Así ha pasado la inteligencia artificial de diagnosticar el cáncer a tratarlo

La nueva revolución laboral, protagonizada por el big data y por los programas de inteligencia artificial, es distinta a las anteriores. Médicos, abogados, publicistas, directivos… trabajadores que históricamente han podido seguir la automatización con mera curiosidad ya están a prueba por su capacidad de colaborar con las máquinas. En la medicina, el intrusismo digital llegó primero al terreno del diagnóstico, con algoritmos capaces de detectar enfermedades como el alzhéimer o el cáncer de piel de manera más fiable que los propios médicos. Ahora, la inteligencia artificial se gradúa en diagnosticar enfermedades a tratarlas.

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“Es relativamente fácil validar programas de detección: si el ordenador predice que una persona tiene cáncer de piel y compruebas que lo tiene, el modelo funciona”, explica Aaron Babier, un investigador de la Universidad de Toronto que ha creado un programa capaz de diseñar tratamientos oncológicos personalizados. “Con algoritmos de tratamiento es más ambiguo: el nuestro funcionó muy bien en cuanto a las estadísticas, pero un médico a lo mejor ve las dosis de un plan de tratamiento [generado por el ordenador] y opina que no tienen la distribución óptima. Es más subjetivo”, añade.

Las ventajas de un tratamiento generado por inteligencia artificial pueden ser considerables. Frente a las horas o días que le suele llevar a un especialista de física médica idear un plan de radioterapia para un paciente con cáncer, un ordenador puede hacerlo en minutos, previamente entrenado con imágenes y resultados de casos históricos. Además, si el programa evalúa la respuesta del tumor después de cada sesión —como lo hace uno diseñado por investigadores del MIT Media Lab—, puede autorregular sus recomendaciones futuras para mantener las dosis al mínimo. Sin comprometer los resultados esperados, este proceso reduce la toxicidad y los efectos secundarios del tratamiento. Otro programa informático creó planes completos de radioterapia que resultaron ser mejores que los recomendados por especialistas en un 83% de los casos, según la evaluación ciega de dos oncólogos reclutados por los creadores del modelo en la Universidad de California.

Gran parte de esta innovación se produce en el extranjero, encabezada por empresas privadas como IBM, pionera en la inteligencia artificial aplicada a la oncología, gracias a su robot estrella, Watson, y Google, que colabora con hospitales públicos de University College London en Reino Unido para poner a prueba su algoritmo generador de radioterapias personalizas, DeepMind Health. Pero la tecnología todavía está en pañales. El superordenador Watson en ocasiones recomendaba tratamientos de cáncer “peligrosos e incorrectos”, según informa la revista estadounidense de salud STAT, que tuvo acceso a documentos internos de IBM. Olaf Ronneberger, investigador senior del equipo de DeepMind Health en Londres, asegura que los resultados del programa de Google son “muy prometedores”, pero aún están lejos de llevar la inteligencia artificial a los pacientes de cáncer.

El uso de la inteligencia artificial para tratar cáncer por ahora está limitado a pilotos

Empresas como la española Quibim ya trabajan con algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes médicas para detectar cambios producidos por la enfermedad o tratamientos. En la clínica, estas aplicaciones se circunscriben al diagnóstico y la monitorización; los análisis de imagen realizados por las máquinas ayudan a los oncólogos a optimizar su tratamiento, pero en ningún caso los sustituyen. “La máquina delimita los píxeles de la lesión mucho mejor que el ojo humano, pero todavía hay que comprobar que el software no se equivoca”, explica Francisca Mulero, jefa de la unidad de imagen molecular del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO). El impacto que tendrá la inteligencia artificial en el sector es difícil de prever, dado que por ahora está limitado a pilotos alejados de la rutina clínica. Sin embargo, los rápidos avances tecnológicos sacan a relucir el problema del digital mismatch, la asimetría entre las habilidades tecnológicas exigidas y las competencias reales de los profesionales.

Un estudio reciente de la Comisión Europea muestra que nueve de cada diez puestos de trabajo requerirán aptitudes digitales en la próxima década pero que el 44% de los europeos entre los 16 y los 74 años no tienen las habilidades necesarias para afrontar esta transición. Sin embargo, Babier asegura que los planes de tratamiento diseñados por algoritmos no exigen formación tecnológica de los oncólogos para que estos puedan aplicarlos a sus pacientes: “El entrenamiento adicional que necesitan los médicos es esencialmente nulo. Reciben una solución con la que ya están acostumbrados a trabajar, y que además es específica a la situación de su paciente”.

Los que no manejen esa tecnología serán los que no van a trabajar

Mulero coincide con esta apreciación. “Es como usar el móvil. Existen aplicaciones para hacer gestiones del banco y las usan las abuelas, aunque el que lo entiende lo aprovechará mejor, lógicamente”, dice. Para ella, la cuestión es de aceptación entre los profesionales, más que de formación, aunque la segunda debería de mejorar la primera. “Por ejemplo, la radiología es uno de los campos que más se ha adaptado a las últimas tecnologías. No se va a sustituir a los radiólogos, pero los que no manejen esa tecnología serán los que no van a trabajar”, opina la doctora.

La Comisión ha elaborado recientemente el Digital Europe Programme, un paquete de medidas de nueve mil millones de euros para promover áreas como la inteligencia artificial y, sobre todo, competencias y adopción de tecnologías digitales en la sociedad. Empresas privadas están implicadas en este frente en Europa y también multinacionales como Facebook o Microsoft están invirtiendo para apoyar las competencias en distintos países de la Unión, como España, Italia y Polonia, que sufren el digital mismatch de forma más acusada, pero también en Reino Unido. No obstante, y al margen de los conocimientos técnicos que deban adquirir los médicos, una clave para integrar la inteligencia artificial en la oncología reside en la consolidación de equipos multidisciplinares. “Muchos compañeros son de formación matemáticos, físicos, químicos, ingenieros. Los médicos tienen que estar con ellos para sacar más rendimiento”, señala Mulero. “Cuando se juntan un médico y un investigador básico, son imparables”.