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Mi reto de este post ya lo dejo claro de antemano: explicar de la manera más simple posible qué es la inteligencia artificial y el big data a mis amigos médicos. Para dummies médicos, que muchos ya lo saben mucho mejor que yo. Como si estuviéramos tranquilamente charlando en el bar. Y sabiendo que voy a cometer errores de bulto y que cualquiera que sepa de esto (yo no soy ningún experto, sólo creo saber por dónde van los tiros), me echará a los leones y con razón. ¿Por qué lo hago? Porque creo que no vemos el tsunami que se avecina a pesar de todos los avisos que, si queremos mirar, estamos recibiendo. No sean los entendidos crueles juzgando la exposición del contenido o los ejemplos desafortunados y miren si el fondo tiene sentido. Eso sí, toda aportación que nos ayude a entender de qué va esto será muy bien recibida.

Empecemos por lo sencillo. Hablemos de internet. Quedan pocas dudas de que ha sido una de las mayores revoluciones en la historia de la humanidad. Nos cuesta imaginar cómo nos organizábamos apenas veinte años atrás, sin correo electrónico ni conectividad a todas horas. Sin el chorreo de información continuo y por otra parte excesivo. Esto, que tan evidente nos resulta en nuestro día a día, en ocasiones no lo vemos tan claro en nuestro medio laboral, donde la tendencia es creer que nuestro trabajo (en mi caso, de médico) va a ser igual mañana porque, en el fondo, tampoco es tan diferente lo que hacía don Antonio (mi pediatra hace unos cuantos años). Pero esto es sólo ver la parte que nos conviene.

Internet es sinónimo de comunicación. Permite comunicar personas (el ordenador siempre es el instrumento, el medio y no el fin) de manera prácticamente instantánea con un volumen de datos notable. En paralelo, la tecnología de la comunicación nos ha obsequiado con la posibilidad de tener conectividad permanente y móvil, rompiendo de manera drástica y definitiva las barreras del espacio y el tiempo. Ya no tengo que estar a una hora y lugar determinados para coger un teléfono o un ordenador y comunicarme con alguien que, necesariamente, tenía que estar al mismo tiempo (o a una hora) en otro sitio especificado. Ni qué decir de escribir un mensaje en un papel para que se lo lleven físicamente a la otra persona.

Esta ruptura espacio temporal permite que la información sea siempre accesible para todo aquel que esté autorizado a recibirla, lo que cambia de manera dramática la necesidad de estar en un sitio físico único y definido tanto para recibirla como para procesarla. ¿Me hace falta la opinión de un colega? ¿Una revisión de un artículo? Lo puedo tener en cuestión de segundos desde mi casa o mientras estoy de viaje. No tengo que ir al hospital ni a la biblioteca para eso. La nube es la imagen que usamos para definir la posibilidad de obtener la información que necesitamos en cualquier momento y desde cualquier lugar.

En paralelo, la inteligencia artificial florece y se desarrolla a un ritmo exponencial a medida que la capacidad de computación crece. Máquinas que aprenden, lo que llaman machine learning. Dentro de ellas se desarrollan desarrollos que van más allá de un árbol de decisiones (típico algoritmo diagnóstico en el que vamos eligiendo opciones cerradas hasta llegar a una decisión final). Ahora, a la máquina la exponemos a miles de radiografías, y le decimos si son normales o no. Con el tiempo, la máquina establece patrones que identifica como patológicos o no, y, con cada exposición, recibe la validación por el humano. La máquina modifica su sistema de cálculos a medida que le decimos lo que es correcto. Es decir, «aprende» si una imagen radiológica es patológica o puede serlo o si un electrocardiograma es «patológico» o no. Esta es la parte que nos interesa de la inteligencia artificial: máquinas que interpretan parámetros biológicos y que predicen condiciones fisiológicas. Es decir, nos dicen si nuestros latidos tienen un ritmo correcto y cuál es la probabilidad de que tengamos un problema de salud por ello. Y sin ir al médico.

Juntemos las dos. Añadamos la información que se genera a todas horas y que es accesible (recuerden la conectividad total y permanente) para esas máquinas que son capaces de integrarla, procesarla y de aprender con cada exposición. Y hablo de toda la información, la que ningún humano en su corta vida podrá asimilar jamás, la que aportan miles de millones de radiografías generadas en todo el mundo, de trillones de electrocardiogramas, de incontables hemogramas, de todos los que se han hecho en el pasado y que se harán en el futuro… Eso es una idea, tal vez peregrina y seguramente muy incompleta, de lo que significa big data. Muchos, muchos datos. Mucha información. Claro que hay que limpiarla y estructurarla para que la podaos usar. Pero se hará. Y recuerden también la información que generamos cuando buscamos en internet, cuando le enseñamos a la máquina qué nos gusta y qué nos interesa. O qué nos duele. Cuando le decimos al mundo entero que nos observa, quienes somos y qué queremos.

¿Qué duda nos cabe de que la máquina, alimentada sin descanso de todos esos datos, tarde o temprano va a encontrar el significado que esconden mucho antes que nosotros? ¿Creemos que no nos va a enseñar nada que no sepamos? ¿Que no acabará sabiendo mejor que nosotros si hay algo o no hay nada en cada placa, en cada electro, en cada conjunto de síntomas que tengo? Porque se me olvidó contar que los datos los interpretarán en base a un contexto único y definido: tu.

Está sucediendo ya y eso que estamos en pañales. Y seguimos sin verlo. La cuestión no es si los médicos nos vamos a quedar sin trabajo, porque es evidente que nos vamos a quedar sin este trabajo que hacemos ahora. La idea es si lo vemos como amenaza o como oportunidad. ¿Ganamos en precisión diagnóstica y nos concentramos en resolver los problemas desde un punto de vista más humano? ¿Qué valor aporta la máquina y qué valor aporta el humano? ¿Preferiremos que nos opere un robot?

Y nos queda el tercer elemento en este escenario. El paciente. También tiene información accesible de manera permanente, y no siempre es buena. También se puede monitorizar en casa y no va a querer desplazarse a una consulta para hablar con sus médicos. A todo esto, ¿qué es una consulta? ¿Una sala? ¿Un edificio? ¿Un correo electrónico? Y también está en redes, y aprende, y al red aprende de él… ¿debemos instruir, debemos educar en tecnología, en saber qué información es la correcta?

Ya sé que hay más preguntas que respuestas. Lo que me temo es que hemos de decidir, y pronto, qué respuestas queremos y trabajar para materializarlas, no sea que los visionarios de la distopía  acaben tendiendo razón y que Black Mirror sea una profecía autocumplida.


Mucho de este conocimiento se lo debo a Rafa Pardo (@RPardo1) y a Frederic Llordachs (@fllordachs). No les pierdas de vista. Además de Black Mirror, si tienes oportunidad mira el documental AlphaGo. No te dejará indiferente. En big data y salud Manel Ramos-Casals (@ramos_casals ) y Antoni Sisó (@A_SisoAlmirall) cuentan muchas cosas interesantes.