Julio Mayol, cirujano experto en IA: “No podemos seguir formando a los médicos con tecnologías del pasado”

En su día a día, el doctor Julio Mayol (Madrid, 62 años) pregunta y repregunta a ChatGPT. La inteligencia artificial (IA), sostiene este cirujano, es una aliada indiscutible para todas las profesiones, pero en la medicina está gestando una nueva forma de entender la atención clínica, más centrada —al fin—en escuchar al paciente. Con cuatro décadas de experiencia, Mayol es director científico del Instituto de Investigación Sanitaria San Carlos y catedrático de la Universidad Complutense de Madrid.

Como profesional, afirma que la IA está impulsando la investigación al acelerar el hallazgo de fármacos y la formulación de hipótesis, aspectos clave para el descubrimiento de nuevos tratamientos. Como docente, advierte que la formación médica —demasiado larga, a su juicio— debe reorganizarse con urgencia ante el desembarco de nuevas herramientas. Su conclusión es que la tecnología está desvelando los puntos flacos de un sector que sigue trabajando “con procesos del siglo XIX”.

Pregunta: ¿Cuál es la puerta de entrada real de la IA en los hospitales?

Respuesta: Probablemente, veamos primero la transformación en los sistemas de gestión de los hospitales, porque es algo de muy baja complejidad, sin implicaciones directas en la salud de los pacientes. Toda la parte burocrática y administrativa podrá ser realizada por máquinas y los humanos simplemente tendrán que verificar cada paso: las convocatorias, los registros de los turnos de trabajo o los pliegos para la compra pública de determinados bienes. Lo que tenemos que hacer es ver dónde las personas están saturadas y quemadas. Los médicos y enfermeros gastan el 50% de su tiempo en una consulta interactuando con los sistemas de información; es decir, pasan más tiempo mirando pantallas que mirando a las personas.

P: Hay algunas empresas que ya están diseñando y probando agentes de IA en los hospitales.

R: Aunque la promesa de ser utilizados con pacientes es alta, los agentes deben cumplir tres regulaciones mínimas. Aparte de la validación científica, tienen que pasar primero el RGPD (el Reglamento General de Protección de Datos de la UE). En segundo lugar, tienen que cumplir la Ley de IA; y tercero, al ser dispositivos biomédicos, requieren cumplir el MDR (Medical Device Regulation, por sus siglas en inglés). Eso lo hace muy complejo de desarrollar y de poner en marcha, teniendo en cuenta que además hay que monitorizar su funcionamiento periódicamente porque a veces pueden sufrir desviaciones.

P: Entonces, ¿a qué distancia estamos de ver a un robot operando sin intervención humana?

R: Todavía estamos lejos, pero gracias a las grandes cantidades de datos existentes y al desarrollo de la cirugía robótica, el cirujano será apoyado o parcialmente sustituido por robots autónomos. No en todo el proceso, pero partes de nuestros procedimientos, en un futuro aproximado de cinco o diez años, van a ser sustituidos por inteligencias artificiales corpóreas que pueden reproducir y simular parte de nuestras intervenciones. La IA va a jugar un papel crucial para operar en áreas complejas como, por ejemplo, la neurocirugía, donde hay que mapear muy bien el cerebro, o en la cirugía ortopédica. Sin embargo, hay que recordar que la cirugía no es solo el procedimiento técnico. De hecho, eso es lo menos importante. Lo más complejo es la toma de decisiones: sobre a quién hay que operar, cuándo hay que intervenir y cómo hay que hacerlo.

P: ¿Y si se equivoca?

R: Hay que preservar una actitud rigurosa en la información médica. La IA generativa no es perfecta, pero probablemente, como dice Geoffrey Hinton, la IA es un experto de mediana calidad que sabe más que cualquier humano. Bien entrenada y bien organizada en la educación permite desarrollar herramientas con un alto grado de fiabilidad. Por ejemplo, en la universidad entrenamos una IA para oncología que conseguía una probabilidad de acierto muy cercana al 90%. En cualquier tema relacionado con la oncología, su rendimiento es muy superior a lo que sabe casi cualquier humano. No hay personas que normalmente puedan contestar bien al 90% de preguntas sobre áreas tan complejas.

P: Pero las empresas detrás de los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, no han resuelto el problema de las alucinaciones y puede que nunca lo hagan.

R: Hay una frase muy famosa del Instituto de Medicina de los Estados Unidos que señala que errar es humano. Ninguna actividad humana está exenta de equivocarse. Cometemos errores en todas las actividades humanas, incluida la sanidad. Lo que tenemos que hacer ahora es utilizar la IA para reducir el nivel de error actual. De lo contrario, los efectos adversos que se producen en los sistemas sanitarios son una causa de morbilidad, es decir, de lesiones, y de mortalidad importante.

P: En otros sectores se habla de trabajadores reemplazados, ¿puede suceder algo parecido en este campo?

R: Llegaremos a una fase final en la que los humanos únicamente validaremos las decisiones que toman los agentes, pero no de manera continua, porque no seremos capaces de seguir ese ritmo; tendremos que decidir áreas de riesgo y clasificación. Esto hará que el ser humano deje de tomar decisiones en determinados niveles de complejidad, y que sea la máquina la que lo haga. En ese momento, los humanos nos convertiremos simplemente en supervisores de servicios. Y eso va a pasar en investigación, en educación, en práctica clínica y en gestión. Esa es la evolución de la IA en este campo.

P: ¿Cómo hace usted uso particular de la IA?

R: La utilización de IA supone aproximadamente el 90% de mi actividad profesional. Con ChatGPT o Gemini, por ejemplo, puedo revisar todas las semanas lo que se publica en revistas especializadas y me hace una síntesis de las ideas fundamentales que tengo que conocer para generar nuevos proyectos. También me permite analizar situaciones complejas, de manera que he aumentado mi productividad y mi capacidad de análisis, porque utilizo la IA para mejorar mi limitación de ancho de banda. Lo que hago es retarme continuamente para poder tener conversaciones que afinen mis hipótesis, mis preguntas y mis diálogos.

P: ¿Cómo se instruye a profesionales para que trabajen de esta forma?

R: No hemos formado a las personas para utilizar esta nueva tecnología, con lo cual a veces tenemos cuellos de botella porque no estructuramos la visita médica de la manera en la que la IA nos ayude más. Por tanto, no solo hay que introducir más tecnología; lo importante es cambiar nuestros procesos. Muchas de las cosas que hacemos ahora mismo no tendríamos que estar haciéndolas. Las podría hacer perfectamente una máquina, pero como nos han educado para ejecutarlas de esta manera, nos resulta muy difícil dejar de hacerlo.

P: Con el acceso inmediato al conocimiento, ¿sigue teniendo sentido una carrera cuya formación se extiende casi por una década?

R: El modelo actual se basa precisamente en memorizar grandes cantidades de información, y creo que eso es lo que ha hecho tan larga la carrera. Realmente se necesita repensar y darle un vuelco a los estudios de Medicina. No sé si será un giro de 180 grados, pero sí una transformación importante: hay que repensar toda la formación.

Seguimos utilizando metodologías del siglo XIX o del XX, pero tenemos que actuar en un mundo donde los profesionales salen a ejercer con nuevas herramientas, obligados a pensar de una manera distinta y a asumir un rol diferente en los próximos 20 años. Por tanto, nuestro reto es reformular la instrucción de los sanitarios y, particularmente en mi caso, de los médicos. No podemos seguir formando con tecnologías y procesos del pasado a profesionales que van a trabajar con la IA integrada como parte del equipo.

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