La inteligencia artificial se muestra prometedora para la medicina, pero conlleva inconvenientes y riesgos
KERRY DOOLEY YOUNG es periodista independiente especializada en atención de la salud.
Las opiniones expresadas en los artículos y otros materiales pertenecen a los autores; no reflejan necesariamente la política del FMI.
Es fácil imaginar el potencial que tiene la inteligencia artificial (IA) para ayudar a las personas de todo el mundo a tener una vida más saludable.
Algunos ya utilizan la IA para detectar rápidamente signos tempranos de una enfermedad, como se informó recientemente en un estudio realizado en Rangpur, Bangladesh. En dicho estudio, la organización sin fines de lucro Orbis International, que busca abordar las causas prevenibles de la ceguera, y médicos locales emplearon el sistema LumineticsCore de la empresa Digital Diagnostics, con sede en Coralville, Iowa. El sistema utiliza un tipo especial de cámara diseñado para captar imágenes de los ojos, que después analiza con IA.
El producto ya cuenta con un historial impresionante. En 2018, fue el primer dispositivo accionado por IA en obtener autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA, por su sigla en inglés) para controlar la retinopatía diabética. En 2020, Medicare, el gigantesco programa federal de seguro médico, acordó pagar por el uso del dispositivo en los consultorios de atención primaria.
En el estudio de Bangladesh, los investigadores rastrearon la productividad de una clínica especializada en retina cuyos pacientes con diabetes fueron asignados a la IA o al grupo de control de manera aleatoria.
¿Cuál fue el resultado? Cuando se utilizó la herramienta de IA, una cantidad estimada de 1,59 pacientes por hora recibió lo que se consideró una visita de alta calidad, frente a 1,14 en el grupo de control. Así lo informaron el fundador de Digital Diagnostics, Michael Abramoff, y sus coautores en un artículo publicado en octubre en la revista npj Digital Medicine de la editorial Nature Portfolio.
La prueba reveló que LumineticsCore podría ayudar a que más personas se sometan a un examen de daño ocular de origen diabético, incluso en las economías en desarrollo, señaló Abramoff, que también es profesor de Oftalmología e Ingeniería en la Universidad de Iowa.
Abramoff distingue entre lo que denomina la “IA de impacto” en medicina y la “IA de glamour”, es decir, productos que acaparan titulares atractivos pero que aún no muestran evidencia contundente de sus beneficios para los pacientes.
“Nos gusta lo que ahora denominamos IA de impacto”, que según se ha comprobado ayuda a mejorar la salud de las personas, agregó Abramoff. “Soy ingeniero, por eso amo la tecnología, pero no deberíamos gastar demasiado en ella si no mejora los resultados”.
Además, es necesario que se vigile a la IA, porque su aplicación en medicina ya ha mostrado potencial tanto para ayudar a las personas como para dañarlas.
Por ejemplo, en un estudio publicado en la revista Science en 2019 se informó que un algoritmo ampliamente utilizado por grandes sistemas y aseguradoras de salud subestimó la gravedad de la enfermedad en pacientes negros, preparando así el terreno para negarles atención. Los investigadores y expertos en políticas han planteado su preocupación acerca del desarrollo de herramientas de IA basadas en datos con un sesgo hacia personas relativamente adineradas, que suelen ser blancas y tener un buen acceso a la atención sanitaria.
Es esencial que haya mayor diversidad entre los pacientes cuyos datos se utilizan para entrenar las herramientas de IA, al igual que entre las personas que diseñan esos productos, afirmó Jerome Singh, uno de los asesores intervinientes en un informe de directrices sobre ética y gobernanza de la IA para la salud emitido en 2021 por la Organización Mundial de la Salud (OMS).
“Será necesario contar con codificadores multirraciales y multiculturales”, afirmó Singh. “La interpretación es muy importante. Cuán buena resulte la IA dependerá de su codificación”.
La necesidad de mayor diversidad es uno de los principales retos que deberán superar los intentos de usar la IA en medicina a nivel mundial, especialmente en el hemisferio sur, dijo Singh.
Posiblemente, el uso de IA resulte más necesario en economías menos desarrolladas, donde el ratio entre personal médico y pacientes tiende a ser mucho más bajo que en las zonas acomodadas. En Estados Unidos hay alrededor de 36 médicos por cada 10.000 habitantes y en el Reino Unido, alrededor de 32, pero India tiene alrededor de 7 por cada 10.000 habitantes, según datos de la OMS.
Esos países menos prósperos a su vez enfrentan desafíos en cuanto al nivel de infraestructura y conocimiento institucional que se necesita para implantar la IA con éxito, expresó Singh, incluidas la falta de electricidad y servidores informáticos, así como una escasez de trabajadores capaces de traducir un diagnóstico asistido por IA en un tratamiento efectivo.
“En algunos contextos, el proceso de integrar con éxito la IA en el cuidado de la salud se parecerá más a una carrera corta de velocidad”, dice Singh. “En otros, será una maratón completa”.
La adopción de IA en la práctica médica es inevitable a estas alturas, sostuvo Partha Majumder, quien se desempeñó como copresidente de un grupo de expertos que brindó orientación para el informe de 2021 de la OMS.
“Debemos aceptar que esta es la realidad”, manifestó. “Los frenos y contrapesos deben ser forjados de manera tal que no se hagan predicciones y diagnósticos incorrectos. Es todo lo que podemos hacer. En verdad no podemos detener la implantación de los métodos de IA”.
A nivel mundial, reguladores y formuladores de políticas públicas están luchando para encontrar formas de comprobar si la IA se aplica de manera segura y efectiva en la atención de la salud. Gran parte de esa tarea se centra en tratar de abordar los sesgos en el modo en que se desarrollan y entrenan los algoritmos.
En octubre, la OMS emitió un nuevo informe que expone los desafíos a la hora de regular la IA en medicina. Citó inquietudes concretas acerca de la rápida utilización de herramientas derivadas de modelos grandes de lenguaje, una categoría que incluye los chatbots, sin que se sepa plenamente si esos programas ayudarán o perjudicarán a los pacientes. Un informe del Parlamento Europeo emitido el año pasado señaló que también hay preocupación acerca de la falta de transparencia y de cuestiones de privacidad y seguridad. La FDA está ajustando su enfoque para regular la IA en productos médicos mediante directrices formales. Estas muestran a las empresas qué tipo de evidencia necesitarán presentar para conseguir la autorización de los productos por parte de la FDA.
La IA puede eliminar muchos de los frustrantes reveses que durante mucho tiempo han sido un sello distintivo de la investigación farmacéutica, dijo Tala Fakhouri, directora adjunta de análisis de políticas en la Oficina de Política Médica del Centro de Evaluación e Investigación de Medicamentos de la FDA. Se está volviendo más fácil comprender en las etapas iniciales cómo funcionarán los compuestos en nuestro organismo, reduciendo la probabilidad de efectos secundarios que a menudo aparecen en exámenes posteriores. Los investigadores ahora pueden analizar rápidamente con IA información sobre medicamentos experimentales que en el pasado habría llevado años sintetizar, afirma.
“Las eficiencias actuales que se han generado por el lado de los descubrimientos son exponenciales”, expresó Fakhouri. “Pronto veremos muchos de ellos en el mercado”.
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