La inteligencia artificial acierta como m¨¦dicos de ¨¦lite en algunas cuestiones de salud

En Desmontando a Harry, Woody Allen define la ¨²nica prioridad de casi todo el mundo que se cree enfermo: ¡°Las palabras m¨¢s bonitas en ingl¨¦s no son ?te quiero!, sino ?es benigno!¡±. Desde hace a?os, ante las dudas de salud, mucha gente acude a Google para diagnosticarse. Con frecuencia, lo que obtienen es m¨¢s ansiedad con la que despu¨¦s tienen que lidiar sus m¨¦dicos. Ahora, la compa?¨ªa, a trav¨¦s de la que muchos se informan, se orientan en las ciudades o reservan para cenar, puede mejorar su posici¨®n como fuente de informaci¨®n ante estas preguntas existenciales a trav¨¦s de modelos de inteligencia artificial con los que responder de forma precisa a preguntas sobre cuestiones m¨¦dicas.

En un art¨ªculo que se publica hoy en la revista Nature, un equipo de la compa?¨ªa muestra los resultados de su trabajo con Med-PaLM, un modelo de inteligencia artificial generativa similar a ChatGPT, que se alimenta de grandes bases de datos y logra organizar esa informaci¨®n para dar respuestas con sentido, aunque no siempre verdaderas. La segunda versi¨®n de esta tecnolog¨ªa, Med-PaLM 2, ya logra una precisi¨®n del 86,5% en ex¨¢menes tipo test como los que deben superar los m¨¦dicos en el MIR, un incremento del 19% comparado con la versi¨®n anterior, presentada en este art¨ªculo.

En el trabajo aparecido hoy, los autores, miembros en su mayor¨ªa de Google Research, prueban sus modelos en grandes bases de datos de preguntas y respuestas m¨¦dicas que incluyen tambi¨¦n m¨¢s de 3000 de las preguntas m¨¢s buscadas por usuarios en internet. Seg¨²n cuenta por correo electr¨®nico Shek Azizi, una de las autoras del art¨ªculo, la evoluci¨®n de los resultados ¡°ha pasado en tres meses de un rendimiento de aprobado raspado a nivel experto¡± en los tests que miden su capacidad de respuesta a estas cuestiones. Un panel de m¨¦dicos estim¨® que el 92,9% de las respuestas de formato largo generadas por Med-PaLM coincid¨ªan con el consenso cient¨ªfico, ligeramente por encima del 92,6% de las respuestas dadas por m¨¦dicos humanos. Cuando se compar¨® el n¨²mero de respuestas que pueden provocar resultados da?inos, las m¨¢quinas ganaron, con un 5,8% frente al 6,5% de los m¨¦dicos. Aunque los datos son prometedores, los autores afirman que se necesita m¨¢s investigaci¨®n para llevar estos modelos a los centros sanitarios y Azizi dice que no prev¨¦n ¡°que estos sistemas se usen de forma aut¨®noma o reemplazando a los m¨¦dicos¡±.

Josep Munuera, director de Radiodiagn¨®stico del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau de Barcelona y experto en tecnolog¨ªas aplicadas a la salud, cree que estos modelos pueden ser ¨²tiles, pero advierte de que ¡°el trabajo de los m¨¦dicos no solo consiste en responder a preguntas¡± como las que se presentan a estos modelos. ¡°Es necesaria la exploraci¨®n o atender al lenguaje no verbal para ofrecer un diagn¨®stico¡±, apunta. Despu¨¦s, tecnolog¨ªas como la desarrollada por Google pueden servir para aliviar la carga de trabajo, elaborando un informe comprensible para el paciente o un plan terap¨¦utico. ¡°Tambi¨¦n puede ser ¨²til como apoyo pasa dar ideas sobre un diagn¨®stico o ayudando a buscar informaci¨®n cient¨ªfica en grandes bases de datos¡±, apunta. ¡°Pero despu¨¦s, necesitamos el humano que comprueba lo que propone la IA y tambi¨¦n que se haga responsable de la decisi¨®n¡±, concluye. ¡°Lo que hacen los m¨¦dicos es multifac¨¦tico, de amplio alcance y profundamente dependiente de la interacci¨®n humana. Nuestro objetivo es emplear la IA para aumentar la capacidad de los m¨¦dicos de proporcionar un mejor tratamiento¡±, coincide Azizi.

En una entrevista en EL PA?S, la cient¨ªfica del MIT y experta en IA aplicada a la medicina, Regina Barzilai, advert¨ªa de que las m¨¢quinas, que aprenden por su cuenta a partir de las pautas que se les ofrecen, pueden superar a los humanos en algunas habilidades y ¡°nuestra capacidad para ver si est¨¢n haciendo algo mal es m¨ªnima¡±. ¡°Tenemos que aprender a vivir en este mundo en el que la tecnolog¨ªa toma muchas decisiones que no podemos supervisar¡±, advert¨ªa. Cualquiera que haya utilizado ChatGPT habr¨¢ comprobado la capacidad de estos sistemas para generar respuestas totalmente veros¨ªmiles y salpicadas de falsedades que, precisamente por estar bien expresadas, son m¨¢s dif¨ªciles de detectar. Azizi, como Barzilai, sabe que algunas de las respuestas que nos dan las m¨¢quinas pueden ser correctas, pero que no sepamos exactamente de d¨®nde vienen, algo que en asuntos tan delicados como los m¨¦dicos puede generar inseguridad.

En algunas aplicaciones de esta tecnolog¨ªa, que no incluyan el diagn¨®stico de enfermedades de pacientes, sino la b¨²squeda de conocimiento, las alucinaciones, como se conocen los partes inventadas en los textos generados por la IA, pueden no ser un problema. ¡°Las alucinaciones y la creatividad son dos caras de la misma moneda y algunas aplicaciones, como el reposicionamiento de f¨¢rmacos o el descubrimiento de asociaciones entre genes y enfermedades, necesitan cierto grado de creatividad, que, a su vez, hace posible el proceso de descubrimiento e innovaci¨®n¡±, explica Azizi.

Jos¨¦ Ibeas, nefr¨®logo del Hospital Parc Taul¨ª de Sabadel y secretario del Grupo de Big Data e Inteligencia Artificial de la Sociedad Espa?ola de Nefrolog¨ªa, considera que este tipo de tecnolog¨ªas son el futuro y ser¨¢n muy ¨²tiles para mejorar el tratamiento m¨¦dico, pero cree que a¨²n queda que aprender. ¡°Por ejemplo, sacan la informaci¨®n de fuentes de mucha calidad, pero no todas las publicaciones son iguales y muchas veces faltan publicaciones de datos negativos, de experimentos en los que se prueba algo y no se obtiene el resultado esperado. La IA construye un texto a partir de esos textos, pero no s¨¦ qu¨¦ ingredientes ha tomado de cada tipo de art¨ªculo y eso puede provocar sesgos¡±, apunta Ibeas. ¡°Un mismo tratamiento puede ser ¨²til para un grupo de poblaci¨®n con una enfermedad en un entorno concreto y no serlo para otro grupo de poblaci¨®n¡±, ejemplifica.

De momento, para Ibeas, este tipo de modelos pueden ser un recurso para los m¨¦dicos, pero en el futuro se deber¨¢ comprobar su utilidad, como se hace con otros productos m¨¦dicos antes de la aprobaci¨®n, ¡°comparando los resultados de los m¨¦dicos en la pr¨¢ctica habitual con los que utilicen esta tecnolog¨ªa¡±. El especialista plantea tambi¨¦n que se deber¨¢ ser cuidadoso con la aplicaci¨®n de esta tecnolog¨ªa, que se entrene a los m¨¦dicos en su utilizaci¨®n y que se emplee en los casos en que va a ser ¨²til de verdad y no suceda ¡°como con algunos productos muy buenos en medicina, que por una presi¨®n comercial para aplicarlos a todo el mundo se produzcan errores y se acabe perdiendo la posibilidad de utilizar una tecnolog¨ªa muy ¨²til¡±.

Un ¨²ltimo aspecto que tendr¨¢ relevancia en el uso de estos modelos generativos del lenguaje ser¨¢ la posibilidad de dar acceso a respuestas de calidad a muchas personas que no tienen acceso a ella. Los propios autores se?alan que sus comparaciones, en los que la IA sale ya muy bien parada, se hicieron con expertos de alt¨ªsimo nivel. Algunos m¨¦dicos muestran la preocupaci¨®n porque esta posibilidad suponga una excusa para recortar los recursos dedicados a sanidad, aunque reconozcan la utilidad de modelos como Med-PaLM en estos contextos.

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