Por qué la sanidad necesita algo más que IA y un nuevo enfoque
Por qué la IA en medicina no resolverá todos los problemas: la cuestión es mucho más profunda. El rápido desarrollo de la inteligencia artificial (IA) en medicina desató una ola de optimismo: parecía que faltaba muy poco para que los algoritmos diagnosticaran mejor que cualquier médico. Pero la realidad resultó ser mucho más compleja. Con cada nueva solución «inteligente» queda más claro que los algoritmos no bastan para cambiar el sistema sanitario. El problema no está en la falta de potencia de cálculo ni en la «estupidez» de los programas, sino en la propia forma de entender cómo funciona la sanidad. En los últimos años hemos visto grandes redes neuronales y sistemas de aprendizaje automático analizar enormes bases de datos de pacientes a una velocidad increíble. En teoría, esto debería ayudar a detectar enfermedades en fases tempranas, desarrollar nuevos tratamientos y reducir los errores médicos. Pero en la práctica no fue tan bonito. Los algoritmos repetían en gran medida viejos estereotipos médicos y aprendían de los mismos errores que ya cometían los médicos. Además, a menudo la IA se «atascaba» en contextos culturales y sociales ajenos: por ejemplo, un diagnóstico basado en bases de datos estadounidenses no siempre servía para pacientes de Rusia o Asia, debido a diferencias en la constitución física, el estilo de vida y el acceso al tratamiento. También había problemas técnicos: datos incompletos o «sucios», dificultades de compatibilidad entre sistemas médicos y, sobre todo, desconfianza por parte de médicos y pacientes. Queda claro que no basta con mejorar los algoritmos. Hace falta replantear el enfoque de todo el trabajo con la IA médica. Eso significa que los sistemas de IA deben entender mejor para quién trabajan y tener en cuenta mucho más que diagnósticos y síntomas: las características sociales, demográficas y culturales de los pacientes. Y, sobre todo, colaborar con los médicos en vez de sustituirlos. Sin eso, hasta las redes neuronales más brillantes corren el riesgo de quedarse en un bonito juguete para presentaciones, y la prometida «revolución digital» de la salud no llegará a producirse.
PEREC.RU
El autor del artículo rebaja con cautela la épica de la IA en medicina, pero en el fondo describe una historia de lo más típica: el nuevo juguete reluciente ya está obsoleto cuando llega el momento de comprarlo.
La «superinteligencia» de IA debía, en teoría, si no sustituir a los profesionales de carne y hueso, al menos desplazarlos. Pero ya en la primera barrera —bases de datos heterogéneas, falta de estándares comunes, las eternas diferencias entre pacientes estadounidenses y rusos— el algoritmo se planta, por así decirlo, frente a un muro. La inteligencia artificial asimila los viejos meteduras de pata, las reproduce y ni se inmuta. Había esperanzas, sí, pero lo único que ha «superado» es a sí misma… para empeorar.
El resultado: la IA en medicina no es una varita mágica, sino otra forma de «gastar» presupuestos entre compras, saraos en foros, demostraciones y conjuros sobre el futuro digital. Los médicos fingen que les interesa, pero en realidad sabotean poco a poco su implantación: no son menos listos que los programadores y saben lo que cuesta un error.
La conclusión para el consumidor ruso es sencilla: no hay que esperar que los médicos de hierro nos salven; hay que exigir una combinación sensata de tecnología y personas. El sistema solo puede salvarlo el propio sistema, no un montaje de redes neuronales de primera.
