Se dijo mucho, y muy interesante, en la IX Jornada de Salud Digital. Como señaló Beatriz Sanz en su conferencia inaugural, «estamos ante la década más interesante de la historia». Veamos un breve resumen de las ideas-fuerza principales de la mesa 1.
La Inteligencia Artificial no es una tecnología más. Es algo radicalmente diferente. Tal y como remarcó Beatriz Sanz en su brillante conferencia inaugural, la IA es un nuevo concepto. Desde la revolución industrial, todas las tecnologías estaban basadas en procesos. Sin embargo, con la IA, el concepto «proceso» desaparece. Estamos ante una tecnología basa en OBJETIVOS. No es una revolución de la tecnología. Es una revolución del conocimiento, y, antes de un año, «en 6-10 meses», vamos a ver cambios muy significativos. Cada día se registra una media de 4 000 patentes en todo el mundo de tecnologías relacionadas con la IA.
Riesgos éticos, variabilidad y puestos de trabajo
¿Qué problemas tiene la IA en la actualidad? Cabe señalar dos problemas principales. Variabilidad y riesgos éticos.
Primero, la variabilidad. En IA, A+B no siempre es igual a C. Es más, no sabemos cómo la IA llega a sus conclusiones. Resolver este problema es de crucial importancia si hemos de aplicar la IA en un campo tan delicado como la atención sanitaria y la investigación médica en general. Entre otras cosas, por una cuestión de seguridad: si no sabemos cómo «discurre» la IA, no podremos protegerla de ataques cibernéticos. La cuestión probabilística dificulta la aplicación en salud de la IA. Si no lo reducimos a cero, no podremos hablar de verdadera IA. De hecho, en la actualidad hablamos de Inteligencia aumentada, no de IA, pues la supervisión humana sigue siendo fundamental.
En segundo lugar, una tecnología orientada a OBJETIVOS alberga numerosos riesgos éticos. Debemos centrarnos en objetivos, más no todo vale a cualquier precio. Es por eso que las grandes empresas están trabajando en el marco ético… más allá del marco regulatorio. Tal y como señaló Marcos Ortega, entender qué hace la IA, y cómo, nos ayudará a hacer modelos más deterministas, y por tanto reducir la probabilística.
Otra de las cuestiones que más atención suscitan es el tema de los puestos de trabajo. Hasta ahora, IA solo ha servido para incrementar la productividad. Se estima que la IA inyectará en la economía global el equivalente a dos potencias del G20.
El problema del sesgo es importante. Si «entrenamos» a la IA con muestras sesgadas, aprenderá y aplicará esos mismos sesgos.
Generar nuevo conocimiento
En resumen. Hasta ahora, le pedíamos a la IA que aprendiera y aplicase cosas ya sabidas. A partir de este momento, vamos a pedirle que genere NUEVO CONOCIMIENTO. De ahí que hablemos de revolución del conocimiento. Vamos a pasar de los datos a la información, y de la información al conocimiento. Esto puede abrir una brecha al acceso a la salud, o puede cerrarla y reducirla. Todo dependerá del uso que le demos.
De ahí que este proceso, debe estar en manos de los profesionales sanitarios. Según apuntó Julio Lorca en la mesa debate de la IX Jornada de Salud Digital, siempre tenemos que preguntarnos en primer lugar qué VALOR aporta una solución predictiva, en relación a los costes, desde la PERSPECTIVA DE LA PERSONA. El criterio a aplicar debe ser la utilidad para el paciente, no el beneficio económico. Como indicó la Dra. Raquel Iniesta, todo desarrollo debe poner al paciente en el centro. Si no lo hacemos bien, se corre el riesgo de deshumanizar la medicina.
