La Inteligencia Artificial basada en técnicas de aprendizaje automático, una aliada en la detección de enfermedades

No es posible imaginar la práctica clínica sin un uso adecuado de las tecnologías digitales. Antes se necesitaban para recoger los datos de los pacientes, ahora se requieren para ayudar a diagnosticar y tomar decisiones sobre los mejores tratamientos para los pacientes y atenderles remotamente, una necesidad que la pandemia ha puesto de manifiesto. 

En este ámbito, “el uso de la Inteligencia Artificial (IA), en concreto mediante técnicas de aprendizaje automático en diagnóstico clínico para la detección temprana de tumores ya es una realidad, así como en el análisis de factores de riesgo de algunas enfermedades, incluso en el riesgo de fallecimiento”, según ha puesto de manifiesto Isabel Fernández Peñuelas, directora de la escuela de Estudios de Futuros -The Futures Factory-, durante el II Curso de Big Data e Inteligencia Artificial, organizado por la Sociedad Española de Reumatología (SER), con la colaboración de Lilly.

En su charla, Fernández Peñuelas también ha destacado el papel que tendrán en un futuro próximo otras tecnologías en el ámbito de la clínica como la impresión 3D en prótesis, implantes, modelos anatómicos preoperatorios, impresión de fármacos o de órganos; así como la edición genética o CRISPR y su posible aplicación en moléculas de edición genética. “Estas tecnologías combinadas nos ofrecen lo que puede ser la gran tendencia del futuro, el salto a la medicina personalizada”, ha precisado.

Principales retos en este ámbito

A su juicio, “un primer reto muy claro que la pandemia ha evidenciado es que es necesario crear nuevas formas de acceso a la salud de forma remota mediante el uso de la telemedicina, entendida como una combinación de visitas virtuales, herramientas remotas de monitorización, sistemas de salud móviles y sistemas de respuesta ante emergencias”. 

Además, otro reto pendiente podría enfocarse a desplazar muchos de los sistemas TIC de salud a “la nube” para facilitar la colaboración y acceso. “Hemos informatizado la gestión de la información médica, ahora debe hacerse de forma más escalable y compartible para facilitar el trabajo de las herramientas de análisis predictivo que necesitan datos de distintas fuentes”, ha explicado Fernández Peñuelas.

En los últimos años en España se han dado grandes pasos, no solo se han informatizado los sistemas de gestión hospitalaria sino los de salud. No obstante, en opinión de la experta, “se debería aprovechar que somos uno de los países de Europa con mejor infraestructura 5G, una tecnología de comunicación clave en el desarrollo de la telemedicina, aunque haya otros países europeos a la cabeza en este ámbito. También se debería aumentar la inversión en TIC a largo plazo, más allá de las medidas anti-pandemia”.

Cuestiones legales aún por definir

Por su parte, Fernando Irurzun, del Departamento de Litigación, Arbitraje y Derecho Público de Clifford Chance, ha coincidido en resaltar el tema de las cuestiones legales como un reto importante en relación con el Big Data. “Falta un marco legal específico y no hay suficientes certezas a la luz de la legislación de protección de datos, lo cual genera un riesgo de inseguridad jurídica que puede obstaculizar el desarrollo de iniciativas útiles para la sociedad”, ha asegurado.

En Medicina –ha añadido- el reconocimiento del interés legítimo de investigación científica en el Reglamento General de protección de datos es muy relevante, pero las dificultades prácticas surgen al acotar lo que se entienda por "investigación científica" o el sentido restringido que algunas autoridades de protección de datos dan al principio de finalidad obligando a que el consentimiento de los interesados sea muy específico, para una especialidad médica o investigadora concreta.

En España, en este ámbito el panorama podría parecer más seguro porque la Ley Orgánica 3/2018 ha incorporado determinadas reglas para el tratamiento de los datos de salud. “Se trata de una normativa orientada al tratamiento de datos en la investigación en salud, pero como corresponde a una Ley Orgánica la regulación es general y el problema reside en cómo trasladar estos principios al ámbito del Big Data. A tal fin, quizás no es necesaria una norma de desarrollo de la Ley Orgánica, pero las entidades públicas o privadas interesadas y la Agencia Española de Protección de Datos tienen en su mano desarrollar en la práctica esas normas para dotar de seguridad jurídica al sector y de garantías de protección a los ciudadanos”, ha señalado Irurzun.

A su juicio, “las normas suelen ir siempre por detrás de los avances técnicos, pues el Derecho no es sino una herramienta a realidades que la sociedad no es capaz de encauzar por sí misma. Sin embargo, el Big data lleva ya bastante tiempo siendo algo real y parece evidente que necesita una respuesta jurídica más precisa”.

Sobre el II Curso SER de Big Data e Inteligencia Artificial

Esta segunda edición del Curso SER de Big Data e Inteligencia Artificial, que cuenta con la colaboración de Lilly, “representa un paso más del compromiso de la Sociedad Española de Reumatología con los socios para proporcionar aquella información más novedosa y relevante que pueda ser crucial para definir el futuro de la especialidad y mejorar la calidad de vida de nuestros pacientes”, según ha señalado la Dra. Sara Marsal, del Servicio de Reumatología del Hospital Universitario Vall d´Hebrón (Barcelona) y una de las coordinadoras del curso, junto con los Dres. Juan J. Gómez-Reino y Ramón Mazzucchelli.

“La Medicina en general y todas sus especialidades se van a ver profundamente afectadas con la incorporación incuestionable de la inteligencia artificial en todos sus aspectos fundamentales: la asistencia, la docencia y la investigación”, ha precisado.

En opinión de los coordinadores, en esta edición se ha desarrollado un amplio programa incluyendo determinados aspectos teóricos y otros aspectos de mayor aplicabilidad. El objetivo ha sido proporcionar una información conceptual básica además de destacar la utilidad de la inteligencia artificial en distintas áreas actualmente aplicables a la Medicina en general y a la Reumatología en particular.

En un futuro próximo, la inteligencia artificial mejorará la precisión de múltiples tareas en la práctica médica, permitirá una mayor autonomía para los pacientes y mejorará su calidad de vida. “La información que nos proporcionará la inteligencia artificial debe ser entendida como un soporte a los reumatólogos y a los investigadores para avanzar en la Medicina de precisión. Muy probablemente también permitirá una reducción de los costes de la sanidad al incidir claramente sobre distintos aspectos económicos”, ha concluido la Dra. Marsal.