La inteligencia artificial está transformando el sector sanitario con aplicaciones que mejoran el diagnóstico, optimizan los tratamientos y agilizan la gestión hospitalaria. César Bonome, director médico del Hospital San Rafael, analiza cómo esta tecnología ya está impactando la práctica médica y por qué su integración será clave en el futuro de la salud.

¿Qué es la inteligencia artificial en el ámbito médico?

La inteligencia artificial no se trata de un robot vestido de médico que atiende a los pacientes o realiza cirugías mientras los profesionales de la salud se toman un café y comentan sus series favoritas. 

La inteligencia artificial busca que las máquinas imiten el pensamiento y comportamiento humano a través del desarrollo y aplicación de algoritmos complejos. Los algoritmos de aprendizaje automático tienen la capacidad de aprender de la experiencia y de los datos proporcionados; cuanto más avanzado es el algoritmo, mayor cantidad de datos necesita.

En el campo de la medicina, por razones de seguridad del paciente, el avance es más lento en comparación con otras industrias. En el sector automotriz, por ejemplo, los sistemas de navegación y los asistentes de conducción de última generación utilizan inteligencia artificial para frenar si un peatón se cruza en su camino o para calcular la ruta más rápida en función del tráfico. Es evidente que en estos campos la IA ya ha sido implementada durante varios años, pero en medicina también está progresando rápidamente, y las grandes empresas tecnológicas están invirtiendo significativamente en el desarrollo de la IA en el sector salud.

La inteligencia artificial puede ser predictiva, generando resultados a partir de grandes bases de datos que se utilizan en áreas como la investigación, la radiología y la anatomía patológica, elaborando informes basados en la información almacenada. Además, existe la inteligencia generativa que permite crear contenido nuevo a partir de los datos que recopila del entorno o de instrucciones dadas. Por ejemplo, existen programas de IA capaces de elaborar historias clínicas tras una conversación entre el médico y el paciente, resumir artículos científicos o realizar traducciones, facilitando tanto la investigación como las tareas clínicas.

¿Qué aplicaciones tiene la inteligencia artificial en el ámbito sanitario?

En especialidades donde la investigación es crucial para mejorar diagnósticos y tratamientos, como la oncología y la hematología…, la evolución está estrechamente relacionada con la inteligencia artificial predictiva. En estas áreas, se analizarán amplias bases de datos médicas a nivel global (big data) para encontrar soluciones basadas en genómica, biomarcadores e inmunología, lo que representa una oportunidad única para mejorar diagnósticos y personalizar tratamientos. En la medicina personalizada, donde los tratamientos se basan en elementos genómicos y características individuales, la IA es fundamental en la actualidad.

Prácticamente todas las especialidades deben integrar la IA de manera rutinaria para lograr mejoras significativas. En dermatología, anatomía patológica y radiología, donde los diagnósticos dependen del análisis de imágenes, ya hay aplicaciones de IA que proporcionan diagnósticos muy precisos, con la ventaja de que no se fatigan ni cometen errores humanos. La IA puede analizar antecedentes del paciente y las imágenes, aumentando la precisión de los diagnósticos y agilizando decisiones clínicas, lo que contribuirá a optimizar recursos en un sistema de salud que ya enfrenta un déficit de personal.

En telemedicina, la IA puede identificar lesiones dermatológicas y realizar un triage de pacientes en llamadas a los servicios de emergencia, dirigiéndolos al médico adecuado o enviando una ambulancia al domicilio de forma inmediata.

En la detección temprana de enfermedades, existen programas de cribado automatizados que permiten a la IA identificar patologías y facilitar el acceso a tratamientos más precoces. 

En breve veremos casos complejos donde la decisión clínica no es clara, una herramienta de IA que tenga acceso a todos los datos y opciones puede ser invaluable para reducir la incertidumbre.

En tareas de gestión administrativas, existen aplicaciones que revisan automáticamente las historias clínicas, y codifican diagnósticos de manera rápida y precisa, lo que reduce errores y la necesidad de personal dedicado exclusivamente a estas tareas. La gestión del flujo de pacientes en hospitales podría automatizarse para eliminar tiempos de espera y mejorar la precisión del proceso.
 

En resumen, las posibilidades de la inteligencia artificial en el sector salud son amplias y es necesario adaptarse en los próximos años para integrar esta tecnología en nuestras prácticas.

La robótica en cirugía y su relación con la inteligencia artificial

Contrario a la percepción común, los robots utilizados en cirugía no son inteligencia artificial; son meramente dispositivos que asisten en el proceso quirúrgico. Es cuestión de tiempo que se integren sistemas de IA que puedan alertar o corregir al cirujano en caso de que esté a punto de cometer un error. No sé si ya existen en la actualidad, pero hay desarrollo en marcha.

Que un robot pueda de forma autónoma realizar una cirugía, todavía no es posible, sin embargo después de ver lo acontecido en la última década la posibilidad será una realidad futura.

La inteligencia artificial no reemplazará a los médicos

En la próxima década, gran parte de los sistemas médicos dependerán cada vez más de herramientas de apoyo a la decisión basadas en aprendizaje automático, lo que incrementará la seguridad y eficacia de diagnósticos y tratamientos. Sin embargo, estas herramientas nunca sustituirán al médico, que seguirá siendo quien tome las decisiones finales, ya que aporta una intuición que es clave en el diagnóstico y las pautas terapéuticas. 

Es probable que los profesionales que dominen la IA desplacen a aquellos que no la utilicen. Recientemente se ha propuesto aumentar la edad de jubilación para funcionarios, incluyendo a médicos, hasta los 72 años. Hay profesiones de riesgo donde la jubilación se anticipa a los 60 años; creo que la medicina es una de ellas, aunque el riesgo se invierte, ya que recae en el paciente. Considero que la edad de jubilación ideal en esta profesión es de 65 - 70 años, dependiendo de la especialidad del médico y, salvo excepciones,  la IA debería ayudar a cubrir el futuro déficit de profesionales.

Es crucial que los profesionales de la salud se capaciten en IA, y esta debería formar parte de la formación en las facultades de medicina. Los médicos no pueden almacenar toda la información médica que se genera a diario, lo cual podría ser perjudicial para nuestra salud, ya que tendríamos que trabajar en multitarea constantemente. La generación automática de informes y la gestión de historiales clínicos nos permitirá enfocarnos más en la interacción con los pacientes, mientras que la IA se encargaría de las tareas administrativas, ahorrándonos tiempo. La IA no reemplazará al médico, pero uno que no la utilice será menos productivo, cometerá más errores y disminuirá la humanización en su práctica clínica dado que pasaría más tiempo a tareas administrativas que a la interacción con el paciente.
 

La inteligencia artificial, incluso podría humanizar los cuidados de pacientes con enfermedades neurodegenerativas, quienes a menudo ya ni reconocen a sus familiares y no pueden recibir atención constante por sus terapeutas. Estos pacientes pueden recurrir a una pantalla inteligente que les ofrezca música e imágenes que rememoren momentos significativos de sus vidas.

En la actualidad, muchos pacientes consultan a su médico después de haber investigado sobre sus patologías a través de IA (como ChatGPT), lo que hace que tengan un conocimiento previo sobre su enfermedad y es lógico que hablemos con ellos en un contexto similar.

¿Se utiliza inteligencia artificial en el Hospital San Rafael?

En el Hospital San Rafael, pronto contaremos con herramientas de inteligencia artificial para el análisis de imágenes médicas, que ofrecerán beneficios en la eficiencia y efectividad de los flujos de trabajo para técnicos y médicos especialistas, además de reducir errores humanos. Esta aplicación será utilizada para radiografías, resonancias magnéticas y TAC. Solo estamos a la espera de una reunión de capacitación para los especialistas en el área de urgencias.
 

En el último año, he estado trabajando con una herramienta de inteligencia artificial generativa para la elaboración de historias clínicas, codificación de procedimientos y flujo de datos (llamalitica R); solo estamos pendientes de integrarla en nuestro sistema informático. Este sistema escucha la conversación entre el médico y el paciente y redacta automáticamente la historia clínica, lo que nos liberará del uso excesivo del ordenador y nos permitirá mirar a los pacientes en lugar de estar tecleando, así como de todas las tareas administrativas asociadas.

En un futuro más remoto, cuando existan sistemas comercializados que apoyen la decisión clínica y la elección de tratamientos, me encantaría poder integrarlos para facilitar decisiones más precisas en la práctica médica.