Responden los miembros de MedicineAI a la pregunta ¿Qué se puede esperar a corto, medio y largo plazo de la interacción de la denominada inteligencia artificial y la inteligencia humana?

En los últimos tiempos, la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser un concepto exclusivo de los círculos académicos y tecnológicos para infiltrarse en las conversaciones cotidianas: redes neuronales, caja negra, explicabilidad, sesgos, transparencia … la lista crece a la misma velocidad a la que avanzan los desarrollos en IA. Hay otro, sin embargo, que se menciona menos aunque se práctica asiduamente: el de la bola de cristal. Las predicciones sobre lo que va a poder hacer la IA mañana, el próximo mes o el año que viene son ubicuas y se renuevan diariamente.

El ser humano, por su propia naturaleza, vive en el pasado, el presente y el futuro, necesitamos prever lo que nos depara el futuro, y claro, yo no voy a ser menos, así que haciendo uso de mi particular bola de cristal comparto una breve visión optimista sobre lo que nos puede deparar el desarrollo de la IA, asumiendo que se trata de un ejercicio de alto riesgo:

Corto plazo (Presente – 2 años):

• Centauros: término empleado para definir la colaboración entre humanos + IAs con objeto de lograr un rendimiento superior al de cualquiera de las partes por separado. La utilización de herramientas de IA ya está ayudando a personas y empresas a realizar tareas de forma más eficiente, desde análisis y redacción de textos hasta análisis de datos complejos.
• IA como herramienta ubicua: la IA se integrará aún más en nuestra vida cotidiana, desde asistentes virtuales como SIRI (pero uno de verdad) en nuestro bolsillo y nuestros hogares, hasta recomendaciones personalizadas en nuestras aplicaciones. La IA dejará de ser una novedad para convertirse en una herramienta esencial en todos los ámbitos. Cualquier aplicación sin IA se verá como algo obsoleto en breve.
• Democratización del desarrollo de IA: Las herramientas y plataformas de desarrollo de IA serán más accesibles, permitiendo que más personas y empresas puedan crear y utilizar modelos de IA que resuelvan total o parcialmente sus necesidades, sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
• Aumento de la inversión en IA: Las empresas y los gobiernos invertirán masivamente en investigación y desarrollo de IA, buscando obtener ventajas competitivas y mejorar la eficiencia en sus operaciones.
• Desigualdad manifiesta: Se empezará a apreciar una desigualdad de clases manifiesta en cuanto a la cantidad y calidad de las IA que cada persona, empresa u organización pueda tener a su disposición, y sobre sus conocimientos para utilizarlas e integrarlas en los diferentes ámbitos vitales.

Medio plazo (2-7 años):

• Shock laboral y reestructuración: La automatización de tareas rutinarias y repetitivas se acelerará, provocando una disrupción significativa en el mercado laboral. Sectores enteros se verán afectados, y será crucial que los trabajadores se adapten y adquieran nuevas habilidades para mantenerse relevantes, a la par que deberán tener una capacidad de reciclaje y flexibilidad importantes.
• IA en la toma de decisiones críticas: Los sistemas de IA se utilizarán cada vez más para tomar decisiones importantes en áreas como la medicina, la justicia y las finanzas. Esto plantea desafíos éticos y legales difíciles de tratar por la diversidad geopolítica. Será necesario garantizar en lo posible la transparencia, la equidad y la responsabilidad en el uso de la IA.
• Hiperpersonalización: La IA permitirá una personalización extrema de productos, servicios y experiencias, adaptándose a las necesidades, preferencias y comportamientos individuales de cada usuario. Esto transformará la forma en que interactuamos con la tecnología y el mundo que nos rodea.
• Avances en IA conversacional: Los chatbots y asistentes virtuales se fusionarán en IAs que siempre escuchan y ven lo mismo que nosotros, de forma transparente. Se volverán más sofisticados y capaces de mantener conversaciones naturales con los humanos y entre ellas mismas. Esto tendrá un impacto en el servicio al cliente, la educación y otras áreas donde la comunicación es clave.

Largo plazo (más de 7 años):

• IA general y singularidad tecnológica: El desarrollo de una auténtica IA general, capaz de igualar o superar la inteligencia humana en todas las áreas, marcará un punto de inflexión en la historia de la humanidad. Esto plantea preguntas fundamentales sobre el futuro del trabajo, la economía y la sociedad en su conjunto.
• Convergencia de tecnologías: La IA se combinará con otras tecnologías emergentes como la biotecnología, la nanotecnología y la computación cuántica, creando nuevas posibilidades y desafíos. Esta convergencia podría dar lugar a avances sin precedentes en áreas como la medicina, la energía y la exploración espacial.
• Replanteamiento de la economía y el trabajo: La IA transformará radicalmente la forma en que trabajamos y producimos bienes y servicios. Es posible que surjan nuevos modelos económicos basados en la capacidad de cálculo, la capacidad de las IA o del trabajo robotizado.
• IA como motor de la evolución humana: La IA podría convertirse en una herramienta para mejorar y expandir nuestras capacidades cognitivas y físicas. En el mejor de los casos esto podría llevar a una nueva etapa en la evolución humana, donde la inteligencia biológica y la artificial se fusionen para crear una especie más avanzada y capaz.

El yin y el yan de la aplicación de la IA generativa en la medicina. Algunas reflexiones.

La idea de usar máquinas para imitar el comportamiento inteligente proviene de Turing en 1950, quien describió un test para poder diferenciar el comportamiento de un computador y el de un ser humano. De hecho, uno de los físicos españoles, el profesor Alberto Ruiz, con el que comparto algunas excursiones al monte de vez en cuando, siempre se sonríe cuando le pregunto por algunos aspectos de la IA y me responde indicándome que es una novedad sobre la que el ya disertó hace más de 30 años en varios foros internacionales. Y es cierto, el papel transformador de la IA en la atención médica ha sido pronosticado durante décadas, pero solo recientemente los avances tecnológicos han logrado captar parte de la complejidad de la salud, la enfermedad y cómo se proporciona la atención médica, siendo el salto más prodigioso el que se ha producido a finales del año 2022, en el que OpenAI lanzó «ChatGPT» (Generative Pre-trained Transformer), una IA conversacional que genera respuestas “inteligentes” y ha sido entrenado con inmensas bases de datos, tanto generales como específicas. Las herramientas de IA utilizadas en medicina, al igual que la IA utilizada en otros campos, funcionan mediante la detección de patrones en grandes volúmenes de datos. Y son capaces de detectar estos patrones porque pueden «aprender» o ser entrenadas para reconocer ciertas características de los datos. La IA se postula como un amplio conjunto de herramienta (algoritmos) que pueden facilitar enormes y rápidos avances científicos, capaces de impactar de forma muy positiva tanto en la salud individual como colectiva. Entre éstas, quiero revisar brevemente algunas como la disminución de la variabilidad clínica, mejorando la eficiencia de la toma de decisiones mediante sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, la reducción del sesgo médico histórico y el potencial incremento de la equidad en el acceso a la salud y algunos aspectos de la relación médico paciente que pueden cambiar con la IA. Aunque la pregunta que nos hace este blog ¿Qué se puede esperar a corto, medio y largo plazo de la interacción de la denominada inteligencia artificial con la inteligencia humana? nos invita a separar presente y futuro, yo no soy capaz de desagrupar ambos; la velocidad de cambio es tan intensa, la producción científica tan elevada, que lo que hoy no se ha producido (o creemos que no se ha producido) será un hecho cuando finalice la redacción de esta entrada. Por lo tanto, presente y futuro, realidad y ficción, se mezclan como sucedía en Matrix, pero esta vez sin la necesidad de tomar la pastilla azul (que hace referencia a una hermosa prisión en el presente) o la píldora roja que representa el futuro incierto, el mundo real. El que nos tocará vivir.

La medicina, una disciplina basada en la toma de decisiones, está limitada por la latencia en los procesos para la toma de éstas. Reducir este retraso y mejorar la eficiencia de la toma de decisiones podría mejorar significativamente los resultados de los pacientes. Los sistemas o algoritmos de apoyo a la toma de decisiones clínicas, introducidos en su forma más elemental hace décadas, permiten guiar la toma de decisiones clínicas y ayudan a mejorar la prestación de atención médica. Pero, de nuevo, el advenimiento de la IA generativa está produciendo una revolución. Fundamentalmente, estos algoritmos son modelos de predicción. Calculan la probabilidad de un resultado en un paciente tipo o estratifican a los pacientes en función de diferentes riesgos sobre la base de un conjunto de variables de entrada. Y este cálculo es, prácticamente inmediato, logrando, en ocasiones, mejorar las posibilidades de supervivencia de algunos pacientes. Unas herramientas cada vez más útiles a medida que los médicos brindan atención a condiciones de pacientes cada vez más complejas en un panorama terapéutico en expansión. Sin embargo, estos sistemas no están exentos de inexactitudes, sesgos e implementaciones deficientes que pudieran causar daño al paciente. Y, aunque discutiré brevemente el sesgo más adelante, quizás el riesgo más evidente en la actualidad de la IA, uno de los aspectos críticos para evitar potenciales daños a nuestros pacientes, es dotar a nuestros estudiantes y médicos de un conocimiento sólido de la probabilidad y la incertidumbre, para hacer que el pensamiento en términos de probabilidad sea más intuitivo. No queremos que nuestros médicos se comporten como algoritmos, pero sí deben conocer su fundamento para que su juicio clínico incorpore los «consejos» de la IA de una forma crítica y juiciosa, deben aunar conocimientos en IA y probabilidad con un profundo conocimiento de la medicina para la que se han preparado durante años (1).

La reducción del sesgo médico es una de la potenciales ventajas de la IA. Estas herramientas son capaces de detectar patrones de riesgo e incluso enfermedades o complicaciones de éstas porque «aprenden» y son entrenadas con grandes volúmenes de datos, disminuyendo, apriorísticamente, de una forma notable la posibilidad de un sesgo basado en un tamaño inadecuado de la muestra. Pero el riesgo de sesgo, sin duda, existe y cuando ese sesgo coincide con patrones de injusticia, el uso de la IA puede conducir a la desigualdad y a la discriminación. Un sesgo que puede deberse al uso de bases de datos que no recojan de forma adecuada la información referida a algunos grupos humanos, de forma intencionada o no, en función de la etnia, localización geográfica o recursos económicos y que puede contribuir a la inequidad. Un riesgo que pudiera incrementar las actuales diferencias en la salud a nivel global. Y, en este sentido, en el futuro inmediato debieran ser bienvenidas las herramientas basadas en IA de bajo costo, que evalúen la equidad de los algoritmos, su impacto potencial en las disparidades en salud, las estrategias para mitigar sesgos y su capacidad para implementarse en sistemas de salud con pocos recursos, que permitan reducir las disparidades en salud a nivel global (2).

Sin duda, uno de los aspectos más valorados por los médicos con la implantación de algunas herramientas de IA es la liberación de tiempo, un tiempo precioso que puede mejorar la relación médico-paciente y permitir un enfoque más preciso y personalizado de nuestra atención, un enfoque plenamente centrado en nuestro paciente. Un tiempo que nos permitirá profundizar en la confianza, la empatía y la comunicación. Un tiempo que nos permitirá preguntar y aprender sobre los valores de nuestros pacientes, un componente fundamental de la comunicación médico-paciente. Es cierto que la ciencia debe ser la columna vertebral del consejo médico, pero conocer y respetar los valores de los pacientes y ganar su confianza debe considerarse una habilidad esencial de los médicos; y la IA nos puede permitir profundizar en estos gracias a la liberación de tiempo (1). Pero, de nuevo, la IA presenta riesgos y desafíos para la autonomía del médico y la relación con sus pacientes. Los sistemas de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos y proporcionar sugerencias de diagnóstico o tratamiento con una precisión que, en algunos casos, supera la capacidad humana. Si bien esto puede mejorar la eficiencia y precisión del cuidado médico, también existe el riesgo de que los médicos lleguen a depender excesivamente de estas recomendaciones, lo que podría limitar su juicio clínico y su capacidad para tomar decisiones independientes basadas en su experiencia y conocimiento científico. En segundo lugar, el rol del médico como el decisor principal en la atención del paciente podría verse comprometido por la integración de la IA en los procesos de toma de decisiones clínicas, debido especialmente a la presión implícita generada por unas herramientas de IA muy potentes. En tercer lugar, una excesiva estratificación del riesgo y del modo en que debemos cuidar de los pacientes pudiera reducir nuestra capacidad para personalizar el tratamiento, un aspecto fundamental de la autonomía médica. Pero, además, la IA puede producir un profundo deterioro en la relación médico-paciente, disminuyendo y despersonalizando la interacción entre el médico y el paciente, lo que afectará la confianza del paciente en su médico y la percepción de que el médico está realmente comprometido con su bienestar. Finalmente, se producirán notables cambios en la comunicación y en la obtención de los consentimientos informados, especialmente si el médico tiene dificultades para explicar a sus pacientes cómo se generan las recomendaciones de la IA y qué implicaciones tienen para su salud. Sin duda, el desarrollo de diferentes estrategias basadas en la formación y educación médica, la promoción de la trasparencia, el fortalecimiento de la irremplazable relación médico-paciente y un enfoque cada días más personalizado de la salud integral de nuestros pacientes, serán imprescindibles para mitigar los riesgos y desafíos de la IA nos impondrá en el futuro inmediato.

Dentro de unas semanas, en otra entrada al blog, hablaré de los enormes beneficios que puede reportar tanto para la salud individual como la colectiva el uso secundario de los datos generados por nuestros sistemas de salud. Y, como no, mencionaré los riesgos asociados a su uso y la necesidad, cada más acuciante de una correcta regulación de su uso. Y, en esta próxima entrada, dedicaré una reflexión a la necesaria evaluación de las herramientas basadas en IA.

Hoy, disfrutad y criticad, espero que, a partes iguales, esta entrada que solo pretende contribuir a fomentar un pensamiento crítico sobre una tecnología que cambiará nuestra forma de entender la medicina. Parafraseando a los editores de la nueva revista del NEJM, NEJM-IA, solo pretendemos inyectar un poco de inteligencia artificial en una medicina que seguirá dependiendo de la inteligencia natural.

1. Goodman KE, Rodman AM, Morgan DJ. Preparing Physicians for the Clinical Algorithm Era. N Engl J Med. 2023; 389: 483-487.

2. Khera R, Butte AJ, Berkwits M, Hswen Y, Flanagin A, Park H, Curfman G, Bibbins-Domingo K. AI in Medicine-JAMA’s Focus on Clinical Outcomes, Patient-Centered Care, Quality, and Equity. JAMA. 2023; 330: 818-820.

3. Lerner BH. Medical Expertise – Balancing Science, Values, and Trust. N Engl J Med. 2024; 391: 577-579.