Medicina inteligente
Antulio Sánchez*
En abril de 2015 IBM dio a conocer la supercomputadora Watson Health (WH), un sistema de Inteligencia Artificial (IA) orientado a las cuestiones médicas. La medicina ha sido terreno para que la IA se use exitosamente. Existen varias herramientas de este tipo, aquí nos vamos a referir al señalado WH, aunque IBM tiene diversas variantes de Watson que se usan en campos como educación, abogacía, lo jurídico, negocios y finanzas.
El objetivo de WH, según IBM, es que dicha herramienta seaun soporte para los especialistas en el campo de la medicina, está habilitada para buscar información entre montañas de datos clínicos, científicos, genéticos y personales, que para una persona o equipo humano es muy difícil de llevar a cabo en un lapso corto. Con tales exploraciones y detecciones que realiza, WH es capaz de ofrecer tratamientos personalizados para cada paciente.
WH combina lo simple y lo complejo, ya que usa algoritmos de Deep Learning y redes neuronales para imitar las funciones cognitivas humanas, pero también usa la tecnología de aprendizaje automático y se apoya en el procesamiento de lenguaje natural para comprender el lenguaje humano y generar respuestas coherentes a las preguntas que se le hacen y establecer un «diálogo» con los especialistas. En el campo médico apoya a diversas especialidades como dermatología, oncología, radiología y diagnóstico clínico. Es capaz de analizar tomografías computarizadas, rayos X, resonancias magnéticas y otras imágenes para buscar lesiones y otros hallazgos que pueden ser difíciles de detectar para un radiólogo humano o que podría pasar por alto. Esto es factible porque WH contrasta las imágenes que se le proporcionan con su base de datos que tiene millones de fichas o expedientes y estudios, con el fin de identificar patrones y características que puedan ayudar en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.
Uno de los aspectos más interesantes de WH es el desarrollo de fármacos, sugiere tratamientos, cómo cuidar a los pacientes y puede hacer un seguimiento de las personas ofreciendo un tratamiento individualizado. Pero WH también destaca por buscar información relevante entre los genes, un trabajo que para los especialistas puede ser lento y agotador, pero básico en la lucha contra el cáncer y otras enfermedades.
Algunos de los éxitos de WH han sido identificar nuevos genes relacionados con la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA), clasificó mil 500 genes dentro del genoma humano y consideró cuáles podrían tener relación con la ELA (http://t.ly/R0diJ), son hallazgos que pueden derivar en la conformación de nuevos fármacos y terapias para combatir esa enfermedad. Otro caso es el de una mujer afectada por una leucemia mieloide aguda, que había recibido tratamientos que no funcionaban, Watson exploró más de 20 millones de estudios oncológicos que tiene en su base de datos — ya que continuamente incorpora más estudios y datos de investigaciones—, para concluir que en realidad tenía un tipo raro de leucemia y que necesitaba otro tratamiento. Le hicieron caso y empezó a funcionar. Estos son dos ejemplos de lo que ha efectuado WH.
Sin embargo, este tipo de IA tiene limitaciones para hacer crecer su base de datos, ya que no puede incorporar de forma masiva datos de ADN porque sería violatorio de la intimidad de los pacientes, aunque sería de una ayuda extraordinaria para salvar vidas. Otra limitante, es que WH es de mayor ayuda en el caso de enfermedades que son más comunes, pero en el caso de las denominadas raras, en donde los estudios son escasos, sus aportes no son tan eficaces (t.ly/vLhUq).
En enero de 2022 se dio a conocer que IBM vendió sus activos de atención médica, que forman parte del negocio WH, a Francisco Partners, por un precio que superó los 1.000 millones de dólares (t.ly/Dggl). Al mismo tiempo ha desarrollado a escala mundial sistemas de IA que tienen el objetivo de ofrecer soporte en el campo médico. En México, desde 2017, el Centro de Tecnología Cognitiva de Hospitales Ángeles (que ha sido el primero en Latinoamérica en contar con dicho sistema)incorporó en sus servicios a WH (en su variante oncológica). En este caso los especialistas deben compartir los datos clínicos del paciente a tratar con el Centro de Tecnología Cognitiva de Hospitales Ángeles, donde serán procesados a través de WH y los consultantes reciben la información correspondiente con los protocolos de tratamiento.
Estos tratamientos que ofrece WH tienen un costo que sufragan los hospitales que hacen uso del sistema, deben pagarun costo por paciente y el mismo depende del número de consultas adquiridas por el hospital, y pueden oscilar entre 200 y 1.000 dólares por paciente. Además, según el sitio web de IBM, WH tiene un precio por paciente del 5,00% (t.ly/07_3, t.ly/LKTi).
A pesar de todo el superpoder de cómputo que está detrás de WH, de su capacidad para hacer inferencias en tiempo muy breve, tampoco es la pócima mágica para tratar cualquier enfermedad. Por un lado están sus limitantes en el caso de las enfermedades raras y emergentes. Por otro, no debe olvidarse que en 2018 WH proporcionó resultados equivocados en el diagnóstico y tratamiento de un tipo de cáncer, había sugerido un tratamiento inadecuado y pasó por alto otros efectivos. Esto llevó a una fuerte crítica de la comunidad médica y a cuestionar la eficacia de WH en la medicina.
Esto advierte que estas herramientas deben usarse como apoyo de los médicos humanos en la toma de decisiones. Las herramientas de decisión basadas en aprendizaje automático son imperfectas: ocasionalmente pueden hacer conjeturas sin sentido; una de las debilidades del aprendizaje automático, en este momento, es que es difícil identificar este tipo de cuestiones, y en algunos casos, cuando se siguen ciegamente sus recomendaciones, puede derivar en desenlaces fatales.
* Periodista especializado en nuevas tecnologías, @tulios41.