Robots quirúrgicos que no tiemblan, ciegos que pueden volver a ver, mayor esperanza de vida, cánceres detectados antes de que aparezcan los primeros síntomas... las nuevas tecnologías están obrando milagros inimaginables hace tan solo unos años. Desde la IA y el aprendizaje automático hasta la robótica y los implantes, la tecnología médica está mejorando la salud de los pacientes y salvando vidas. Formador y experto en inteligencia artificial y robótica, Cédric Vasseur toma el pulso a la medicina 3.0 y responde a nuestras preguntas.
La salud es uno de los ámbitos en los que se espera que la inteligencia artificial realice mayores avances. La inteligencia artificial despegó en la década de 2010, gracias sobre todo a los avances en el aprendizaje profundo, que utiliza técnicas de aprendizaje automático para imitar los métodos de aprendizaje utilizados por los seres humanos para adquirir determinados tipos de conocimientos. Todo empezó por encima de nuestras cabezas, en el espacio.
¿Podría la conquista del espacio estar detrás de las innovaciones médicas de los últimos años?
Exactamente. Al igual que otros sectores, la medicina sigue el ritmo del progreso científico. Los corazones artificiales, las bombas de insulina y las imágenes por resonancia magnética (IRM) son ya moneda corriente. Y sin embargo, estas innovaciones nacieron de la conquista del espacio.
La bomba ventricular utilizada en los corazones artificiales se deriva de las bombas de combustible utilizadas en el transbordador espacial estadounidense a principios de la década de 2000. El primer corazón artificial francés fue desarrollado conjuntamente por ingenieros de EADS y Matra en 2008. En cuanto a la resonancia magnética, aunque no fue inventada por la NASA, fue muy mejorada por sus ingenieros, ¡que necesitaban ampliar las fotos de la Luna!
Del mismo modo, las bombas de insulina se inspiraron en el brazo robótico de la sonda Viking lanzada en 1975. Y las máquinas de diálisis son una mejora de los sistemas de reciclaje de fluidos de las misiones Apolo. La robótica y la inteligencia artificial no hacen sino seguir estos ilustres pasos.
¿Qué aporta la IA al sector sanitario?
La imagen médica es la primera en beneficiarse de los avances de la inteligencia artificial. La inteligencia artificial se ha incorporado a las máquinas de resonancia magnética y a los escáneres mejorar la calidad de la imagen y facilitar el diagnóstico. Los escáneres de resonancia magnética son muy caros: los modelos de última generación cuestan más de un millón de euros. Por ello, algunas empresas venden soluciones de software basadas en IA para actualizar las máquinas de resonancia magnética más antiguas y mejorar su calidad de imagen, sin que el hospital tenga que invertir en una máquina nueva.
Además de mejorar la calidad de imagen, La IA facilitará el diagnóstico. Un radiólogo puede pasar por alto una anomalía, bien porque no la ve a simple vista, bien porque está cansado tras analizar miles de imágenes durante el día. La máquina, en cambio, no se cansa. Según un estudio publicado en 2018 en la prestigiosa revista Radiology, hasta el 25 % de los cánceres visibles en una mamografía pasan desapercibidos por culpa del cansancio y la falta de concentración. Es una cifra preocupante, sobre todo porque la cantidad de datos sanitarios que hay que analizar aumenta exponencialmente: un radiólogo ve hasta 50.000 imágenes al día, ¡40 veces más que hace treinta años!
¿Cómo funciona la IA? Utiliza el aprendizaje automático La máquina se alimenta con miles de radiografías para entrenarla a detectar anomalías de forma autónoma. Un escáner PET es ahora capaz de detectar la presencia de metástasis de forma instantánea y automática. La tecnología es tan eficaz que los radiólogos corren el riesgo de ser sustituidos progresivamente por estas máquinas.
¿Ayuda la inteligencia artificial a los médicos de otras maneras?
Sí, la inteligencia artificial ha avanzado incluso en el conocimiento de la radiología. En 2017, IBM creó Watson, una inteligencia artificial capaz de analizar distintos tipos de cáncer. Tras ver miles de radiografías, la IA hizo comprender a los médicos que el borde de la zona habitual de análisis de una imagen contenía información importante, como el centro del tumor.
La IA se utiliza para mejorar el acceso al conocimiento. Médicos de todo el mundo comparten su información sobre qué molécula tomar para un determinado síntoma o enfermedad. Imagínese la cantidad de información que hay que procesar: miles y miles de páginas al día de estudios e informes epidemiológicos. Es un trabajo que ningún ser humano, por muy experto que sea, puede asimilar. Reconocido experto en oncología, Watson, de IBM, se alimenta día tras día con artículos de revistas médicas, resultados de biopsias, pruebas de laboratorio, comparaciones de moléculas, etc. Cuando se le pregunta por un tratamiento, Watson cambiará su recomendación según sus últimas actualizaciones, y recomendará la molécula Z en lugar de la B.
Menos impresionante, pero muy útil para los médicos, la IA se utiliza a diario para mecanografiar informes médicos. Antes teníamos un ejército de secretarias que mecanografiaban los informes dictados por los médicos. Hoy, Nuance, a través de su producto estrella Dragon Naturally Speaking, permite a los médicos utilizar el reconocimiento de voz basado en el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático para transcribir sus informes médicos.
¿Puede la IA diagnosticar enfermedades antes de que aparezcan los primeros síntomas?
Sí, por ejemplo, Watson, de IBM, puede predecir la aparición del cáncer de mama un año antes de que se produzca. Otras IA se utilizan para predicciones epidemiológicas. Por ejemplo, podemos seguir la propagación de la gripe mediante algoritmos que escanean las redes sociales en busca de personas que se quejen de sus síntomas.
Utilizando el mismo tipo de técnica, una IA de la empresa canadiense BlueBot detectó la aparición de la pandemia el 31 de diciembre de 2019, cuando se consideró que se trataba de una epidemia de neumonía confinada en Wuhan (China). Para ello, utilizó un centenar de conjuntos de datos procedentes de Internet (sitios web de noticias, ventas de billetes de avión, datos demográficos, climáticos y de población animal, etc.) para determinar la amenaza, su localización geográfica y su propagación, proporcionando a su vez una lista de ciudades susceptibles de verse afectadas.
¿Qué aportan los robots a la medicina?
La IA no es la única que contribuye a la medicina. Los robots quirúrgicos están mejorando considerablemente la precisión de las operaciones quirúrgicas. El más famoso es el estadounidense Da Vinci. Este robot está equipado con una amplia gama de instrumentos (pinzas, escalpelos, cámaras, etc.) que pueden ser manipulados a distancia por un cirujano presente en el quirófano.
La IA mejora los robots automatizando ciertos procedimientos y mejorando las condiciones de trabajo de los cirujanos. Cuando una operación sale mal y la sangre tapa lo que está haciendo el cirujano, la máquina puede seguir cosiendo sola.
La precisión de estos robots quirúrgicos es tan grande que sus fabricantes han demostrado que pueden realizar suturas en uvas sin reventarlas.
Otros robots, aún en fase de desarrollo, son capaces de insertar automáticamente un catéter. Se trata de un procedimiento muy complicado, en el que suele intervenir una enfermera que sepa detectar venas.
¿Y los implantes?
En materia de implantes, las tecnologías actuales recuerdan a las películas de ciencia ficción o a los milagros: los sordos profundos pueden oír, los ciegos pueden ver.
Tomemos el ejemplo de las personas sordas. Se les implanta quirúrgicamente un implante coclear, un conjunto de pequeños electrodos que envían minúsculos impulsos eléctricos a la cóclea. Tras la operación, pueden oír, aunque no como usted y como yo. Tienen que pasar por una fase de reeducación y no podrán detectar fácilmente la música. En los años 90, las personas con implantes cocleares tenían que llevar un aparato del tamaño de un walkman alrededor de la cintura, con un cable que subía por debajo de la carne. Hoy, los implantes cocleares funcionan por inducción. Se coloca una antena bajo la piel. Una parte exterior magnetizada contiene la electrónica y se coloca por encima de la piel. Se retira esta minicarcasa y la persona vuelve a estar sorda. Ahora podemos colocar el implante directamente en el nervio, o incluso implantar electrodos directamente en el cerebro. Y funciona.
Second Sight también utiliza implantes para la visión. Por el momento, sólo aparecen unos pocos píxeles en los ojos de las personas. Estos pocos píxeles les permiten ser más autónomos, ya que pueden desplazarse por la calle, ver señales y aceras y agarrar objetos.
¿Se aplicarán la IA y los robots a todo?
No. Algunas áreas de la medicina son demasiado complejas para la IA y los robots. Por ejemplo, en cirugía ortopédica probamos un robot para operar un pie. La máquina cometía demasiados errores y fue retirada del mercado. Además, algunos procedimientos no pueden automatizarse. Es probable que todas las profesiones médicas y de asistencia personal que requieren psicología, imaginación, capacidad de comunicación y empatía sigan en manos humanas.
Esto no significa, sin embargo, que estas profesiones no vayan a estar algún día asistidas total o parcialmente por la robótica u otras formas de nuevas tecnologías: cirujanos robotizados, delineantes robotizados, herramientas "inteligentes" para la toma de decisiones, etc.
¿Cuáles son los problemas subyacentes?
Estas tecnologías inspiran tanto sueños como temores. Miedo a que la máquina tome sola las decisiones, miedo a su lado deshumanizador. Sin embargo, en medicina, muchos análisis ya están totalmente automatizados, como las pruebas PCR y las muestras de sangre. Sin embargo, el ser humano sigue teniendo su lugar cuando se toman muestras.
Los robots pueden incluso mejorar la suerte de algunas personas, como los ancianos dependientes, al darles mayor autonomía sobre su propio aseo. A estas personas les da menos vergüenza tener que ocuparse de una máquina.
La otra limitación a la que se enfrentan estas tecnologías es la de los datos. La IA requiere grandes cantidades de datos y, además, de gran calidad. Esto también plantea la cuestión de la recopilación de datos, el consentimiento individual y el almacenamiento seguro de datos sensibles.
Para calificar la calidad de los datos, hay que tener en cuenta las diferencias entre las máquinas que los recogen. En imagen médica, por ejemplo, la calidad de las radiografías y las resonancias magnéticas variará en función del equipo. En cuanto a la confidencialidad, la recogida de datos no plantea problemas en los hospitales, ya que son los médicos quienes los recogen, evitando así cualquier problema de confidencialidad.
La cuestión de la anonimización es igual de importante. Si te dan una radio, es difícil que sea completamente anónima. En Estados Unidos, unos estudiantes consiguieron encontrar las emisoras de radio de un gobernador en una base de datos pública. Utilizando IA, cruzaron estas radiografías con la edad del gobernador en cuestión y consiguieron determinar en qué hospital se hicieron las radiografías. En Francia, todos los datos médicos sensibles deben alojarse en centros de datos seguros que hayan obtenido la etiqueta EDS.
¿Qué futuro les espera a la IA y los robots en la medicina?
Estas tecnologías seguirán mejorando y se generalizarán. Sus ventajas son múltiples:
- Compensar la escasez de personal médico. Podemos imaginar la instalación de terminales en las entradas de los hospitales que orientarán a los pacientes en función de sus síntomas. O se multiplicarán las cabinas de teleconsulta que ofrecerán atención o seguimiento periódicos (hipertensión, por ejemplo), combatiendo así los desiertos médicos.
- Ahorrar tiempo. Los robots podrán realizar más procedimientos quirúrgicos, como la inserción automática de catéteres, lo que ahorrará un tiempo precioso a los equipos médicos. Los robots serán más autónomos durante las operaciones, con gestos más precisos que los de un cirujano. Gracias a la IA, el reconocimiento de voz ya facilita la introducción de informes médicos y datos de pacientes a través de terminales y tabletas. Las interfaces sin contacto están a punto de desarrollarse, con funciones activadas por la voz e historiales médicos que aparecerán en las gafas de realidad aumentada del médico.
- Personalización de los tratamientos. Gracias a la IA, los tratamientos se adaptarán mucho mejor a cada paciente. Nuestros historiales médicos digitales nos seguirán toda la vida.
