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¿Deberá un médico aprender a programar para seguir siendo médico?

La inteligencia artificial transformará la práctica clínica del mismo modo que la estadística lo hizo en el sigo XX. Al concepto de evidencia científica, quizás, habrá que añadir dentro de poco el concepto de evidencia predictiva o diagnóstica.

Foto de trabajadores médicos y enfermeras en una sala con un ordenador IBM de a principios de los 80.
Foto de trabajadores médicos y enfermeras en una sala con un ordenador IBM de a principios de los 80.Getty Images

Las nuevas generaciones de estudiantes de carreras de la salud navegan con soltura entre los nuevos desarrollos tecnológicos. La inteligencia artificial (IA) no es una excepción. Y para bien o para mal, esta nueva tecnología es muy probable que los transforme y que transforme el modo que tenemos de formarlos en las Facultades de Salud.

¿Qué es la IA, el aprendizaje automático y los algoritmos?

Se habla de IA cuando una máquina imita las funciones cognitivas del ser humano. El aprendizaje automático es un tipo de IA que proporciona a las computadoras la capacidad de aprender desde los datos, sin ser programadas explícitamente.

Más información
¿Se convertirán los datos en la panacea de la medicina del siglo XXI?

Un algoritmo de IA o de aprendizaje automático es una fórmula matemática que resume las propiedades de los datos utilizados en su entrenamiento, generalmente con un objetivo predictivo, aunque también puede ser diagnóstico (exploratorio) o prescriptivo (predicción tras intervención).

Estudiantes de ciencias de la salud y la IA

No es raro encontrar en las facultades de biotecnología o de medicina estudiantes con conocimientos de robótica, de programación en Python o en R, o con experiencia en bioinformática. El salto generacional tecnológico entre el profesorado clínico y los estudiantes es gigante. Es paradójico, por tanto, que la responsabilidad en el diseño y ejecución de esa formación de innovación recaiga sobre un profesor que mira con aprehensión, en el mejor de los casos, los cambios que están llegando a la práctica clínica. Es la diferencia de visualizar la IA como una amenaza o como una oportunidad. Especialmente cuando se extiende la idea de que en el nuevo mundo los profesionales clínicos no serán sustituidos por máquinas, sino por otro profesional con formación en el uso práctico de dichos algoritmos.

¿Necesitarán los estudiantes aprender programación para ejercer como sanitarios?

Entender cómo funciona la inteligencia artificial y los algoritmos predictivos es importante, especialmente cómo se realiza el entrenamiento de un algoritmo y cómo este determina la forma, fortalezas y debilidades del mismo. Sin embargo, aunque programar código es una habilidad maravillosa, los profesionales sanitarios no necesitarán aprender a programar, de igual modo que pueden interpretar una imagen de RNM sin programar el funcionamiento del aparato. Es indudable que cuantos más conocimientos tengan de los algoritmos, más valor sabrán sacar a su uso. Pero no será imprescindible.

¿Quién será responsable de la interpretación de los algoritmos de IA?

El profesional será responsable de los resultados de IA, de la misma manera que un piloto es responsable del avión, o el dueño de un perro es responsable de lo que este haga. La tendencia es a pensar en la IA como una ayuda a la práctica profesional del profesional sanitario, más que como una sustitución. Del mismo modo que los programas informáticos tradicional ayudan al médico a generar o gestionar diagnósticos diferenciales, la decisión y responsabilidad final recaerá sobre el profesional mismo.

De hecho, la IA sigue sufriendo de errores aparentemente simples o infantiles. Será misión del médico detectar esas situaciones donde el algoritmo falla en su predicción. Un ejemplo podría ser la presencia de una dextrocardia (corazón situado en el lado derecho del tórax) en una placa de tórax. Es probable que el algoritmo para diagnóstico en placa de tórax no haya sido entrenado en esta rara variante (1 de cada 10.000 personas, un 0,01% de la población), y que por tanto dé un resultado anómalo (p.e. masa tumoral en base pulmonar derecha, cuando en realidad lo que está ahí es el corazón). Dado que los algoritmos no utilizan lógica, no pueden llegar a conclusiones en base a datos que no han visto (que no han sido empleados en su entrenamiento). Y las excepciones en el ámbito sanitario son incontables.

La IA cumplirá una función de potenciación de las cualidades del profesional, del mismo modo que un perro de caza potencia la capacidad de olfato, oído o visión del cazador, pero sin sustituir su decisión y responsabilidad.

Formación profesional en IA

Las nuevas generaciones de profesionales sanitarios deberán entender cómo se construye la IA y cómo aplicarla en su práctica clínica, pero no necesariamente cómo programarla. Conocimientos de programación en Python, R, RapidMiner o las nubes tecnológicas ayudarán mucho, pero no serán necesarios para aplicar algoritmos en la práctica clínica.

Sin embargo, aquellos profesionales que quieran colaborar en equipos de desarrollo e investigación de nuevas aplicaciones clínicas basadas en IA sí requerirán dichos conocimientos. Ya existe una grandísima demanda de Científicos de Datos Sanitarios, esos unicornios con conocimientos y experiencia tanto del ámbito sanitario clínico, como del mundo de la programación y álgebra utilizado en el aprendizaje automático. Los salarios actuales rondan los 100.000 a 200.000 dólares brutos en EE UU. Cabe pensar que dicha demanda llegará en los próximos meses o años a España.

Por otra parte, independientemente de los conocimientos de programación, la colaboración entre especialistas tecnológicos y profesionales sanitarios es esencial para la obtención de datos clínicos (imprescindibles para el entrenamiento de un algoritmo), y para el diseño de la pregunta clave que se pretende responder.

Cuatro pasos en la incorporación de la IA a la docencia de estudiantes del ámbito de la salud

Juan José Beunza es el director del Plan de formación de Inteligencia Artificial Aplicado a Salud de la Facultad de Ciencias Biomédicas y de la Salud de la Universidad Europea de Madrid

Nota: agradecimiento a Ayis Pyrros por muchas de las ideas presentes en este texto.

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