entrenamiento a los programas. Dolores del Castillo, investigadora del Centro de Automática y Robótica y científica titular del Consejo Superior de Investigaciones Científicas, señala que, además de los permisos, “otro problema para entrenar el programa de IA es encontrar una masa de pacientes lo suficientemente importante que responda al patrón que vamos buscando”.

Asistente virtual

Del Castillo nos apunta que “donde indiscutiblemente la IA juega un papel clave es en la imagen (radiología, resonancias magnéticas, tomografías, etc.) para detectar y diagnosticar una enfermedad y su evolución”. Hay infinidad de ejemplos. En Gran Bretaña el sistema Mia detectó entre 10.000 mamografías las de 11 mujeres con cáncer de mama cuyos tumores minúsculos pasaron desapercibidos para los médicos. Por el otro lado, para el cáncer más prevalente en hombres, el de próstata, el Hospital Universitario Ramón y Cajal de Madrid cuenta con un programa QP-Prostate basado en IA para su detección temprana.

Como estos casos, muchos más. Incluso algunas universidades anuncian una aplicación móvil que detecta con un selfie un glaucoma, cataratas… No nos vengamos arriba; sobre este caso es mejor esperar a más estudios que corroboren lo que anuncian.

Otras de las ventajas que destaca Dolores del Castillo es la de la rehabilitación. Por ejemplo, en un daño cerebral la IA puede descubrir puntos que no están afectados en el cerebro y que se podrían potenciar para intentar suplir los otros. Además, está la IA aplicada en farmacia, que permite ahorrar muchos costes en ensayos; por ejemplo, para saber la mejor molécula para un medicamento.

En cualquier caso, como dice Del Castillo: “La IA es una ayuda al médico, que es el que toma la decisión”. Imagine que algo falla en el tratamiento. ¿A quién se le echa la culpa? ¿Al creador del algoritmo que ni siquiera conoce al paciente? En eso hay unanimidad tanto en pacientes como en científicos y facultativos, incluido mi primo: “La última palabra sobre el diagnóstico y tratamiento la debe tener un doctor porque es su responsabilidad”, sentencia.