La inteligencia artificial (IA) está de moda. Y no solo lo está en la pléyade de artículos científicos publicados, sino también en las noticias en prensa generalista, en conferencias y ponencias, en vídeos; y, sobre todo, en nuestro día a día. Y no solo nos interesan sus luces, sino que nos preocupa sobremanera sus sombras y esas zonas grises que deberemos resolver.
Dos artículos del último número de Revista de Pediatría de Atención Primaria se convierten en dos colaboraciones especiales sobre el tema, de dos compañeros pediatras que reflexionan sobre ello: el artículo “El futuro ha comenzado” del Dr. Manuel Molina y el titulado “Inteligencia artificial. Desafíos y preocupaciones” del Dr. Rafael Jiménez Alés. Os dejo el enlace de cada uno por el interés de su lectura, pero conviene sintetizar algunas ideas clave.
La inteligencia artificial se podría definir como la simulación de la inteligencia humana en máquinas programadas para realizar tareas que normalmente son realizadas por seres humanos, allí donde se combina con los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
El primer trabajo reconocido sobre IA data de 19433, publicado por WS McCulloch y W Pitts, dos años después de que Isaac Asimov, en un relato corto sobre robots, enunciase las denominadas “tres leyes de la robótica”: 1) Un robot no hará daño a un ser humano, ni por inacción permitirá que un ser humano sufra daño; 2) Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entren en conflicto con la primera ley; y 3) Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.
En estos artículos se hace una revisión de las potenciales aplicaciones actuales de la IA en la práctica pediátrica (y en otras áreas de la sanidad) y que ya hace tiempo comentamos en el blog como pasado y presente de la eSALUD:
- Monitorización automática y clasificación de signos clínicos (como constantes vitales), dando recomendaciones sobre su ajuste y finalización.
- Aplicaciones de diagnóstico por imagen basadas en algoritmos de aprendizaje profundo, que permiten acortar los tiempos de diagnóstico y aumentar la fiabilidad en campos como la cardiología, anatomía patológica, dermatología, oftalmología, endoscopia digestiva o radiología.
- Desarrollo de una medicina de precisión, basada en datos genómicos y otras características del paciente (incluso imágenes), que permiten agrupar a pacientes similares y proporcionarles pautas de tratamiento más específicas.
- Estudios genómicos, que son posibles gracias al desarrollo de computación en la nube y el big data, y que permiten realizar estudios comparativos, antes irrealizables.
- Medicina digital y dispositivos personales (wearables y nearables), como relojes inteligentes u otros tipos de dispositivos que permiten realizar “minería de datos” para la detección, predicción y toma de decisiones clínicas.
- Desarrollo de asistentes virtuales y robots en los campos de la cirugía robótica, telemedicina, la rehabilitación y fisioterapia, los tratamientos psiquiátricos, el manejo de enfermedades crónicas y la educación para la salud desde un punto de vista general.
Pero estas luces, imparables ya (y que seguro que ayudarán), no pueden considerarse sin valorar los desafíos y preocupaciones ante su instauración en nuestra práctica sanitaria y en nuestras vidas. A estos artículos remito para su reflexión. En nuestro blog hace tiempo que hablamos del valor de la IA en Face2Gene para la ayuda al diagnóstico de defectos congénitos y enfermedades raras y recientemente hemos analizado el omnipresente ChatGPT, actualmente en el ojo del huracán.
