Josep Munuera, radiólogo: “Las herramientas de inteligencia artificial no sustituyen al médico, lo empoderan”

La inteligencia artificial (IA) y el big data están revolucionando la medicina moderna. En todos los escalafones de la práctica clínica. Desde la prevención, con modelos de predicción cada vez más afinados para medir el riesgo a desarrollar una enfermedad, por ejemplo, hasta el diagnóstico y el tratamiento: ya hay herramientas de IA en los centros sanitarios que ayudan a detectar lesiones en las imágenes de las pruebas médicas. Josep Munuera, jefe del servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Sant Pau de Barcelona y experto en tecnologías digitales aplicadas a la salud, asegura que la IA — “no es una única herramienta, son diferentes tipos”, puntualiza— servirá para ayudar a los profesionales a ser más precisos en su ejercicio profesional.

Y no, avanza tajante, la explosión de la IA en salud no va a sustituir a las batas blancas ni va a deshumanizar la asistencia. Todo lo contrario, augura el radiólogo (Girona, 47 años): permitirá que el médico tenga más tiempo para el paciente y ayudará a mejorar la comunicación entre ellos, defiende.

Pregunta. ¿Cómo de maduras están las herramientas de IA en medicina?

Respuesta. En algunos ámbitos están ya maduras e implantadas y en otros se está desarrollando. Si pongo el ejemplo de la imagen médica: ¿dónde podemos usar inteligencia artificial en un departamento de radiología? En la adquisición de la imagen ya está muy adelantado. Hoy en día ya hay herramientas con las que, cuando se hace una resonancia magnética, se pueden poner dentro de la propia máquina algoritmos de IA que aceleran la adquisición de la imagen: antes tardabas 20 minutos en hacer una exploración y ahora puedes estar reduciéndolos a más de la mitad, a 10 minutos, porque parte de la imagen está generada por o gracias a algoritmos de inteligencia artificial. Esta imagen generativa permite que se puedan hacer exploraciones mucho más cortas.

En algunos centros están ya funcionando las herramientas de detección de imagen, que están entrenadas para identificar unos tipos específicos de patología y cuando esta se presenta, los algoritmos la identifican y la marcan, de tal forma que cuando el médico especialista está revisando las imágenes, le aparece en la pantalla unas marcas que señalan si el algoritmo ha identificado que hay alguna patología, dónde está, e incluso nos ayuda a priorizar y, a veces, se envía un mensaje para que mires primero a este paciente o [para decirte que] no hace falta que corras tanto con este otro porque muy probablemente no tenga nada. Las herramientas de priorización y de identificación ya empiezan a estar muy establecidas.

P. ¿El objetivo, al final, es ganar tiempo?

R. No solo. Sí que es verdad que hay una parte importante que es la mejoría del proceso y por ende, seguro que se acaba mejorando el tiempo. Pero también está el tema de la precisión diagnóstica. Lo que se sabe es que con la gran mayoría de los algoritmos de visión por computación, la combinación de un lector humano con este algoritmo aumenta la precisión. Por tanto, disminuimos los errores diagnósticos, tanto los falsos negativos como los falsos positivos. Usar estas herramientas de ayuda nos ayuda a priorizar y a ser más precisos.

P. Menciona la combinación de la visión del médico y de la máquina. Pero, ¿puede haber sesgos y que la valoración de la máquina module o condicione la suya, por ejemplo?

R. Sí que hay discordancias entre las lecturas, pero esa es precisamente una de las áreas de trabajo: cómo la inteligencia artificial influye en el hecho de que una persona puede modificar su lectura. Lo que es importante saber es que las máquinas, por sí solas, tienen un porcentaje de cómo precisos son sus diagnósticos. Y lo que suele pasar también es que el humano también tiene un porcentaje de precisión. Y puede ocurrir que si tu porcentaje de precisión es menor que el de la máquina, tengas que aprender de la propia máquina. O al revés: puede que tu precisión sea mayor y entrenes a la máquina para que mejore su aprendizaje.

P. Los errores siempre han existido, seas médico o máquina. Pero, ¿quién es más falible?

R. Ahora mismo, las máquinas tienen ventajas, como que no se cansan, hacen el mismo diagnóstico a las 10 de la mañana o a las tres de la madrugada, son equitativas... pero también tienen más limitaciones: los algoritmos con el tiempo hay que reentrenarlos. Al final, lo que hay que saber es que es la combinación del humano y el software lo que tiene que mantener esa precisión: hay que determinar cuál es la precisión con la que uno quiere trabajar en sanidad y, según eso, decidir cuál es tu mejor estrategia.

P. El médico estaba acostumbrado a tener la última palabra y a no ser muy cuestionado. ¿Los profesionales están preparados para asumir toda esta revolución que empieza a envolverlos?

R. Claro que sí, porque aquí no es cuestión de sentirte cuestionado, sino de ser lo más preciso posible. La medicina del siglo XXI es la medicina de precisión. Si uno quiere ser preciso, lo que necesita es tomar la decisión adecuada en el momento adecuado. Y, a veces, uno no tiene el conocimiento suficiente. Al final son herramientas que nos ayudan a todos.

P. ¿Hasta dónde puede llegar la IA en medicina? ¿Cuál es el futuro?

R. Al final, lo que acaba pasando es que veremos muchos cambios, pero no veremos a la IA. Lo que tendremos serán herramientas de software que ayudará, desde el ámbito administrativo, a encontrar aquel agujero que al paciente mejor le va para venirse a una cita; encontraremos al médico que está pasando consulta y que, con el menor número de clics, podrá identificar cuál es el plan terapéutico de un paciente; o en nuestro caso, pues podremos estar haciendo pruebas que duren una décima parte de lo que duraban hace 20 años y que además, nada más salir el paciente, ya nos pueda estar marcando cuáles son las áreas calientes en las que nos tenemos que fijar.

P. Si ya hay herramientas que leen resonancias y pueden detectar alguna anomalía y esta IA va a ir mejorando, ¿la profesión del radiólogo, por ejemplo, tiene los días contados?

R. No, todo lo contrario. Siempre necesitarás una persona. El papel del radiólogo va más allá de la simple lectura e interpretación de la imagen médica. Al igual que el papel del cirujano va más allá del simple acto quirúrgico, de cortar, unir o resecar un tumor.

P. ¿Pero, puede modular, de alguna manera, sus prácticas médicas? ¿Puede facilitar que hagan falta menos profesionales?

R. Yo creo que esto es un concepto muy erróneo. De hecho, hará falta, como mínimo, la gente que hay ahora, porque al final, estas herramientas de IA no te sustituyen, sino que te empoderan. Por tanto, yo puedo estar mirando el mismo número de imágenes, puede estar tomando el mismo número de decisiones o estar haciendo biopsias. Yo lo que necesito es una herramienta que me ayude a ser más preciso en esta toma de decisiones, pero en ningún caso va a haber menos personas.

P. Geoffrey Hinton renunció hace unos días a la vicepresidencia de Ingeniería de Google y en una entrevista en EL PAÍS alertaba de que hay que aprender a controlar la IA antes de que sea tarde, porque puede llegar a ser más inteligente que el cerebro humano. ¿Qué opina?

R. Estoy de acuerdo con las consideraciones de conocimiento, ética y distribución. Esto no deja de ser una tecnología que también tiene que tener unas reglas del juego. Probablemente, lo que no ha dado tiempo es a definir estas reglas del juego éticas, de cómo usar la inteligencia artificial. Pero una vez están definidas correctamente, el siguiente paso es empezar a usarlas, porque tampoco podemos parar la evolución tecnológica.

P. ¿La revolución de la IA va más rápido que ustedes para procesarla?

R. Sí que es verdad que la tecnología tiene un avance rápido y la implementación de la misma se está acelerando. Los algoritmos de visión por computación, los típicos de ver una radiografía e identificar si se ve un nódulo, por ejemplo, empezaron a trabajarse como pruebas piloto en 2017 y 2018: han pasado cinco años. Por tanto, necesitaremos, como mucho, cinco más para que lo usemos diariamente en todos los centros en los que se pueda. La tecnología necesita unos años para probarse, pero al final se acaba implantando.

Las herramientas de IA no nos separan, sino que nos ayudan a tener más tiempo con el paciente”

P. ¿Cuáles son los mayores riesgos de la IA?

R. Los riesgos son los de cualquier tecnología: el mal uso, es decir, el uso para algo que no está preparado o no es el adecuado; y luego está el uso pernicioso: que alguien quiera usarla o manipularla para que se use en su favor. Al final, no deja de ser una herramienta más que tendrá que estar controlada dentro del ámbito de la ciberseguridad.

P. ¿Hay riesgo de que la IA acabe despersonalizando o deshumanizando la medicina?

R. Estas herramientas no nos separan, sino que nos tienen que ayudar a tener más tiempo con el paciente, a poder hablar… Reducir el tiempo de adquisición de la imagen te permite estar más tiempo con el paciente para acompañarle, preguntarle cómo se encuentra, que te pregunte si tiene dudas… y todos estos aspectos son humanización. Tener esta ayuda tecnológica te permite tener más tiempo para dedicarle al paciente.

P. ¿Llegaremos a ver un futuro en el que, en vez de que haya un médico en la consulta, sea un chatbot, una IA, respondiendo a las dudas del paciente?

R. Si ya la sociedad está reclamando que la atención telefónica no sea exclusivamente dominada por ordenadores, ¿por qué vamos a pensar que la sanidad sí que puede serlo? Lo que puede pasar en un futuro es que estemos tres entes: un paciente, un médico y una herramienta y que los tres estemos interaccionando. Usaremos estas herramientas para comunicarnos mejor entre nosotros.

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