Reciente he dictado la conferencia «Inteligencia Artificial en la Medicina: Presente y Futuro» en el marco de los conversatorios realizados por Best Clinic. En esta conferencia abordo una introducción general a la inteligencia artificial (IA) y su aplicación en el sector de la salud, específicamente en consultorios médicos.
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Se destaca la importancia de la IA en la actualidad, considerándola no como el futuro sino como el presente, equiparándola en impacto con revoluciones como la electricidad e internet. Sin embargo, enfatizo que en el ámbito de la salud, la IA actualmente funciona como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones y no como un sustituto del criterio médico.
Conferencia Inteligencia Artificial en la Medicina
Tabla de contenido
La presentación aborda varios aspectos clave de la IA en la salud. Inicialmente, se contextualiza la creciente digitalización del sector, mencionando la gran cantidad de smartphones conectados a internet y las numerosas aplicaciones médicas disponibles.
Se resalta que un porcentaje significativo de médicos ya comparte registros electrónicos de pacientes y experimenta un ahorro de tiempo considerable gracias a herramientas digitales. En este contexto, se introduce Best Clinic como una herramienta integral que incorpora IA para optimizar la gestión de consultorios, incluyendo funcionalidades como agendamiento de citas, historias médicas digitales y comunicación automatizada.
La presentación también traza una curva del interés en la IA a través del tiempo, mostrando un aumento significativo en las búsquedas a partir de 2022 con el surgimiento de modelos de IA generativa. Se señala que grandes revistas médicas han abierto espacios para publicaciones sobre IA aplicada a la salud, lo que demuestra el creciente interés y la apropiación de este conocimiento por parte de la comunidad médica.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial se define como la capacidad de las computadoras para realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana, como percibir el mundo, comprender y razonar, aprender y adaptarse, y resolver problemas. Se presenta una evolución histórica de la IA, desde sus inicios formales en 1956, pasando por el Machine Learning en 1997 y el Deep Learning en 2006, hasta la Inteligencia Artificial Generativa en 2017, que se enfoca en la generación de contenido original a partir de datos existentes. Se menciona la IA General como un campo teórico que busca crear inteligencia similar a la humana con capacidad de autoaprendizaje
Se profundiza en la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), describiéndola como una rama que genera nuevo conocimiento (imágenes, fotos, textos, videos, etc.) a partir de un conocimiento previo basado en bases de datos y Big Data. Se destacan herramientas de IAG fáciles de usar y accesibles, como Gemini, Perplexity, Open Evidence, Dall-E, ChatGPT y Copilot. Se explica el concepto de «prompt» como la forma de escribir preguntas o solicitudes de información a estas herramientas en lenguaje natural, lo que ha llevado al surgimiento de la especialidad de «prompt engineering». Se presentan ejemplos prácticos de cómo utilizar ChatGPT en un contexto médico, como solicitar diagnósticos diferenciales para un caso clínico anónimo.
Herramientas de Inteligencia Artificial en la Medicina: Open Evidence y Evidence Hunt
El video también explora herramientas especializadas en salud, como Open Evidence, un buscador con un gran repositorio de información médica que proporciona referencias a publicaciones científicas; Evidence Hunt, similar a Open Evidence pero con conexión directa a PubMed y la capacidad de chatear con abstracts; y ChatPDF, que permite cargar documentos médicos y realizar preguntas sobre su contenido
Se mencionan otros usos de la IA en la salud, incluyendo la detección de patrones en imágenes médicas, asistentes virtuales para prediagnóstico y recomendaciones, y la utilización de datos médicos anónimos para generar impresiones diagnósticas y diagnósticos diferenciales. Se destaca el uso de chatbots para interactuar con pacientes, resolver dudas y realizar seguimiento, mencionando ejemplos como Symptom para la atención primaria y telemedicina, y Juper para la salud mental. Se comparte un caso de éxito en neurología donde se utilizaron datos para predecir la aparición de migrañas severas
Finalmente, la presentación aborda los aspectos éticos y legales de la IA en salud, incluyendo la gestión de sesgos algorítmicos, la interpretabilidad de la información, la importancia de la calidad de los datos, la autonomía y responsabilidad, la privacidad de los datos y el acceso y la equidad.
Se reflexiona sobre la necesidad de regulaciones para garantizar un uso responsable y justo de estas tecnologías. Se cita el libro de Eric Topol, que sugiere que la IA puede humanizar la salud al liberar a los médicos de tareas repetitivas para que puedan dedicar más tiempo a la atención de los pacientes. La conclusión enfatiza el potencial de la IA para simplificar la vida de los médicos y mejorar la atención al paciente.
