Santander, 24 de abril. La inteligencia artificial (IA), bien utilizada, puede dar una realidad aumentada que potenciará las cualidades y resolverá las situaciones de manera diferente, pero está lejos de sustituir al profesional médico. Si esto se consigue, los profesionales de la salud podrán acercarse a la medicina mejorada y más personalizada tanto en el ámbito de la gestión como en la parte clínica.
Esta herramienta está siendo objeto de debate en la actualidad, por lo que se están desarrollando diferentes congresos y jornadas formativas para aportar nuevos conocimientos y compartir experiencias. En este caso, ha sido el Hospital Universitario Marqués de Valdecilla donde se ha tratado este tema en la jornada general que se celebra cada jueves.
La científica titular en el Instituto de Física de Cantabria y doctora en Física de Partículas, Lara Lloret, ha enfocado su ponencia en la ‘Inteligencia artificial y medicina’ en la que ha subrayado la importancia de que los profesionales de la salud aprendan a hablar un idioma común para poder avanzar.
“El futuro de la inteligencia en medicina será multidisciplinar o no será”, ha expuesto Lloret que ha incidido en que es fundamental tener controlada esta herramienta y saber cómo funciona, ya que aporta nuevos recursos y nos hace aprender cosas diferentes a nosotros mismos.
La interpretabilidad, los sesgos, la generalización y los aspectos éticos, son algunos de los retos de la IA que ha querido resaltar la científica como motivos por los que todavía no forma parte del día a día clínico.
Sin embargo, ha puesto en valor la inteligencia artificial generativa de imágenes como una herramienta que puede aumentar los datos que son fundamentales y presentan una dificultad a la hora de conseguirlos de calidad para poder tratarlos. En este punto ha mostrado uno de los ejemplos que tienen impacto real en el día a día como reducir tiempos en la planificación terapéutica.
Según ha señalado, la IA puede trabajar en crear datos sintéticos y juntarlos con datos reales que ya se tenían, con el objetivo de mejorar el error en más de un 50%. De esta manera, se puede realizar una planificación terapéutica mucho más rápida
Durante la sesión, ha mencionado alguna de las aplicaciones como AlphaFold, en el sector de los fármacos, que sirve para encontrar dianas terapéuticas. También ha hecho referencia a Google CT Foundation, destinada solo para investigación, donde se pueden sacar modelos de base entrenados sobre imágenes de diferentes patologías que sean de utilidad para realizar la gran parte del trabajo.
