Desde que aparecieron las primeras herramientas conversacionales de la inteligencia artificial (IA), miles de nuevos sistemas de IA han sido ya implantados en el sector de la medicina para su uso clínico. "Ahora el gran reto es el manejo masivo de información en enfermedades complejas como cáncer, enfermedades autoinmunes y otras, que permita ayudar a desentrañar sus causas, biomarcadores y evolución, aún desconocidos en buena parte, y mejorar su investigación, diagnóstico, tratamiento y prevención", aseguró el Prof. Víctor Maojo, académico correspondiente de la Real Academia Nacional de Medicina de España (RANME), durante una reciente sesión científica celebrada bajo el título "Las Academias y la Inteligencia Artificial".

En su opinión, la formación en la IA y manejo de datos médicos tiene que ser parte integral en el estudio de cada área de la medicina en estudiantes, residentes y en formación continuada del médico, no una asignatura aislada. "El médico debe comprender el funcionamiento básico y las limitaciones tecnológicas y médicas de la IA, y su contexto profesional, ético y legal", afirmó el Prof. Maojo, que también es catedrático de Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Madrid.

Asimismo, estas adaptaciones tecnológicas deben ser graduales y adecuarse a la atención del paciente y al trabajo habitual del médico, no viceversa. "Más de un 60% del trabajo del médico actual consiste en el manejo de información. Será necesaria una mejor infraestructura digital, con mejores historias clínicas electrónicas e integración de toda la información del hospital o centro médico", apuntó.

Respecto a las oportunidades que ofrecen las herramientas con IA, estas son múltiples: mejores diagnósticos, tratamientos (fármacos y vacunas), prevención y, sobre todo, investigación. Por el contrario, apostilló este experto, estos sistemas tienen limitaciones técnicas como las alucinaciones, es decir, respuestas que parecen plausibles, pero son falsas, los sesgos en las respuestas, e implicaciones éticas y legales. "Un uso inadecuado de la IA puede causar daños médicos severos al paciente y también perjuicios profesionales al médico", añadió.

Por último, el Prof. Maojo comentó que, aparte de la enorme capacidad de computación, los sistemas de IA médica intentan emular los complejos componentes cognitivos del razonamiento médico y poder explicar las conclusiones a las que llegan; pero los sistemas de la IA generativa actual son básicamente estadísticos y aunque suene extraño, aún se desconocen los aspectos de su funcionamiento interior. "La IA tiene que ayudar a los médicos a manejar mejor toda la información y conocimientos hoy disponibles, y no pretender sustituirlo. Este ha sido un error clásico en la IA médica, que hoy puede volver a repetirse", advirtió.

El Prof. Maojo coordinó esta interesante sesión acompañado de diferentes expertos con perfiles distintos, académicos de la RANME, invitados extranjeros pioneros de la IA en los años 70 y miembros de la Academia Nacional de Medicina de Estados Unidos, que dialogaron y debatieron sobre temas de gran relevancia científica.

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