Medicina de algoritmos

La inteligencia artificial (IA) en la imagen médica se establece como una propuesta de Segunda Opinión y desde el principio hizo referencia a la capacidad de los algoritmos digitales para influir en el establecimiento de un diagnóstico.

Hoy está adquiriendo relevancia, también, en la gestión, tanto de pacientes como de exploraciones en los grandes equipos, el escáner (TC) y la resonancia (RM). En sus primeros tiempos se denominó diagnóstico asistido por ordenador (CAD; de sus siglas en inglés, computer aided diagnosis). Conceptos como sensibilidad, especificidad, falsos positivos son parámetros que tratan de asegurar una fiabilidad en los resultados. A medida que la digitalización se ha ido afirmando en la Radiología, la versatilidad que en ella es posible ha sido objeto de diferentes mejoras y avances, y también de críticas. La perspectiva que nos da el paso del tiempo, nos permite disponer ya de un marco que nos explique la naturaleza del espacio digital y su grado de aportación al diagnóstico médico por la imagen.

Las aproximaciones propuestas en este tema hasta ahora pueden agruparse en dos posibles versiones de la aplicación de la inteligencia artificial, conforme a las dos maneras en que se articulan estas técnicas también en otros campos:

- en la primera, ya la hemos comentado, el ordenador ayudaría al profesional sanitario en sus funciones, en aquellos ámbitos en que los resultados del ordenador fuesen más o menos equivalentes a los humanos o sus prestaciones fuesen claramente superiores;

- en la segunda, que era la estrategia del CAD de primera generación, se trataba de demostrar que el radiólogo era prescindible y el algoritmo sustituiría al médico. Así, se podría plantear la siguiente dicotomía: ¿Debemos entender la digitalización como una ayuda para mejorar los servicios sanitarios o como un reflejo mas del ascenso de las máquinas en la jerarquía?

¿Quién es el soberano, el algoritmo o el médico?

Podríamos negar la importancia del tema, pero la verdad es que no estamos hablando de una cuestión baladí. ¿Quién es el soberano, el algoritmo o el médico? Si la propaganda que rodea a estas técnicas solo fuera un adorno o una simple táctica de las grandes casas comerciales, el asunto no sería tan importante. Pero cobra cuerpo una sensación, y es que la inteligencia artificial puede llegar a ser un freno en la elección de determinadas especialidades médicas, sobre todo en aquellas en que las nuevas tecnologías jueguen un papel más preponderante.

Hay que tener en consideración, también, que ya hay muchas publicaciones que anuncian que el papel de los algoritmos puede llegar a ser muy importante. Muchos estudios cifran en más del 90% el porcentaje de aciertos en la detección de determinados signos y hallazgos radiológicos, que van desde el cáncer de mama, el enfisema e, incluso, ejemplos de detección de neumonía covid-19, con unos resultados dispares en este último caso. Hay que tener en cuenta que los errores no tienen que coincidir con los fallos y los aciertos de los radiólogos, por lo que ambos resultados podrían ser complementarios.

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"Ningún algoritmo digital va a sustituir el debate de ideas en relación con la toma de decisiones sobre un paciente, aunque sí que pueda facilitarnos la tarea de mejorar en detalles puntuales"

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Para dilucidar estas cuestiones deberíamos abordar al menos lo siguiente. Lo primero se refiere a la capacidad de los algoritmos para resolver cuestiones generales, más allá de hallazgos puntuales. De entrada, el espacio digital se expresa como un ámbito de una sola dirección. La inteligencia artificial y sus algoritmos funcionan con una lógica que no tiene mucho que ver con un sistema multitarea. Que sean sistemas que se entrenan a sí mismos y que perfeccionan sus algoritmos mediante el análisis de grandes cantidades de datos (el llamado deep learning), no quiere decir que analicen a la vez todas las patologías de un individuo, sino que mediante el estudio de características que unos individuos comparten con otros, los algoritmos pueden tener aciertos en el análisis de una cuestión determinada.

Como se ha visto en múltiples estudios y artículos, los actuales sistemas de IA, incluso los más avanzados, responden relativamente bien ante situaciones puntuales, pero tienen grandes dificultades para afrontar problemas generales. Dicho de otra manera, hacer una detección de un hallazgo que sigue un patrón en el que encaja un tumor de unas ciertas características no es lo mismo que reconocer y diagnosticar a un paciente. De modo que, aunque es cierto que la inteligencia artificial nos puede liberar de muchas tareas repetitivas, no va a sustituir a los profesionales, al menos no en un futuro previsible. Además, es importante reseñar que muchas de las novedades que aparecen en los medios están en fase de investigación y no han superado las fases más básicas de validación. Pero hay que tener también en cuenta, eso sí, como dice Daniel Innerarity, que examinar grupos de poblaciones y crear perfiles, como es el caso, ofrece amplias posibilidades para la exclusión y la manipulación, y, añadiríamos nosotros, para la clasificación.

Entender la naturaleza de los algoritmos en Medicina

El segundo apartado para entender la naturaleza de los algoritmos, con el propósito de bajarlos de su entronización actual, es el siguiente: ¿podría la lógica digital convertir en superfluas la forma en que hoy están estructurados los parámetros de (auto)organización sanitaria de colaboración y debate para tomar decisiones diagnósticas y terapéuticas, entre el personal sanitario en un centro de salud, de colaboración entre profesionales de los distintos servicios en un hospital, de colaboración en los diferentes comités, de tumores, de calidad, etcétera?

No parece posible en un futuro previsible, como decimos, que los algoritmos puedan sustituir a los profesionales. En el flujo de trabajo de la rutina clínica, los deberes no se pueden reducir a un negociado de algoritmos digitales. Ningún escenario digital automatizado está en condiciones de llevar al olvido las discusiones y decisiones que nos permiten gestionar el día a día clínico. Ese entramado de relaciones es insustituible porque, aunque la inteligencia artificial pueda resolver cuestiones puntuales, fundamentalmente las más rutinarias, no es capaz de conducir al sistema general al nivel de calidad que sería exigible para los estándares actuales. Aunque se pueden concebir algoritmos concretos de actuación, donde nos veríamos más limitados por la tecnología es en la resolución de conflictos y controversias debidos a los diferentes puntos de vista, en muchos casos derivados de pequeños matices y preferencias, en la justificación de las tomas de decisiones ante las cuestiones más diversas.

Pero la cuestión ahora no es si las máquinas van a sustituir a todos los profesionales de golpe. Utilizar un tono de queja por lo que se dice que parece inexorable y de lamento por los cambios que van a sufrir muchas profesiones en un futuro mas o menos lejano nos puede sumergir en un pesimismo vacuo. Desde las últimas décadas del siglo pasado han pasado más de treinta años y las expectativas de los primeros investigadores del CAD no se cumplieron.

Por delante, se vislumbran importantes avances (como por ejemplo la denominada Radiómica; en esencia una combinación de IA en imagen médica con datos biológicos y genéticos), con fluctuaciones de intensidad, que dependerán de la habilidad de los investigadores y de las grandes casas comerciales para gestionar los diferentes elementos en juego.

El desenlace será el que tenga que ser, pero la inteligencia artificial se tendrá que someter a los controles éticos y democráticos, probablemente fortalecerá el diagnóstico médico y, de ese modo, ojalá protagonice proyectos que sirvan para mejorar las condiciones de vida de las personas. En definitiva, y al margen de sus propias limitaciones (recordemos que en múltiples y variados ámbitos la IA está en su infancia), ningún algoritmo digital va a sustituir el debate de ideas en relación con la toma de decisiones sobre un paciente, aunque sí que pueda facilitarnos la tarea de mejorar en detalles puntuales que puedan ser derivados de unas necesidades más rutinarias.