El futuro es hoy: Integrando la inteligencia artificial en la práctica médica.

Resumen

La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente la práctica clínica, ofreciendo diversas aplicaciones en múltiples ámbitos de la atención médica. Las tecnologías impulsadas por IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión computacional, facilitan tareas como el triaje de pacientes, programación de citas, síntesis de antecedentes mé­dicos, apoyo diagnóstico y análisis predictivos para condiciones críticas como la sepsis. Además, la IA. permite generar contenidos educativos, programas de rehabilitación y mejorar la adherencia terapéutica mediante herramientas personalizadas de monitoreo. A pesar de estos prometedores avances, su implementación exige abordar desafíos éticos relacionados con la confidencialidad de los datos, amplificación de sesgos, transparencia y responsabilidad. Para aprovechar plenamente el potencial clínico de la IA, es fun­damental capacitar adecuadamente a los profesionales de la salud, asegurar la participación informada de los pacientes e integrar responsablemente estas tecnologías en la práctica médica cotidiana.

INTRODUCCIÓN

¿Pueden pensar las máquinas?

Con esta célebre pregunta, Alan Turing dio inicio en 1950 a la discusión moderna sobre la inteligencia artificial, al proponer el Test de Turing. En este experimento mental, si una máquina lograba convencer a un evaluador humano de que estaba interactuando con otra persona, se la podía considerar inteligente. Sin  embargo,  el  término  “inteligencia  artificial”  no  sería acuñado hasta 1955, cuando el científico estadounidense John McCarthy lo propuso en preparación para la histórica conferencia  de Dartmouth College, celebrada en el verano de 1956. Desde entonces, la IA ha atravesado ciclos de entusiasmo y escepticismo, pero en los últimos años ha experimentado una explosión de interés impulsada por desarrollos accesibles como ChatGPT, lanzado en noviembre de 2022.La inteligencia artificial constituye un campo amplio dentro de la computación, centrado en la imitación de funciones cognitivas humanas mediante algoritmos y modelos matemáticos. Una de sus ramas más dinámicas en la actualidad es el machine learning, que permite a los sistemas identificar patrones y aprender de los datos, sin necesidad de programar explícitamente cada respuesta o decisión. Aunque las bases técnicas de la IA son extensas y complejas, este artículo se enfocará en su aplicación en la práctica clínica, analizando sus oportunidades, desafíos y limitaciones. Solo se hará referencia a sus fundamentos técnicos cuando sea estrictamente necesario para facilitar la comprensión del lector.

¿Cuál es la percepción de la IA en el mundo?

La utilidad de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito médico se encuentra actualmente en estudio. Sin embargo, como es de esperarse, su uso en la práctica habitual no depende únicamente de la evidencia científica y de los avances tecnológicos, sino también de la percepción y disposición del personal de salud a la hora de implementar estas nuevas herramientas. Diversos  estudios  recientes  muestran  que  tanto  estudiantes  como  profesionales  de  la  salud  tienden  a  tener  una  mirada  positiva sobre la IA. Una encuesta realizada a 193 estudiantes del área de la salud de Qatar University mostró que el 93,6% la percibe como útil y el 73 % como confiable, especialmente para reducir la carga de trabajo y agilizar los procesos clínicos1. En Arabia Saudita, el 84,1% de los entrevistados expresó interés en utilizar ChatGPT a futuro, y el 75,1% se mostró confiado en  integrarlo  a  su  práctica  diaria2.  De  manera  similar,  en  la  Universidad de Kuwait se entrevistó a 352 estudiantes, de los cuales el 99,1% creía que la IA tendrá un rol clave en el futuro y el 93,4% consideró que aprender sobre inteligencia artificial beneficiaría sus carreras profesionales3. Sin embargo, también se identificaron diversas preocupaciones y barreras comunes entre los encuestados, tales como la amenaza a la seguridad laboral, la falta de empatía en la atención a los pacientes, la posibilidad de errores en la toma de decisiones clínicas o el uso de fuentes inadecuadas, además de la falta de formación específica en IA y las implicancias médico-legales asociadas a su implementación.

Modelos basales

Cuando se menciona la inteligencia artificial en la actualidad, lo primero que suele venir a la mente son los sistemas conversacionales o chatbots. Si bien esta asociación no es incorrecta, resulta  limitada  frente  al  amplio  espectro  de  aplicaciones  que  la IA ofrece. En esta sección repasaremos brevemente las principales áreas de aplicación de la inteligencia artificial, aspecto relevante dado que cada una de ellas puede utilizarse en distintos escenarios médicos.

•Aplicaciones de machine learning en análisis de datos: mediante la alimentación de modelos de IA con bases de datos, es posible identificar asociaciones y construir modelos de predicción sobre variables de interés clínica.

• Procesamiento de lenguaje natural (PLN): esta área incluye las  herramientas  conversacionales  ampliamente  conocidas,  que  permiten  procesar  texto  para  resumirlo,  extenderlo,  modificarlo o crear contenido nuevo.

• Visión computacional: una rama diferente del procesamiento de  datos,  en  la  cual  los  modelos  son  capaces  de  analizar  imágenes e identificar patrones, incluso aquellos que resultan imperceptibles para el ojo humano. La  inteligencia  artificial  (IA)  tiene  un  gran  potencial  de aplicación  a  lo  largo  de  toda  la  interacción  clínica,  desde  la  entrada del paciente al servicio de urgencias o el agendamiento de horas, hasta su alta y seguimiento. A continuación, revisaremos cada uno de estos momentos para comentar el aporte de esta tecnología.

Pedro Errázuriz G.1

1Becado Medicina Interna Universidad del Desarrollo – Clínica Alemana de Santiago. Chile.

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https://revistareumatologia.cl/index.php/rcr/article/view/141/103