El potencial de la Inteligencia Artificial en el ámbito sanitario se nos presenta con el brillo fulgurante propio de una buena producción de Hollywood. Las demos son espectaculares; la promesa es audaz y gigantesca. Sin embargo, los mayores beneficios de la IA procederán del ámbito de la gestión. Las transformaciones en otras áreas tardarán años en llegar, si es que lo hacen.
Una de las primeras aplicaciones de la historia de la Inteligencia Artificial se llamaba Eliza. Se desarrolló en el MIT. Y era un simulador del corpus terapeútico del famoso psiquiatra Carl Rogers.
Eliza era una versión primitiva de lo que ahora conocemos como chatbots. Fue desarrollada en 1964 (en efecto, 70 años antes que ChatGPT). El código fuente y la idea pertenecen a Joseph Keizenbaum, uno de los padres de la Inteligencia Artificial.
Keizenbaum decidió suspender definitivamente el desarrollo de Eliza en 1967 tras comprobar las reacciones de las personas cuando hablaban con Eliza.
Lo que movió al investigador del MIT a cancelar su proyecto no fue el riesgo del uso de Eliza en un entorno real terapeútico. Eliza hacía preguntas pertinentes y ofrecía consejos más o menos razonables. No. Lo que asustó al creador de Eliza fue cómo los primeros usuarios atribuían aspectos humanos al programa: se encariñaban con él. De esto se dio cuenta un día Weizman cuando su propia secretaria le pidió que saliera de la oficina porque ella iba a conversar con Eliza sobre asuntos personales.
ChatGPT
En los últimos diez meses, el mundo ha tenido una experiencia similar a la de los beta testers de Eliza. Hemos admirado las capacidades de modelos de lenguaje como ChatGPT. Hemos contado con su ayuda para escribir un texto. Hemos buscado consejo ante una decisión que debíamos adoptar en el día a día de nuestro trabajo.
ChatGPT nos impresiona, sí. Pero también nos asusta. Porque es capaz de afirmar con la asertividad de un experto cosas completamente falaces. ChatGPT es como un caballo salvaje: tiene una energía descomunal, pero es incapaz de portar a una persona de un modo seguro.
Lo están comprobando las instituciones que quieren usar los chatbots para formar a sus empleados, o para informar a sus clientes con rigor. Los modelos de lenguaje de 2023 requieren un tiempo largo de doma. Y nunca terminan de estar completamente listos para un concurso hípico sin fallos.
La IA que sí está preparada
Pero los grandes beneficios de la IA están escondidos en la trastienda. El uso de la Inteligencia Artificial que puede provocar un boom de productividad de los profesionales sanitarios y, en consecuencia, mejorar el el cuidado de los pacientes, se esconde en las tareas rutinarias de su día a día.
Es la versión menos atractiva de la IA, pero ya es capaz de asumir las siguientes tareas, y de hacerlo con un índice de errores tolerable. Me refiero a tareas como…
- Rellenar formularios e introducirlos en bases de datos
- Enviar citas
- Transcribir y resumir conversaciones
- Redactar informes
- Reconocer la escritura manual más retadora (¡queridos médicos!…)
- Planificar recursos
- Analizar resultados
- Y un largo etcétera
Y todo bajo la supervisión de los profesionales, que son los que tendrán, de momento, la última palabra.
Con los incentivos adecuados, tanto los sistemas sanitarios como las compañías que abracen la IA en sus procesos más aburridos, estarían abriendo una ventana a un futuro menos costoso, más eficiente y más capaz que el actual.
Las IAs que no están listas
¿Y qué podemos aventurar en este momento sobre las Elizas del futuro, capaces de atender a un paciente, diagnosticarlo y prescribir decisiones de salud?
En todos los ámbitos de desarrollo de la Inteligencia Artificial hay unas fases de maduración que van desde el entrenamiento inicial supervisado por humanos hasta un nivel de rendimiento autónomo en el que serán capaces de superar el desempeño humano.
En el ámbito de la conducción autónoma de vehículos, por ejemplo, hace diez años que se nos dice que la plena autonomía, lo que se conoce técnicamente como el Nivel 5, llegará en uno o dos años. La realidad es más tozuda. Por eso no hay coches autónomos en nuestras calles y carreteras y nadie en el mundo es capaz de asegurar cuándo los veremos.
En este tipo de desarrollos -coches autónomos, nuevos fármacos, etc- hay un 2 o 3 por ciento final de optimización que es extraordinariamente costoso de lograr. Y es posible que nunca se consiga.
Volvamos al ámbito de la medicina.
Hay ámbitos del diagnóstico médico en el que la IA puede ser más precisa que el ser humano. Esto se da, por ejemplo, en la detección de algunos tipos de cáncer. Google Deep Mind, un modelo orientado al análisis de grandes volúmenes de datos, es capaz de revelar tumores que los profesionales no son capaces de ver.
Pero los proyectos aún más prometedores en el ámbito de la salud, como la aceleración del descubrimiento de nuevos fármacos, están a una distancia temporal impredecible. Las Big Pharma invertirán 50.000 millones de dólares en los próximos 5 años, según el banco de inversión Morgan Stanley, para lograrlo. ¿Lo conseguirán? Es posible, pero no lo sabemos.
Respecto a la promesa del médico virtual, probablemente estamos a un plazo de entre 3 y 5 años de la aparición de chatbots con criterio profesional y un nivel de conocimientos superior al de un ser humano. Primero lo usarán los profesionales y los comités médicos como apoyo en la toma de decisiones. Es fácil pensar en que más adelante, con la adecuada supervisión de las autoridades, surjan servicios de segunda opinión basados en la IA para los propios pacientes.
Estas son versiones de la IA que nos maravillan en la versión demo. Pero donde creo que es más prudente, más beneficioso y más urgente tomar decisiones para la mejora de la salud es en el ámbito de la gestión. Ahí, la IA sí va a cumplir sus promesas.
Gustavo Entrala Experto en Estrategias de Innovación, consejero de empresas y senior Advisor de LLYC
