Raúl Limón/El País de Madrid
“Me duele la cabeza y la barriga. He tenido diarrea”, escribe en ChatGPT y Gemini Raquel Jiménez, estudiante de 18 años que cursa el último curso de Bachillerato. Cree que los exámenes y la proximidad de las pruebas de acceso a la universidad le están generando malestar, pero la cita médica más próxima que le ofrecen es para dentro de 15 días. “Lamento que no te sientas bien”, responden ambas plataformas antes de resumir posibles causas, proponer remedios y recomendar ir al médico si los síntomas persisten.

Las dos plataformas, en sus versiones más básicas, ofrecen un poco de empatía, posibles diagnósticos y sugerencias de tratamiento. Mientras, las grandes tecnológicas están perfeccionando estos sistemas para asaltar las consultas y llevar sus máquinas conversacionales al ámbito de la asistencia primaria, pero siempre, dicen, como herramienta de apoyo, copiloto del médico y posible solución al colapso de la atención primaria.

La inteligencia artificial ha demostrado una enorme eficacia en prácticas médicas concretas. “LucidWave [un programa de inteligencia artificial (IA)] permite disponer en cualquier parte, con tecnología portátil e inalámbrica, de imágenes médicas por ultrasonido, procesar los datos y proporcionar un diagnóstico previo al del médico”, explica el belga Bart van Duffel, miembro del proyecto y director de innovación en la Universidad Católica de Lovaina. En el último congreso internacional de la Sociedad Española de Medicina Preventiva, Salud Pública y Gestión Sanitaria (Sempspgs), varios hospitales presentaron aplicaciones ya en marcha para la gestión de enfermedades de declaración obligatoria (Reina Sofía de Córdoba), vigilancia de infecciones hospitalarias (Universitario de Ourense) y protésica de cadera (Jiménez Díaz) o registro de tumores.

Pero estas aplicaciones son usos avanzados en áreas concretas. Las grandes tecnológicas quieren ir más allá y llegar al principio del sistema sanitario e instalarse en la atención primaria, a la que acude en España al menos una vez al año el 81,4% de las mujeres y el 72,3% de hombres, según el Instituto Nacional de Estadística.

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Una revisión de 53 investigaciones sobre el impacto de la IA destaca el valor de las herramientas de apoyo a las decisiones para ayudar a mejorar la detección de errores y la gestión de medicamentos. IBM, que dispone de Watson Health, resalta que recursos como los robots conversacionales están disponibles a cualquier hora, recopilan información básica y alertan de posibles alteraciones que precisan atención adicional.

Microsoft desarrolla en el ámbito profesional Azure Health Bot, un sistema conversacional basado en información médica, protocolos de clasificación y modelos de lenguaje entrenados para comprender la terminología clínica.

Google también ha entrado en este mercado con la familia de modelos integrada en MedLM. Greg Corrado, jefe de Inteligencia Artificial para la Salud en la multinacional, destaca las herramientas de análisis de imágenes radiográficas y AMIE, una aplicación “optimizada para el razonamiento diagnóstico y la conversación que emula las interacciones entre el paciente y el cuidador”.

Miguel Ángel Mayer, especialista en Medicina Familiar y Comunitaria y autor de un artículo publicado en Atención Primaria, considera que, “si bien es cierto que la IA ofrece múltiples oportunidades y su futuro parece prometedor, presenta diversos desafíos en su aplicación, en especial en medicina”.

Entre las ventajas, Mayer destaca su capacidad para automatizar procesos administrativos y facilitar la toma de decisiones al aunar diferentes fuentes de datos, desde las características del paciente, sus síntomas y los medicamentos que toma hasta los resultados de pruebas o datos genéticos. “Pueden ayudar a generar sugerencias diagnósticas y terapéuticas, además de desempeñar un papel muy importante en el manejo de las enfermedades crónicas”, escribe.

Pero el especialista señala algunas limitaciones. La primera es la calidad de los datos que alimenten el sistema. Sharavya Shetty investigadora de Google, ha observado esta deficiencia durante el desarrollo de una IA para soluciones dermatológicas: “Muchos conjuntos de datos se recopilan en entornos clínicos, lo que significa que podrían incluir cánceres de piel y afecciones más graves, pero carecen de representación de preocupaciones más comunes como, por ejemplo, una reacción alérgica”. Para solventar esta deficiencia, han recurrido a la Universidad de Stanford con el fin de construir un banco de imágenes que incluyen vello, uñas, tonos de piel, edad o sexo de la mayor diversidad poblacional posible.

Mayer también advierte de la deshumanización de la medicina si el peso de la tecnología es excesivo. Corrado también afirma haber considerado esta limitación en sus desarrollos: “La empatía es una parte fundamental de la medicina y, por lo tanto, diseñamos este modelo [AMIE] para comunicarse con respeto, explicar las cosas con claridad y apoyar al individuo en su proceso de toma de decisiones”.

Un desafío más son las alucinaciones, las respuestas falsas con apariencia de veracidad que pueden aportar los sistemas de IA por la deficiencia de los datos que le sirven de base o por errores en la generación de la solución.

José Ruipérez es médico de atención primaria y acepta con buen ánimo las propuestas de robots conversacionales en su consulta, donde puede dedicarle entre seis y 10 minutos a medio centenar de pacientes diarios: “El robot puede ir recopilando información antes de la consulta presencial e incorporar los datos de análisis, electrocardiogramas o información relevante del paciente. Eso nos permitiría optimizar el tiempo que les podemos dedicar. Pero la exploración no la va a hacer y tampoco va a mirar a los ojos al paciente. Algunos enfermos más familiarizados con la tecnología podrán recurrir a estas herramientas, pero los más mayores quieren y necesitan el trato personal”.

En este sentido, las tecnológicas insisten una y otra vez en que sus desarrollos no son sustitutivos sino complementarios. Corrado es tajante: “No estamos hablando de dar consejos, no estamos hablando de tomar una decisión o compartir un resultado o algo por el estilo. Estamos hablando de la parte de la conversación donde el médico recopila información y te pregunta sobre lo que te está pasando. Podemos explorar cómo lo hacemos en términos de ser serviciales, empáticos y útiles para las personas”.