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Fernando Ruiz Gómez  Columna Semana

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Salud digital e inteligencia artificial en la salud

Todos los desarrollos de inteligencia artificial aplicados a la medicina plantean grandes retos a los sistemas de salud en el mundo.

Fernando Ruiz
21 de agosto de 2023

Hipócrates abrió la puerta de la medicina al asociar la enfermedad con los fenómenos naturales, Galeno dio inicio a la medicina experimental, Pasteur y Fleming abrieron con el microscopio y la penicilina la posibilidad real de curar la enfermedad abriendo la ventana a la medicina basada en evidencia.

Ahora nos encontramos ad portas de una nueva revolución que parte de la genómica, en conjunto con la inteligencia artificial, para toda una nueva visión de la enfermedad y el tratamiento, que nos ha de llevar una nueva promesa en expectativa de vida y un envejecimiento mucho más saludable del que tuvieron las generaciones anteriores.

Un reciente artículo publicado en la revista médica más citada en medicina muestra cómo el crecimiento del conocimiento ha venido planteando nuevos retos a la educación médica: https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMra2204673. Hasta 1980, el cuerpo de conocimientos de la medicina necesarios para el tratamiento de pacientes se duplicaba cada siete años. En 2010 ya se duplicaba en menos de 75 días. Cada vez es más difícil para los médicos mantenerse actualizados al aceleradísimo ritmo de la investigación médica. La respuesta ha sido la especialización y subespecialización médica, concentrando el conocimiento en sistemas o enfermedades más acotadas, tratando de reducir la información de consulta necesaria.

Sin embargo, hoy es evidente que no será posible mantener las capacidades diagnósticas y de tratamiento ajustadas a la tecnología médica y medicamentos que ingresan cada día, sin que tenga que recurrir a la inteligencia artificial como suplemento esencial para apoyar a los médicos en el manejo de sus pacientes.

Dos campos de desarrollo de la inteligencia artificial conforman el “ChatGPT” en la medicina:

1. Aprendizaje automático (Machine Learning), donde los computadores aprenden a partir de los datos clínicos y desenlaces de los pacientes, ofreciendo alternativas de diagnóstico o tratamiento más precisas.

2. Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing), que permite transformar el discurso y las recomendaciones de los médicos en datos estructurados que después puedan ser utilizados para el aprendizaje automático.

Hoy ya es posible con técnicas de salud digital establecer la edad basada en inteligencia artificial de las personas y compararla con la edad cronológica para estimar con buen nivel de exactitud. La sobrevida que una persona podría esperar dadas sus condiciones de enfermedad crónica y el perfil de envejecimiento calculado a partir de una simple radiografía de tórax: https://www.thelancet.com/journals/lanhl/article/PIIS2666-7568(23)00133-2/fulltext.

Estamos entrando en una onda de medicina personalizada donde el análisis del genoma de los individuos, e incluso más allá, de las proteínas que conforman sus genes, puede determinar su tratamiento en caso de padecer una enfermedad rara o un cáncer.

Todos los desarrollos de inteligencia artificial aplicados a la medicina plantean grandes retos a los sistemas de salud en el mundo. Es necesaria una nueva visión a la innovación y al acceso de las personas a esas nuevas tecnologías, valga decir, supremamente costosas. Tres sectores tienen una gran responsabilidad: 1. El sector salud por supuesto. 2. El sector de ciencia y tecnología, y 3. El educativo.

El sector salud debe plantearse una línea estratégica para la introducción y disponibilidad de nuevas tecnologías asociadas a la inteligencia artificial. Se plantea un dilema desde el propio uso de la información entre los conceptos de privacidad de los datos médicos y su disponibilidad para, por ejemplo, construir mapas genómicos de la población que permitan identificar variantes y mejorar los diagnósticos con base en la información.

Para la política de ciencia y tecnología, el reto es lograr la generación de conocimiento y la adaptación de desarrollos efectuados en otros países a nuestra realidad. Difícil tarea en la que ya nos encontramos muy atrás y hemos demostrado dificultades para implementar métodos relativamente más simples como el tamizaje neonatal. La pandemia nos demostró lo frágil que estamos en Colombia en seguridad sanitaria.

Y en el sector educación el reto está en que, a nivel global, un estudiante de medicina en su graduación solamente habrá tenido la oportunidad de aprender el 6 % de la información médica conocida en ese momento. Las crisis de los sistemas de salud basados en la atención básica tienen que ver con esa muy limitada capacidad de resolver de los médicos generalistas, ante el cúmulo de información requerida, lo cual plantea también un nuevo reto para los desarrolladores de inteligencia artificial. Pero aun en la medicina especializada, es necesario pensar más en el mantenimiento de las competencias que en la educación formal dado el riesgo de desactualización.

En todos esos temas, de verdad estamos casi en ceros. Una política de Estado que posibilite el desarrollo de salud digital en nuestro país sería una inmensa oportunidad de cambio e innovación.