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La medicina en los tiempos de la inteligencia artificial: ¿un aliado dudoso o la herramienta definitiva?

Para Jaime De Los Hoyos, jefe del Departamento de Informática Biomédica de la Clínica Alemana de Santiago de Chile, el potencial de la IA generativa como herramienta para clasificar informes médicos, pero advirtió sobre su capacidad de ayudar en diag

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Para Jaime De Los Hoyos, jefe del Departamento de Informática Biomédica de la Clínica Alemana de Santiago de Chile, el potencial de la IA generativa como herramienta para clasificar informes médicos, pero advirtió sobre su capacidad de ayudar en diagnósticos.

Nunca habíamos visto los avances que han venido con los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT. Históricamente, los chatbots eran muy primitivos, mientras que los actuales pueden responder preguntas básicas como lo haría una persona. No extraña que estos sistemas ahora sean capaces de superar tests de Turing y conocimiento médico”, afirma Jaime De Los Hoyos Moreno, jefe del Departamento de Informática Biomédica de la Clínica Alemana de Santiago de Chile.

Así reflejaba el especialista cuán grande ha sido el protagonismo obtenido por la inteligencia artificial (IA) en los últimos años, tras participar en la conferencia “Inteligencia Artificial en Salud: presente y perspectivas de futuro” este miércoles durante el 9º Congreso Latinoamericano Tecnología y Negocios América Digital, celebrado en Santiago de Chile. 

Cirujano de profesión, De Los Hoyos resalta que la medicina dispone de un amplio potencial para el uso de IA, debido a que tradicionalmente maneja una gran cantidad de datos que “se ha ido sistematizando y gestionando en sistemas de información hospitalaria en centros médicos públicos y privados”. Por otro lado, si bien la IA no es reciente como concepto, la irrupción de la IA generativa ha marcado un hito tecnológico. La razón se encierra en que ahora estos modelos emulan la capacidad de resolver problemas del ser humano. 

Posteriormente, el especialista exhibió un video de una celebración del Año Nuevo en China que resultó ser una creación de Sora, modelo de la compañía OpenAI, que crea videos artificiales basándose en instrucciones que otorga el usuario. “Ha habido una rápida evolución de los sistemas de IA. Hemos pasado de sistemas que se limitan a clasificar categorías a otros capaces de generar textos, videos y hasta música”, declaró el ponente. 

Cabe destacar que la medicina mantiene una larga relación con la IA si tomamos en cuenta la aplicación de los modelos “clasificadores” o machine learning. En ese sentido, De Los Hoyos menciona los sistemas de predicción de edad ósea. Se trata de modelos que permiten evaluar problemas de crecimiento en los infantes al estudiar sus huesos y comprobar si su edad biológica coincide con la cronológica.

Posteriormente, la oferta de machine learning se extendió al análisis de neuroimágenes que detectaban el riesgo de accidentes cerebrovasculares en personas de la tercera edad. “Los escáneres no te daban la precisión para impulsar un tratamiento anti ACV. La IA te informa si estás aún en el periodo de “ventana” o predicción para salvar capacidad funcional del cerebro o la vida del paciente”, aclara el expositor. 

Sin embargo, estos sistemas operan de manera automatizada, siguiendo comandos previamente establecidos, a diferencia de la IA generativa que se asemeja más a la flexibilidad de la inteligencia humana al crear contenido. Y de este modo, el creador de imágenes del ChatGPT es capaz de mostrar fotos de una joven doctora, así como de un tejido de piel humano. Si se estudia este último, surge la controversia: se ve realista, pero no es preciso. De Los Hoyos destaca que a pesar que la imagen es similar a las existentes en libros de medicina, lo cierto es que el dibujo no es proporcional con las medidas de una persona real.

Resulta que ChatGPT es un sistema pre entrenado que se alimenta con enormes volúmenes de información textual. Así, puede reconocer patrones que respondan preguntas formuladas por los usuarios. “Pero surge la duda de recurrir a estos portales para saber algo como el tratamiento actual para una neumonía con ciertas características. El sistema va a tener capacidad de responder, pero solo hasta cierto punto”, advierte el ejecutivo de la Clínica Alemana.

El principal problema de estos modelos nace de su mayor virtud: la amplitud de su base de datos. Al recopilar una gran cantidad de información, se recopilan fuentes de diversas calidades. Y como los modelos de IA generativa enfatizan que una respuesta sea más coherente que precisa, puede darse el fenómeno de la “alucinación”: en el afán de mostrar respuestas coherentes, aún cuando imprecisas, se inventa información que no es real”.

Como curiosidad, De Los Hoyos cuenta que las primeras versiones de ChatGPT eran susceptibles a cambiar de opinión sobre un tema si es que el usuario insistía que una respuesta no era correcta. Pero ahora ya no es tan fácil. Entonces, como la “alucinación” es un problema latente, no sería extraño pensar que el ejemplo del “tejido falso” se replique en la información textual. 

“Los grandes modelos de lenguaje son una versión sofisticada del predictor de palabras de los smartphones. Les damos un prompt (texto inicial) y el sistema busca en su base de datos que puede venir a continuación”, explica el médico. Otro punto a tomar en cuenta es que los modelos no están entrenados específicamente para abordar temas sanitarios, sino que son generalistas. 

No obstante, los modelos de IA generativa aún pueden desenvolverse con eficacia en múltiples tareas de la medicina. Por ejemplo, De Los Hoyos menciona el resumen de fichas de pacientes que clasifica los hallazgos más importantes como los valores de creatinina o glucosa. Además, pueden procesar un conjunto de historias clínicas para comprobar cuál paciente presenta mayor riesgo de desarrollar ciertas enfermedades.

Con respecto al futuro de la IA en la medicina y la sociedad, De Los Hoyos no se muestra alarmista. Lejos de predecir un escenario apocalíptico, el ponente señala que se cumplirá el Teorema de Friedman, una de las tesis básicas en la informática biomédica: la IA generativa no será un reemplazo a la actividad humana, sino un complemento. En última instancia, las tecnologías sumadas a la inteligencia humana son mejores que cualquiera de las dos por separado. “Vamos a ver muchos más progresos en este tema, pero debemos tener cuidado, porque finalmente, tenemos seres humanos al frente”, remarcó el experto.