Algunos caminos de  la  Inteligencia artificial (IA)^[1] y la Salud .-  Autor F. Bandrés Moya

El pasado 26 de Febrero Sophia Moutinho^[2] se publicó en Science la noticia acerca de  una experiencia insólita, la creación de una obra de teatro mediante inteligencia artificial. Cuenta el viaje de un personaje, un robot, alrededor del mundo para aprender sobre la sociedad y las emociones humanas, dice Moutinho: “El guion fue creado por un sistema de inteligencia artificial (IA) ampliamente disponible llamado GPT-2. Creado por la empresa Open AI de Elon Musk, este «robot» es un modelo informático diseñado para generar texto a partir del enorme depósito de información disponible en Internet…”.

La IA es un término acuñado en 1956 por el profesor de matemáticas de la Universidad de Dartmouth (E. Unidos) John McCarthy, que utiliza la expresión Inteligencia Artificial, en lugar de la “simulación por ordenador”, o “inteligencia de las máquinas”. En ningún caso se pensó que la IA era capaz de reproducir la inteligencia humana, eso era la “falacia de la IA”.

La IA^[3] es un área de conocimiento multidisciplinar que se ha definido de diversas formas^[4] en el interés de recoger diversas actividades de la inteligencia humana. Estamos delante de una rama de las ciencias de la computación que diseña herramientas informáticas capaces de simular procesos de la inteligencia humana como son el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección. El profesor Génova Omedes aporta las siguientes definiciones:  

• Una definición técnica, vinculada al concepto denominado “sistemas expertos”, define la IA como: “…el campo de la informática que estudia como computar tareas como la percepción, el razonamiento y el aprendizaje; y permitir así el desarrollo de sistemas que lleven a cabo estas capacidades “^[5].
• “La IA es la ciencia de construir máquinas que realicen tareas que requerirían inteligencia si fueran llevadas a cabo por seres humanos “(Marvin Minsky 1993)^[6].
• “La IA busca desarrollar ordenadores que hagan la clase de cosas que hacen las mentes “(M.A. Boden. 2016).
• “una IA es una máquina capaz de alcanzar o superar las capacidades humanas en la mayoría de las situaciones, sea cual sea su estatus metafísico” (S. Armstrong.2014).
• “La IA es un acercamiento interdisciplinar a la comprensión, el modelado y la reproducción de los procesos inteligentes y cognitivos a partir de diversos principios y dispositivos computacionales, matemáticos, lógicos, mecánicos, e incluso biológicos “. (K. Frankish-W.M. Ramsey. 2014).  

  La IA pretende, y considera posible, emular la inteligencia humana a través de algoritmos y herramientas computacionales para obtener sistemas que generan conocimiento (comportamiento inteligente) de manera autónoma a partir del análisis de gran cantidad de datos ( big data )  . El desarrollo de la IA, acreditada en el ámbito de la gestión financiera, se incorpora al ámbito de la salud con la finalidad de elaborar algoritmos que permitan identificar la predisposición a padecer ciertas enfermedades, o establecer predicciones sobre su evolución y pronóstico, pudiendo ser capaz de sustituir a la inteligencia humana en la toma de decisiones diagnósticas y terapéuticas. La IA necesita para ello, disponer de una gran cantidad de datos de salud que hoy se encuentran dispersos en las historias clínicas digitales, en las imágenes informatizadas o en las App de salud, entre otras muchas fuentes. El análisis automático se realiza mediante algoritmos complejos y sofisticados, como las redes de aprendizaje profundo, “deep learning “, o las redes neuronales artificiales.

 Tecnologías computacionales que permiten obtener una información que no estaba implícita en los datos o que no se puede deducir de manera directa, sino que resulta de la interrelación compleja entre todos ellos. En el ámbito de la salud permitiría predecir acontecimientos sobre la evolución de un paciente oncológico (oncología de precisión), prevenir y diagnosticar de forma precoz efectos adversos de fármacos ( farmacogenética) o detectar la  susceptibilidad a padecer una determinada enfermedad o riesgo para la salud personal  o con carácter hereditario ( medicina personalizada preventiva). El desarrollo de la IA permitirá ampliar y mejorar, el autocuidado de las personas con enfermedades crónicas, la investigación traslacional, así como la gestión eficiente de los sistemas sanitarios y la economía de la salud.

Entre los ejemplos más significativos citamos:

• La imagen médica. – La IA a través del uso de herramientas como son las redes neuronales artificiales permiten, analizar, procesar, compartir y archivar imágenes de todas las exploraciones realizadas en los pacientes. Hay especialidades médicas que ya se benefician de esta nueva forma de manejar la información como es la dermatología^[7], la radiología o la anatomía patológica.

• Sistemas de apoyo a la decisión clínica.- Los servicios  médicos podrán disponer  de información del paciente en tiempo real, lo que permitirá diagnosticar de manera precoz y predecir situaciones clínicas hasta ahora imposibles^[8]. Esta línea de investigación se aplica hoy como un sistema experto en la obtención y gestión de diagnósticos médicos mediante algoritmos que se pueden aplicar en cardiología, servicios de urgencia o en el diagnóstico molecular.  En la actualidad se desarrolla un paso superior, denominado “machine learning” en el que los algoritmos son capaces de “aprender” a partir del análisis de los múltiples y abundantes datos que se suministran al sistema de forma continua o periódica, y en los que se incorpora la salud móvil.

Estas innovaciones van a cambiar de manera disruptiva los criterios de interpretación fisiopatológica de muchas enfermedades.  Estamos delante de una nueva y necesaria formación específica de los profesionales sanitarios,una “nueva propedéutica”, exigible para ejercer las profesiones sanitarias con calidad, rigor, precisión y excelencia, incluso a pesar de los riesgos que nos anuncia Nicholas Carr^[9]: “Los doctores se enfrentaran a una creciente presión para ceder mayor control sobre los diagnósticos y el tratamiento al software. Expresándolo descarnadamente pero no sin precisión, muchos doctores se encontrarán a sí mismos adoptando el rol de sensores humanos, que se encargan de recoger información para que el ordenador pueda tomar una decisión”. 

• La robótica^[10] .- Término que significa “trabajo duro”. En el caso de la atención sanitaria^[11] podemos distinguir los robots no mecánicos capaces de dar una información o conversar con el usuario, son los asistentes virtuales, chatbots ,también los  androides, con apariencia humanoide, los robots zoomórficos con apariencia animal, los que son  móviles o rodantes que trasportan objetos o personas y los robots poliarticulados  de mayor uso en la industria. Los cobots o robots colaborativos, inventados en 1996, son capaces de manipular objetos en colaboración con un operador humano, es el caso del funcionamiento de los laboratorios clínicos en los hospitales donde los  robots asociados recogen las muestras de sangre o líquidos biológicos, identifican las  muestras con cámaras de visión, las preparan e incorporan a los autoanalizadores  robotizados y se emiten los informes mediante el uso de algoritmos diagnósticos, con ello se puede alcanzar una velocidad de  procesamiento  de 3000 muestras al día, (7-8 tubos de muestra/minuto)  con  una reducción del error humano e incremento de la eficiencia. Los exoesqueletos utilizados en pacientes tetrapléjicos o con lesiones medulares pueden recuperar el movimiento intencional, los robots de almacenaje y distribución de fármacos o la mano robótica con sensores propioceptivos. La robótica quirúrgica inicialmente diseñada como asistente del cirujano, ha ido evolucionando hasta llegar a sistemas mucho más complejos, es el caso del robot Da Vinci Xi que dispone de una visión en 3D, aumento de hasta 10 veces el campo y capaz de eliminar el temblor fisiológico, se usa en cirugía urológica, pediátrica, ortopédica, neurocirugía o ginecología oncológica. El sistema robótico Flex permite acceder a zonas anatómicas imposibles hasta el momento y de forma muy poco invasiva. La IA y las nuevas tecnologías robóticas aportan en medicina una gran precisión anatómica y geométrica, son incansables, resistentes a la radicación y capaces de utilizar múltiples sensores a la vez. La contrapartida es que tienen un juicio reducido, difícil adaptación a situaciones sobrevenidas y capacidad limitada para interpretar informaciones complejas.

La relación del hombre con las maquinas a través de la voz y de los gestos será una de las formas de comunicación del futuro, la innovación en software permitirá captar e interpretar nuestros estados emocionales, incluso incorporar los módulos de empatía que darían lugar al “robot empático”. Sus aplicaciones  podrían ser el cuidado de personas mayores, no solo como asistentes sino para establecer una comunicación amistosa y amable, anticiparse a las  necesidades físicas y emocionales del anciano es el caso de la empresa Ivo Technologies que  construye máquinas empáticas (bautizada como Zara la Supergirl) para uso doméstico, por evolución del prototipo creado en 2015 por la Dra Pascale^[12] Fung . Otro ejemplo lo tenemos en el robot Moxi , de la empresa norteamericana Diligent , capaz de  liberar hasta un 30 por ciento del tiempo del personal sanitario. Entre las principales funciones de este robot se encuentra la entrega de medicamentos para los pacientes, el transporte de muestras a los laboratorios, la obtención de artículos de suministro en los hospitales o la distribución de material sanitario. Su sistema de inteligencia social es capaz de abrir ascensores y puertas por sí mismo, evitar obstáculos como personas u objetos e incluso posar en una fotografía selfie. Su sistema de inteligencia artificial permite que Moxi vaya aprendiendo a través de la observación de los seres humanos y completar así su elevado nivel de automatización .

Ante todo este panorama de posibilidades surgen diferentes cuestiones legales y éticas acerca de los derechos y obligaciones que deberían recoger las nuevas leyes de la robótica, es el caso de la persona electrónica planteado por el Parlamento Europeo en 2016, o el concepto de máquina responsable derivada del uso de robots autónomos. Resulta necesario reflexionar acerca del sentido y finalidad de la robótica sanitaria y como refiere  la profesora Monje^[13]: “  La tecnología no tiene sentido si no se piensa en el usuario final».         

• Procesamiento del lenguaje natural. – El manejo de historias clínicas digitales mediante la IA permite entender la semántica del texto, lo que tendrá múltiples aplicaciones en la atención no solo hospitalaria y de urgencia médica sino también en la atención domiciliaria, será muy útil para la estratificación de los pacientes en función de sus riesgos de salud, hábitos de vida, criterios diagnósticos y pronóstico de la enfermedad. 

• Gestión sanitaria, estrategias y políticas de salud. – La IA ayuda a elaborar algoritmos que permiten tomar decisiones sobre la mejor manera de asignar recursos, acorde con las necesidades de los centros sanitarios, elaborar modelos predictivos que permitan desarrollar estrategias sanitarias en el ejercicio de una medicina preventiva y diagnóstica personalizadas. La IA es capaz de eliminar el trabajo repetitivo y  mejorar la distribución y dedicación del tiempo , que se podría emplear en gestionar  nuevas formas de relación clínica, la investigación, la “humanización tecnológica”  y el mejor cuidado del paciente^[14].  La investigación biomédica será una de las más afectadas por el uso de herramientas de IA ya sea para el análisis de probabilidades, el deep learning o el análisis de datos por capas. Todo ello permitirá generar nuevas hipótesis que superan  el ejercicio de la medicina basada en la evidencia.

 No debemos olvidar que la  IA, al igual que la salud móvil o el aprendizaje automático necesitan de una gran aportación de datos, que  deben ser rigurosos, exentos de errores y cuya finalidad, al ser obtenidos y manejados,  no debe  conculcar derechos, entre los que se encuentran : la intimidad, la  privacidad , la dignidad de la persona, el consentimiento, el derecho de revocación, el deber de facilitar datos, el derecho a la  protección de datos, el derecho a la información, la salvaguarda de las decisiones médicas basadas solo o primordialmente en los resultados que aporta la IA, el manejo correcto de los criterios de anonimización de los datos del paciente  ( los sistemas de IA podrían identificar datos anónimos )  para la investigación biomédica, sobre todo si se maneja documentación clínica obtenida con técnicas de procesamiento del lenguaje.

Finalmente el uso de la IA puede plantear  problemas éticos y  legales derivados de posibles errores en la toma de decisiones.^[15]. No olvidemos que del análisis de datos masivos se pueden obtener mucho más que la información directa de la salud de las personas, pues se añaden otros datos denominados “circunstancialmente relevantes”, como el lugar de residencia, tipo de trabajo, hábitos de vida social y económica, ocio, preferencias, etnia, ideología y otros muchos que pueden ser utilizados con fines distintos de los que corresponden a la protección de la salud y que fueron su origen. El concepto de “dato de salud” adquiere una gran importancia sanitaria y social, pues las herramientas de la IA se retroalimentan de datos.

Nuevos tiempos, nuevas preguntas: ¿Cómo se protegen, validan y comercializan estas herramientas?  ¿Solo con leyes ¿. ¿Cómo han de ser los códigos de conducta ante la IA? ¿Cómo se obtienen los datos para alimentar estas herramientas ¿. ¿Cómo evitar los sesgos y fallos de los sistemas de IA y quienes han de ser los responsables?

Por último se nos podría  plantear el reto de si es posible  dotar a las computadoras de sentido común, es uno de los mayores desafíos actuales en el campo de la inteligencia artificial (IA).^[16] Se puede decir que un programa tiene sentido común si automáticamente deduce por sí mismo un número suficiente y amplio de consecuencias inmediatas de todo lo que se dice y de lo que ya se sabe. Estamos delante de un conjunto de principios fundamentales y conceptos abstractos que se interrelacionan de una manera muy compleja donde el lenguaje ocupa un lugar fundamental en la tarea de desarrollar el sentido común^[17], pues aparte de su capacidad descriptiva nos lleva a un nivel de abstracción superior, por eso desde la tecnociencia se trabaja hoy en el denominado aprendizaje por refuerzo profundo, en entornos simulados en 3D.

¿Podemos construir una IA en la que podemos confiar hoy? Antes de responder, debemos recordar y considerar que la inteligencia y juicio de los humanos se lleva perfeccionando durante miles de años, por eso es necesario terminar estos apuntes con la frase de Gregorio Marañón: “La ciencia, a pesar de sus progresos increíbles, no puede ni podrá nunca explicarlo todo. Cada vez ganará nuevas zonas a lo que hoy parece inexplicable. Pero las rayas fronterizas del saber, por muy lejos que se eleven, tendrán siempre delante un infinito mundo de misterio.”

[1] Texto publicado en el libro Tecnología y Humanización de la Asistencia Sanitaria de F. Bandrés Moya. Ed. Instituto E. Mounier. Colección Sinergia. Serie roja. nº 65. http://mounier.es/index.php?option=com_virtuemart&view=productdetails&virtuemart_product_id=234&virtuemart_category_id=4.

 Hemos utilizado de manera preferente el artículo del profesor Francisco J. Génova Omedes: El desafío de la inteligencia artificial, publicado en la obra: El ser Humano: más allá del animal y la máquina. Colección Persona. Directora Carmen Herrando. Nº 62. 2018. Ed. Fundación E. Mounier. 

[2] https://www.sciencemag.org/news/2021/02/kinky-and-absurd-first-ai-written-play-isn-t-shakespeare-it-has-its-moments?utm_campaign=news_daily_2021-02-26&et_rid=679906157&et_cid=3680897

[3] Se han realizado diferentes clasificaciones de la IA en: IA fuerte y débil, esta última es la que se refiere a la reproducción de aspectos parciales de la inteligencia humana, mientras que la primera, hoy más cercana a la ficción, se referiría a la construcción de máquinas capaces de tener una inteligencia asimilable a la del ser humano o superior. Otras clasificaciones hablan de Inteligencia artificial limitada (ANI Artificial Narrow Intelligence), que englobaría los usos actuales, como puede ser los sistemas de diagnóstico médico, buscadores de internet o el SIRI de Apple, serían avances futuribles y en mayores niveles de complejidad, la IA general ( AGI, Artifical General Intelligence) y la Superinteligencia ( ASI, Artifical Superintelligence) 

[4] De gran interés la lectura del artículo del profesor Francisco J. Génova Omedes : El desafío de la inteligencia artificial , publicado en la obra : El ser Humano: más allá del animal y la máquina . Colección Persona. Directora Carmen Herrando. Nº 62. 2018. Ed. Fundación E. Mounier. 

[5] Ídem pág. 66

[6] Ídem pág. 67

[7] La identificación temprana del cáncer de piel es clave para mejorar el resultado del paciente. Soenksen et al. construyó una red neuronal convolucional profunda que examina las lesiones de un paciente determinado presentes en imágenes de campo amplio, incluidas las tomadas con cámaras de teléfonos móviles. En lugar de evaluar una sola lesión cada vez en busca de signos predeterminados de neoplasia, el algoritmo identifica las lesiones que difieren de la mayoría de las otras marcas en la piel de ese paciente, marcándolas para un examen más detallado y clasificándolas en orden de sospecha. El algoritmo funcionó con  los dermatólogos  y podría usarse potencialmente en las visitas de atención primaria para ayudar a los médicos a clasificar las lesiones sospechosas para el seguimiento. https://www.sciencemag.org/about/science-licenses-journal-article-reuse

[8] Sus inicios datan de 2011 cuando IBM desarrolla un sistema de IA llamado Watson que gana el famoso concurso norteamericano de respuestas y preguntas “Jeopardy”

[9] Ver en su obra: “Como las máquinas se apoderan de nuestras vidas. 2014  Ed. Pensamiento.

[10] Robot es un término utilizado por el autor checo Karel Capek (1890-1938) en su obra de teatro estrenada en 1921, “Robots universales de Rossum”. Rossum es el nombre de la fábrica donde se construyen unos robots perfectos que no se pueden distinguir de los humanos. En esta obra Capek pone de manifiesto y advierte sobre el mal uso de la tecnología. No son robots en el sentido actual sino criaturas biológicas cuyas partes se ensamblan en la fábrica, se caracterizaban por su mirada fija y la falta de expresión en la mirada. De la palabra robota, que significa “trabajo de siervo”, “trabajo pesado” o “trabajo duro” en checo.

[11] La inteligencia artificial y sus aplicaciones en medicina. J.F. Ávila-Tomas y col. Aten Primaria.2020;52(10):778-784

[12] Es profesora de ingeniería informática y electrónica de la universidad de ciencia y tecnología de Hong Kong experta en diseños de comunicación oral entre máquina y humanos. Investigación y Ciencia. Enero 2016. Pág. 81-83

[13] Ver en Innovaspain. Artículo de Julio Huete 16. Diciembre de 2020. https://www.innovaspain.com/

[14]El pasado 25 de Enero de 2021, se informa en Redacción Medica sobre un proyecto piloto que utiliza  inteligencia artificial en la asistencia sanitaria que presta en Madrid el Hospital Universitario de Torrejón. aplica inteligencia artificial y tecnología de voz a modo de cuidador virtual con pacientes agudos de COVID-19, atendidos por la Unidad de Hospitalización a Domicilio (UHD), así como los diagnosticados de enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). El objetivo es mantener una conversación telefónica mediante estos sistemas de inteligencia artificial, obtener una información que  mediante un aprendizaje constante, mejora los algoritmos implicados en la toma de decisiones.

[15] Los riesgos de seguridad que se plantean pueden seguir el esquema de la plataforma proporcionada por el Centro Criptológico Nacional y el marco del Reglamento General de Protección de Datos, dependientes del Centro Nacional de Inteligencia de España. https://www.cni.es/es/ccn/introduccion/

[16]Inteligencia artificial y el sentido común de los animales Murray Shanahan y col. Acceso Abierto Publicado: 08 de octubre de 2020DOI: https://doi.org/10.1016/j.tics.2020.09.002.

[17] Entre las pruebas que evalúan el sentido común se encuentra los esquemas de Winograd ver en: Levesque HJ et al. El desafío del esquema de Winograd. en: KR’12: Actas de la Decimotercera Conferencia Internacional sobre Principios de Representación y Razonamiento del Conocimiento. 2012: 552-561