La IA pone en riesgo los empleos del sector salud

Dora Villanueva-La Jornada

Hola. Tengo fiebre, dolor de cabeza, pero ningún síntoma respiratorio, ¿qué enfermedad puede ser y qué tipo de medicamentos son los más usuales en una situación como ésta? La vaga pregunta queda suelta en la más conocida plataforma de inteligencia artificial generativa, entrenada para interactuar a través de mensajes de texto, sin ninguna especialidad en alguna ciencia o disciplina.

ChatGPT, antes que nada es cortés: lamento escuchar que no te sientes bien; circunda cuáles son sus límites y alcances para entrar en el terreno de la medicina: es importante que comprendas que no soy un médico y no puedo proporcionarte un diagnóstico preciso, pero los síntomas que mencionas, como fiebre y dolor de cabeza, pueden ser causados por varias enfermedades virales o bacterianas, como la gripe, el resfriado común o incluso infecciones bacterianas como la faringitis estreptocócica.

En la amplitud de todo lo que podría ser, el modelo de lenguaje reconoce: dado que no tengo información sobre tu historial médico y no puedo realizar un examen físico, te recomiendo que consultes a un médico o profesional de la salud para obtener un diagnóstico adecuado y un tratamiento específico para tu situación. No obstante, “para aliviar los síntomas de fiebre y dolor de cabeza, las personas suelen tomar medicamentos de venta libre como el paracetamol o ibuprofeno (…) también es importante descansar, mantenerse hidratado…”

Los consejos y la guía para una automedicación con fármacos de venta libre no dejan de ser compensados con un último exhorto: recuerda que esta información no sustituye el consejo médico profesional. Te insto a que busques atención médica para una evaluación adecuada y recomendaciones personalizadas. Para el cierre, ChatGPT deja de nuevo rasgos de empatía: espero que te mejores pronto.

El acelerado paso que están viendo los sistemas de inteligencia artificial generativa ha ampliado también las discusiones sobre sus alcances, los sectores económicos en que puede integrarse y los empleos que se enfila a remplazar. Una de esas aplicaciones ocurre ya en el ramo de la medicina, donde hay diversas herramientas ya en funcionamiento, sobre todo para remplazar trabajo administrativo, pero a la par hay usos, sobre todo en imagenología, dirigidos a agilizar un diagnóstico.

Como en otros sectores, el avance de la IA en la salud es impulsado por su capacidad de tomar un conjunto de datos no estructurados y darles sentido. Una aplicación no especializada, como ChatGPT, se aventura a dar información condensada sobre posibles causas de un padecimiento, los medicamentos de uso frecuente para la situación y otros consejos terapéuticos comunes.

No obstante, las grandes tecnológicas como Google, Microsoft, así como Amazon, cuentan con sistemas de inteligencia artificial, de inicio chatbots y asistentes para procesar historias clínicas, que están orientados a usarse explícitamente en el ámbito médico. También algunos desarrollos de nicho están avanzando en cuanto a bases de datos con información médica de pacientes anónimos para ayudar en la determinación de un diagnóstico.

Veta de negocio multimillonario

La incursión de la IA en la rama médica es una veta de negocio que se prevé escale 10 veces en una década. De acuerdo con datos recuperados por Statista, en 2021 el mercado de la inteligencia artificial en la atención sanitaria se valuó en alrededor de 11 mil millones de dólares en todo el mundo, para 2030 se pronostica que alcance 188 mil millones de dólares, aumentando a una tasa de crecimiento anual compuesta de 37 por ciento de 2022 a 2030.

Lo que viene es una cosa impresionante, considera Fabián Fernández Saldívar, coordinador de Enseñanza del Departamento de Informática Biomédica de la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Pasa por todas las modificaciones administrativas, el monitoreo de cada paciente en una cama de hospital e incluso en el apoyo al diagnóstico que hace un médico.

La llegada de la inteligencia artificial tendría esa capacidad que rebasa nuestros límites humanos de dar seguimiento a las personas, sus hábitos, su conducta, qué ha comido, incluso cuál es su información genética para saber a qué están propensas y a qué no, qué medicamento le podría ser mejor. Algo a lo que le llamamos la medicina personalizada, detalla.

Por el momento, en el ramo administrativo, lo que más se está implementando son IA de gestión para comunicarse con los pacientes, recabar sus datos y agendar citas, explica Fernández Saldívar. Estos sistemas recuerdan la fecha de consulta a la persona, le preguntan si asistirá; algunos incluso hacen el triaje (la jerarquización de los pacientes con base en cuál debe recibir atención médica de manera más urgente); otros dan seguimiento a los inventarios de farmacia, encuentran correlaciones y predicen qué medicamentos se requerirán.

En el trato con el médico, la maravilla que está haciendo parte de la inteligencia artificial por ahora está mucho en la imagenología; es decir, la que está entrenada para identificar patrones en los diferentes tipos de imágenes y asociarlos con el historial, predecir cómo se puede desarrollar o aminorar la enfermedad, identificar anomalías, enviar alertas al médico, enviarle sugerencias, si a lo mejor un tratamiento no es el más adecuado para ese paciente, expone el profesor de la UNAM.

En esa vertiente de la imagenología, Mamotest, un emprendimiento que trabaja en América Latina, se usa para agilizar el diagnóstico de cáncer de mama, el cual representa 17 por ciento de las muertes de mujeres por tumores malignos en México. Nosotros trabajamos con la medicina tradicional. Hoy, el mejor método para detectar cáncer en una etapa temprana es una mastografía tradicional, explica Matías Loyato, gerente de la firma en el país.

No obstante, en la región no se acostumbran los estudios de manera temprana o preventiva, no hay suficientes médicos especialistas en mama y no hay un seguimiento puntual a la mayoría de pacientes para que lleguen al tratamiento, refiere. Por el momento, Mamotest conecta las imágenes de las mastografías tomadas en cualquier punto del país con los especialistas en la detección de cáncer de mama. Si bien se cuenta con un algoritmo de inteligencia artificial, éste se encuentra en entrenamiento a través del diagnóstico que hacen los médicos.

Hoy los algoritmos sí ayudan a los médicos a cometer menos errores, pero el diagnóstico siempre lo hace un médico con su conocimiento, dice Loyato.

Al margen de nuevas empresas enfocadas a la IA en salud, como Atropos Health que, entrenada con millones de datos de pacientes anónimos, da un informe a manera de diagnóstico para orientar la valoración y tratamiento en la consulta; Subtle Medical, que mejora la calidad de imágenes para facilitar el diagnóstico; o Hippocratic AI, que dice desarrollar el modelo de lenguaje más seguro para la atención médica, las grandes tecnológicas también están haciendo lo propio.

Google plantea aliviar la escasez global de médicos

Google, experta en la explotación de datos, refiere que su equipo de médicos, investigadores e ingenieros están trabajando juntos con la finalidad de crear nueva IA y descubrir oportunidades para aumentar la disponibilidad y precisión de las tecnologías sanitarias a nivel mundial (…). Estamos construyendo y probando modelos de IA con el objetivo de ayudar a aliviar la escasez global de médicos, así como el bajo acceso a herramientas modernas de diagnóstico e imágenes en ciertas partes del mundo.

Esperamos aumentar la accesibilidad y ayudar a más pacientes a recibir diagnósticos y atención oportunos y precisos, refiere la empresa. Una de estas IA es Med-PaLM 2, el modelo de lenguaje especializado en medicina que –al igual que el de Hippocratic AI y Atropos Health– pueda responder preguntas médicas con precisión para exentar un examen de licencia médica. También cuentan con Deep­Variant para el análisis genómico, y Digital Medicine, que usa modelos de aprendizaje profundo para dar un abanico de predicciones sobre el curso de pacientes hospitalizados.

Nuance, de Microsoft, ofrece IA para el reconocimiento de voz basado en la nube, que se usa para el historial clínico completo del paciente. Utilizado por 90 por ciento de los hospitales y 10 mil centros de salud en todo el mundo, nuestras soluciones con IA capturan 300 millones de historias clínicas cada año, reporta en su página web.

OMS enlista reservas

Los avances que está teniendo la IA han forzado un posicionamiento por parte de la Organización Mundial de la Salud (OMS). El organismo advierte que sí hay evidencia de que las tecnologías, sobre todo en países de ingreso alto que tienen el dinero para implementarlas, han ayudado a mejorar la velocidad, la precisión del diagnóstico y la detección de enfermedades; facilitar la atención clínica; reforzar la investigación en el ámbito de la salud y el desarrollo de medicamentos, y apoyar diversas intervenciones de salud pública, como la vigilancia de la morbilidad, la respuesta a los brotes y la gestión de los sistemas de salud.

No obstante, la OMS pide no sobrestimar los alcances de estos sistemas, y menos dejar su desarrollo únicamente a privados. El uso no regulado de la IA podría subordinar los derechos e intereses de los pacientes y las comunidades a los poderosos intereses comerciales de las empresas tecnológicas o a los intereses de los gobiernos en materia de vigilancia y control social, expone en Ética y gobernanza de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud.

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) muestra que hasta 2021, entre sus miembros, México era el de mayor gasto de bolsillo en salud; 41 por ciento del dinero que gasta el país en recibir atención médica, o en la adquisición de medicamentos y tratamientos, viene directamente de los hogares, pese a las aportaciones presupuestales y laborales que recibe el sistema de salud. A la vez, hasta 2020 que hay datos, era la economía del grupo con la menor cobertura en salud.

En ese contexto, el verdadero impacto de la IA en un sistema de salud, para ahorrar recursos y reducir la saturación de los servicios públicos, pasa por optimizar todo el ecosistema con tecnologías digitales; hasta ahora se tienen pequeñas islas funcionales, como en la imagenología, pero para su uso óptimo tendría que ser todo un cambio integral, que nosotros le llamamos la transformación digital, refiere Fernández Saldívar.

Uno de los usos más esperados de la IA en medicina, explica el profesor de la UNAM, es el acompañamiento hacia el proceso diagnóstico y terapéutico, pero esto requiere que los sistemas sean entrenados con datos locales del territorio donde se van a utilizar, es decir, necesitan conocer a la población. “Tendrían que saber ‘ah, es que los mexicanos tienen mayor protección a la diabetes’ (…), parte de lo que hace que una inteligencia artificial sea exitosa, es de dónde obtiene los datos”.

Opacidad de los algoritmos

La recolección de datos y los sesgos que podrían contener encabezan los desafíos éticos y de privacidad al utilizar la IA en el ámbito de la salud pública, de acuerdo con el modelo de lenguaje ChatGPT.

La recopilación y el análisis de datos sensibles de salud pueden comprometer la privacidad de los individuos. Es fundamental garantizar que los datos se almacenen y se utilicen de manera segura y que se tomen medidas para proteger la identidad de las personas, comenta el aplicativo de IA; a ello suma la necesidad de que la obtención de la información sea a través de consentimiento informado.

Advierte el riesgo de que los datos utilizados para entrenar los algoritmos contengan sesgos que terminen por discriminar a un grupo de la población; reconoce que no todas las comunidades tienen igual acceso a la tecnología; además de la opacidad de los algoritmos de IA y el riesgo de que los sistemas sean vulnerados por ataques cibernéticos.

Los desarrollos en IA en el ámbito de la salud deben ser supervisados de cerca por entidades reguladoras para garantizar que se adhieran a las normas éticas y de privacidad establecidas, considera también ChatGPT; y asume que la automatización a través de la IA puede tener un impacto en el empleo, especialmente en roles administrativos, y en la atención médica puede cambiar la dinámica de la relación médico-paciente. No explica por qué.

En medio, como parte de esos desafíos, está la necesidad de identificar quién es responsable en caso de errores o malentendidos en el uso de IA en la salud pública.

En este punto, ni las grandes tecnológicas, ni empresas que tienen su nicho exclusivamente en la salud, tampoco los especialistas humanos o los modelos de lenguaje impulsados por IA se atreven a enunciar un relevo de la función médica humana. Reconocen la función de triaje y diagnóstico básico que hicieron los chatbots en varias partes del mundo para gestionar la saturación de los sistemas de salud durante la pandemia de coronavirus, pero no más allá, por ahora.

La IA tiene el potencial de revolucionar la industria de la salud y jugar un papel importante en el diagnóstico médico. Algoritmos avanzados pueden analizar grandes volúmenes de datos, incluyendo historiales médicos, síntomas, imágenes médicas y resultados de pruebas, para ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más precisos y rápidos. También pueden ser útiles en la identificación de patrones y en la predicción de enfermedades basándose en la información recopilada de múltiples pacientes, comenta al respecto ChatGPT.

Sin embargo, es importante tener en cuenta varios desafíos éticos, de privacidad y precisión, que deben abordarse antes de que la IA pueda utilizarse de manera generalizada en el diagnóstico médico (…), es probable que con el tiempo, a medida que la tecnología y los algoritmos mejoren y se perfeccionen, la inteligencia artificial generativa pueda ser una herramienta valiosa para ayudar a los médicos a llegar a diagnósticos más rápidos y precisos, especialmente cuando se combina con la experiencia clínica y el juicio humano de los profesionales de la salud. Va y viene.

Fernández Saldívar, por su parte, enfatiza que hay muchos aspectos legales y éticos a considerar sobre el uso de la IA en el ámbito médico, porque al final, la responsabilidad sigue siendo de los humanos.