Doctor Miralles - Reflexiones en Medicina Interna

octubre 11, 2024

¿Estamos evaluando adecuadamente la inteligencia artificial en medicina? Lecciones del pasado y retos futuros

Siempre hemos pensado que la medicina es la punta de lanza del progreso y del conocimiento científico. Desde las vacunas que han salvado millones de vidas hasta los avances en cirugía y tratamientos personalizados. La medicina ha estado históricamente a la vanguardia de la innovación. Por ello es sorprendente aceptar que cuando se trata de inteligencia artificial (IA), vamos rezagados. Sectores como la banca y el comercio han sido transformados radicalmente por la IA. Sin embargo, nuestros sistemas de salud siguen avanzando a paso lento.

Tomemos como ejemplo la banca. En los últimos años, grandes instituciones financieras han adoptado la IA a gran escala para optimizar procesos, reducir riesgos y mejorar la experiencia del cliente. Un informe de Deloitte revela que la IA ha permitido automatizar más del 70% de las actividades comerciales. Esto ha generado un impacto significativo en la eficiencia y reducción de costos. Accenture también destaca cómo la IA generativa está transformando áreas clave en el sector financiero, desde la atención al cliente hasta la gestión de riesgos. Sin embargo, la medicina, a pesar de su gran potencial para integrar la IA en diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados, parece resistirse a este cambio.

Al igual que estos sectores, la medicina también se enfrenta a sus propios desafíos a la hora de integrar la IA. Estos mayoritariamente son debidos a la naturaleza crítica de la atención al paciente y a las estrictas regulaciones existentes. Pero a pesar de ello me ronda una cuestión constante en la cabeza. ¿Estamos evaluando correctamente esta tecnología en medicina?

La IA, por su naturaleza disruptiva y en constante evolución, probablemente no puede ser medida con los métodos tradicionales como los ensayos clínicos. ¿Podemos aplicar un estándar rígido a una herramienta que aprende y se adapta constantemente? La experiencia en otros sectores, las lecciones del pasado y la reclusión en pequeños nichos de conocimiento quizás nos puedan ayudar en este análisis.

La IA y los métodos tradicionales: ¿una pareja incompatible?

Al hablar de IA en medicina, es tentador suponer que podemos evaluarla igual que un nuevo fármaco o dispositivo. Sin embargo, la IA no es un “producto” estático que se pueda medir en una sola instancia. Esta se va ajustando a nuevos datos y circunstancias constantemente. Entonces, ¿cómo evaluar algo que cambia casi en tiempo real?

Un reciente estudio publicado en The Lancet Digital Health mostró que la mayoría de los ensayos clínicos sobre IA se llevan a cabo en entornos controlados y a menudo en un solo centro. Aunque la mayoría de estos estudios arrojan resultados positivos, son insuficientes para reflejar la complejidad del mundo real. Es como evaluar el funcionamiento de un coche autónomo en una pista sin tráfico. Claro que funciona, pero ¿qué pasa cuando ese coche se enfrenta al caos del tráfico cotidiano?

Pequeños grupos, grandes ideas… pero una brecha creciente

Hoy en día, gran parte de la investigación clínica en IA está en manos de pequeños grupos de médicos y científicos que desarrollan herramientas específicas para sus entornos locales. Estas soluciones suelen ser extremadamente útiles pero la falta de estandarización y validación a gran escala impide que muchas de ellas trasciendan a otros contextos.

Recientemente, hemos visto varios ejemplos en las Jornadas de casos de uso de IA generativa en ciencias de la salud organizadas por la Universidad de Barcelona. En este evento, varios clínicos presentaron herramientas basadas en modelos de lenguaje que resultaron ser muy útiles y de un alto nivel técnico. Esto demuestra cómo es posible aplicar la innovación a nivel micro sin necesidad de tener grandes conocimientos de programación. En mi caso, he desarrollado varias herramientas que me ayudan en la toma de decisiones en los campos asistencial, formativo y de gestión. Aun así, entiendo que el verdadero reto radica en lograr una adopción más amplia y estandarizada.

Este fenómeno puede estar generando una creciente brecha de conocimiento entre aquellos médicos que dominan estas tecnologías y los que no tienen los recursos o tiempo para integrarlas en su práctica diaria. Según un informe de Becker’s Hospital Review, los empleos sanitarios son los que menos demandan conocimientos de IA. Esto refleja la falta de integración de estas herramientas en los programas de formación médica y en la infraestructura hospitalaria, lo que contrasta con otros sectores donde la IA está mucho más consolidada.

Lecciones del pasado: cuando la medicina cambió para siempre

La historia de la medicina se repite y está llena de avances disruptivos que al principio generaron escepticismo. Si echamos la vista atrás, podemos aprender de cómo otros cambios tecnológicos lograron abrirse paso:

– Los antibióticos: En la década de 1940, la penicilina revolucionó el tratamiento de infecciones bacterianas, pero al principio su producción en masa y validación fue un reto. Como con la IA, el éxito no fue solo cuestión de eficacia clínica, sino de cómo escalar su uso y estandarizar su producción

– Radiología: Wilhelm Röntgen descubrió los rayos X en 1895, y aunque al principio muchos médicos lo consideraban una curiosidad, la radiografía se adoptó rápidamente una vez que se demostraron sus aplicaciones clínicas. Sin embargo, su adopción también requirió un tiempo considerable para que se desarrollaran las competencias y protocolos de seguridad necesarios, un reto similar al que enfrenta la IA en la actualidad

– La laparoscopia: En los años 80, muchos cirujanos se resistieron a la laparoscopia, argumentando que era innecesaria. Con el tiempo, la reducción de complicaciones y tiempos de recuperación hizo que esta técnica se convirtiera en la norma. La clave de su éxito fue la formación continua y la validación a largo plazo. Si la laparoscopia lo logró, ¿por qué no la IA?

Y en otras profesiones, ¿cómo se ha gestionado el cambio disruptivo?

Automatización en la industria: La introducción de robots y sistemas de automatización en el sector industrial generó inicialmente temores sobre la pérdida de empleo. Estudios recientes muestran que, en lugar de eliminar puestos de trabajo, la automatización ha transformado el tipo de habilidades necesarias. Según McKinsey, alrededor del 64% de las horas de trabajo en manufactura tienen el potencial de ser automatizadas. Esto también abre oportunidades para que los trabajadores se centren en tareas de mayor valor, como la resolución de problemas y la toma de decisiones más complejas.

Vehículos autónomos: La llegada de los coches sin conductor ha generado entusiasmo y escepticismo a partes iguales. Los accidentes con coches autónomos han dejado claro que esta tecnología necesita más pruebas y regulación. Del mismo modo, la IA en medicina debe ser monitorizada y ajustada constantemente.

Big Data en comercio: Amazon y otras grandes empresas han transformado el comercio mediante el análisis de grandes volúmenes de datos. Según McKinsey, la adopción de la IA generativa en las cadenas de valor ha transformado la producción. La IA en medicina necesitará algo similar, equipos multidisciplinares que trabajen en el análisis de datos.

Cuando observamos como la IA ha revolucionado otros sectores profesionales no podemos seguir esperando que el tiempo sea el que encaje esta tecnología en el sector salud. Puede que, si no nos movemos rápido, los beneficios que esta puede ofrecer se pierdan. Si no actuamos pronto, corremos el riesgo de que los beneficios que la IA puede ofrecer se diluyan entre las barreras regulatorias y la falta de adopción. Es responsabilidad de todos los actores del sistema sanitario acelerar este proceso

El futuro de la IA necesita evaluación, pero también adaptación. En un momento en el que los sistemas sanitarios se enfrentan a escasez de personal y a una creciente sobrecarga administrativa debemos explorar nuevas formas de trabajar. Es prioritario facilitar a los profesionales instrumentos que pueden analizar volúmenes ingentes de información por segundo buscando las mejores evidencias para el diagnóstico y el tratamiento de los pacientes. La lógica nos dice que esto puede mejorar la eficacia clínica, la experiencia del paciente y disminuir los errores médicos. Todo ello permitirá a los profesionales de la salud dedicarles más tiempo a los pacientes y hacer un sistema de salud más humano y sostenible.

La inteligencia artificial no viene a reemplazar al profesional sanitario, sino a amplificar su capacidad de cuidar y tratar al paciente. Al igual que el descubrimiento de la imprenta no disminuyó la creación literaria, sino que la multiplicó. En los 45 años posteriores a su invención, en 1454, se imprimieron un millón más de libros que los que se habían copiado en los mil años anteriores. Hoy, la IA tiene el potencial de hacer lo mismo por la medicina. Dependerá de nosotros, los profesionales de la salud, allanar ese camino e integrar la tecnología de manera ética y efectiva en nuestra práctica diaria. Debemos estar preparados para liderar ese futuro con el paciente como nuestro principal foco.

abril 23, 2024

Compasión en tiempos tecnológicos. Humanizando la medicina moderna

Vivimos en una era de avances impresionantes. Cada día el estado de bienestar nos brinda soluciones tecnológicas que simplifican nuestras vidas. El acceso a la tecnología se ha democratizado. Podemos conectarnos con cualquier persona por muy lejos que esté. Somos capaces de acceder a canales que nos aportan información y un conocimiento inabarcable. Es posible, por ejemplo, realizar operaciones bancarias y administrativas desde la palma de nuestra mano. Y todo ello de una forma inmediata. El progreso nos está facilitando la vida.

Pero a veces pagamos un precio nada despreciable. Nos creemos con el derecho a la inmediatez. Tiene que ser ya y ahora. Cuando no lo conseguimos nos atormenta la frustración. Las cosas que no se alcanzan de una forma inminente comienzan a perder valor. Todo aquello que requiere tiempo para sedimentar o para que se puedan ver resultados es despreciado.

Es posible que esta reflexión sea fruto de mi “deformación” como internista. Los de mi especialidad manejamos mucha incertidumbre y a menudo necesitamos tiempo y perspectiva para ir encajando las piezas del puzle. Tengo la sensación de que cuando las prisas y el ahora son las señas de identidad, banalizamos aspectos no menos importantes como la empatía y la compasión. Ojalá sea solo una opinión sesgada por mi parte.

Esta reflexión sobre la compasión ha cobrado más fuerza en mi mente, especialmente al contemplar el papel emergente de la inteligencia artificial (IA) en nuestra práctica. Preparando alguna charla reciente sobre IA, he constatado que son muchos los autores y artículos que nos advierten de la ayuda que esta nueva herramienta nos prestará para ahorrar tiempo y poner más foco en el paciente. Sin duda es uno de los potenciales beneficios de la IA, pero cuando inciden en la mejora de la empatía, la confianza y la compasión probablemente es porque se palpa un deterioro de estos valores.

Compasión en crisis. Una llamada a la acción

Estudios alarmantes indican una crisis de compasión en el sector sanitario. Si bien el 75% de los pacientes y médicos reconocen que la compasión es tan importante que puede marcar la diferencia entre morir o vivir, apenas la mitad creen que el sistema sanitario realmente facilita que se pueda actuar compasivamente. Un estudio sueco reveló que pacientes que requirieron asistencia urgente, a los cinco años de haberla recibido, el recuerdo que más perduraba era la falta de compasión en su atención. Resultados similares en un estudio británico llevó al Primer Ministro del Reino Unido a impulsar una asistencia enfocada en la compasión. No parece, por tanto, que se trate de un problema residual, sino más bien una cuestión endémica.

Tendemos a dudar de todo aquello que no se puede medir cuantitativamente. Es famosa la frase de Edwards Deming, impulsor de la calidad total, “confiamos solo en Dios, el resto han de aportar datos”. Pero muchos de esos valores que creemos no mensurables producen resultados palpables. En muchas ocasiones tenemos el sesgo de no conocer la métrica que hemos de emplear o de dejarnos llevar por la impaciencia, como he comentado al inicio.

La compasión salva vidas

La compasión en diferentes esferas del área asistencial aporta resultados que en demasiadas ocasiones son aplastantes.

Diversos estudios confirman, no solo, que la compasión es éticamente deseable, sino que mejora significativamente los resultados clínicos. La compasión ha demostrado disminuir el dolor tras una cirugía y la ansiedad antes de la misma. Los pacientes diabéticos disminuyen sus complicaciones, posiblemente por mejor adherencia a los tratamientos. Mejora los efectos del tratamiento en pacientes con migraña. Los pacientes con enfermedad avanzada por cáncer de pulmón presentaron una supervivencia mayor, según un estudio publicado en The New England Journal of medicine
La ausencia de una asistencia compasiva aumenta los errores médicos. En estos pacientes se realizan más pruebas complementarias y son remitidos a más especialistas. Todo esto lleva asociado sobrediagnósticos y consecuentemente tratamientos fútiles que generan daños evitables en nuestros pacientes. La asistencia poco compasiva, además del perjuicio para la salud del paciente, provoca consumo de recursos innecesarios, socavando la sostenibilidad del sistema.
Los profesionales sanitarios presentan un alto grado de competencia para una atención compasiva (véase su implicación durante la pandemia por covid-19). Probablemente, es la capacidad para expresarla lo que está más comprometida. Todos hemos experimentado que cuando ofrecemos compasión no nos empobrecemos sino todo lo contrario. Se ha publicado que los clínicos mejoran su satisfacción cuando su actitud es compasiva. Además, este tipo de acciones es un factor protector frente al “burnout” de los profesionales asistenciales. En un estudio longitudinal, una cultura emocional compasiva se asoció con un menor agotamiento emocional y absentismo laboral entre el personal sanitario.

Un futuro compasivo

Existen demasiados argumentos a favor del círculo virtuoso que genera una atención sanitaria compasiva.

Lejos de ser antagónicas, la compasión y la tecnología pueden formar un tándem perfecto. Aprovechemos las innovaciones de la IA para ahorrar tiempo y dedicar esos valiosos minutos que nos ahorramos en ofrecerle a nuestros pacientes dosis extra de cariño, sonrisas, miradas y palabras cariñosas. Un corazón compasivo puede ser tan curativo como la más sofisticada de las IA. Quizás el día de mañana estas herramientas no solo diagnosticarán con mayor precisión, sino que también nos recordarán que los pacientes necesitan una dosis importante de compasión.

octubre 17, 2023octubre 18, 2023

Transformando la medicina a través del lenguaje

En los últimos meses, hemos sido testigos de una explosión en la popularidad de términos como “metaverso,” “big data,” “deep learning,” y “blockchain”. A pesar de ello parece que últimamente se los ha tragado la tierra. Ha emergido, sin embargo, un término de una forma asombrosa, ChatGPT. Este es el más conocido de los grandes modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial. Las búsquedas de “Chatgpt” han aumentado más de un 5000% en los últimos 12 meses cuando consultamos Google Trends, marcando un fenómeno que no podemos ignorar.

Y es solo la punta de iceberg ya que han surgido otros modelos como Google Bard, Perplexity, Claude.

Es fascinante conocer las tareas que se pueden desarrollar con la tecnología. Pero, es difícil entender conceptos genéricos como la inteligencia artificial. Tendemos a rechazar ideas que cuestionan nuestros conceptos “fundamentales”. Cuando algo pone en peligro nuestros conocimientos básicos se desata nuestro “dictador interno” que se opone. Lo explica de una forma magistral Adam Grant en su último libro Piénsalo otra vez.

Uno de esos conceptos es que la inteligencia es humana. Ni los animales y mucho menos las máquinas pueden pensar como nosotros. En todo caso pueden desarrollar algunas tareas más rápido que nuestra mente y además porque nosotros las hemos programado.

El lenguaje hace más accesible la IA

El surgimiento de estos sistemas de lenguaje democratiza la tecnología. La novedad radica en nuestra capacidad para comunicarnos con la inteligencia artificial utilizando nuestro propio lenguaje. Se ha desencadenado una revolución que abarca todos los aspectos de la vida. Esto, en mi opinión, podría marcar el comienzo de un antes y un después en la historia de la tecnología. En cuestión de dos meses después del lanzamiento de ChatGPT, ya contaba con 100 millones de usuarios, un hito sin precedentes.

La comunicación es una parte fundamental de lo que nos hace humanos. Nos relacionamos, compartimos conocimiento y construimos sociedades a través del lenguaje. El lenguaje es una de las razones por la cual somos la especie dominante en la Tierra.

Nuestro modelo de comunicación nos permite pertenecer a un grupo más grande de individuos. El número de Dunbar, relaciona el tamaño del cerebro con la cifra de relaciones estables que los animales pueden mantener con los de su especie. Este es de 150 en el caso de los humanos. En gran parte se debe al lenguaje como se recoge en el libro La evolución del cerebro humano. Mientras algunos simios requieren contacto físico para vincularse a otros. Nosotros gracias a nuestro modelo de comunicación podemos hacerlo de forma más ubicua.

Esta facilidad de uso y accesibilidad ya ha dejado su huella en campos como el marketing y la programación. La medicina también debe estar a la vanguardia en la adopción de esta tecnología. Pero, como en cualquier avance disruptivo, existen detractores que pueden exagerar sus limitaciones. Los luditas se encargarán de vender las maldades de la nueva herramienta. Por tanto, es esencial definir claramente las aplicaciones útiles para evitar su desacreditación.

¿Cómo se mide el impacto de una innovación en medicina? A menudo, se hace a través de la cantidad de publicaciones que genera. Un ejemplo de esto es la búsqueda de “ChatGPT” en Pubmed, que ha arrojado más de 1500 resultados en los 10 primeros meses de este año. Todas las especialidades están buscando su nicho y publican diferentes aplicaciones a diario, por ello quizás aún haya demasiado ruido. Es necesario reflexionar y ser capaces de separar el polvo de la paja.

Sin ánimo de aburrir con una lista interminable, señalaré diez ejemplos concretos en los que este tipo de software está transformando la medicina.

Generación de artículos científicos. Puede ayudar en la redacción de artículos científicos e incluso generar investigaciones por sí mismo.
Creatividad en la redacción. Cuando escribe textos lo hace de forma creativa. No se limita a copiar extractos de otros artículos. En un trabajo publicado en Nature se le solicitó que resumiera 50 artículos de JAMA, New England Journal of Medicine, BMJ, The Lancet y Nature. Estos se sometieron a un escrutinio mediante software antiplagio y obtuvieron un 100% de originalidad, sin detectarse textos copiados.
Memoria de interacciones previas. Estos modelos de lenguaje recuerdan las interacciones previas. Ello permite mantener una conversación abierta en la que no es necesario repetir información por ejemplo cuando comentamos casos clínicos con el sistema.
Resumen de historiales clínicos. Nos permite ahorrar energía y tiempo al ser capaz de resumirnos los hechos más importantes en largos historiales clínicos o de buscar datos específicos en documentos extensos.
Aceleración de revisiones de literatura. Realiza búsquedas exhaustivas de bibliografía para revisiones de la literatura, acortando los tiempos de publicación.
Traducciones precisas. Realiza traducciones a inglés de artículos escritos en otro idioma ajustándose a las normas editoriales de cada revista.
Respuestas útiles para clínicos. Genera respuestas precisas y adecuadas a las preguntas generadas por profesionales de la salud.
Comunicación comprensible para pacientes. Facilita la resolución de dudas y genera textos médicos asimilables por el paciente que se ajustan a los estándares clínicos.
Apoyo a la educación médica. Es una herramienta de ayuda en la formación de los futuros profesionales de la salud
Orientación en el diagnóstico de enfermedades raras. Facilita a los clínicos una orientación diagnóstica en enfermedades poco comunes.

En este emocionante viaje hacia el futuro de la medicina impulsado por la inteligencia artificial, es importante recordar que, aunque exigimos mucho a esta disciplina, también nosotros cometemos errores. Estamos en los albores de una revolución que apenas ha despegado. Estos sistemas de lenguaje han demostrado su capacidad para superar desafíos y ayudarnos en una gran variedad de tareas médicas. La tecnología avanza a pasos agigantados, pero nosotros, como seres humanos, también somos parte fundamental de este proceso. En lugar de ver a la IA como una solución definitiva, debemos abrazarla como una herramienta que aporta mucho valor y que nos ayudará a alcanzar nuevas cotas en la atención médica.