Varios expertos internacionales en tecnologías como la inteligencia artificial, el machine learning, la robótica flexible o el big data se han reunido en la Fundación Ramón Areces para explicar algunos de los beneficios que llevarán al terreno de la biomedicina. Todas estas herramientas, aplicadas al mundo de la salud, comparten varios puntos en común: que, en un futuro, no necesitarán la utilización del ser humano; que existe una monitorización excesiva en el mundo actual y que, quizá, es difícil construir una ética alrededor de estas.
“Es cierto que la biomedicina es un ámbito donde se dan ciertas características que son propicias para la aplicación de la inteligencia artificial y la ciencia de datos, pero también hay ciertos aspectos que deben ser resueltos para una aplicación realmente beneficiosa”, ha declarado José Hernández-Orallo, catedrático del departamento de sistemas informáticos y computación de la Universidad Politécnica de Valencia.
El experto ha estado además muy crítico con la sociedad actual, aquejada de lo que él ha diagnosticado como “sedentarismo cerebral”. Hérnandez-Orallo considera que “esto nos traerá muchos problemas en el futuro. Tenemos muchos beneficios con estas tecnologías, pero el cerebro se acostumbra a la sencillez de manera rápida”. Este hecho está relacionado directamente con lo que considera una “monitorización excesiva actual” muy preocupante dada “la creciente sensorización y realización de pruebas de todo tipo que incluyen desde analíticas, imagen médica, genética, muestras de tejidos…”. Por otro lado, ha vaticinado que las máquinas terminarán asumiendo todas las tareas. “Será cuestión de tiempo. La única limitación, a largo plazo, será ver si los seres humanos queremos que algunas tareas no las asuman las máquinas”.
También ha estado presente en la interesante charla el doctor Tarek R. Besold, director del laboratorio de inteligencia artificial Alpha Health de Telefónica. El científico de datos ha explicado que, para garantizar la viabilidad futura de la inteligencia artificial en la sociedad, es necesario “implantar ahora estos nuevos sistemas de manera que no solo sean eficientes sino que satisfagan los requerimientos éticos necesarios. Construir una inteligencia artificial ética es difícil, pero es posible. Esto incluye características que protejan la privacidad y el control de los datos del usuario […] Pero no olvidemos que hablamos de sanidad, de algo que es lo más importante para las personas: su propia vida. Tenemos el derecho moral de intentar preservarla lo máximo posible”.
Besold también ha insistido en una idea que, en principio, parece ir en contra de grandes compañías, como puede ser la suya. “Ha llegado el momento de poner en práctica los principios y los fundamentos teóricos de los valores a los que debe adherirse la inteligencia artificial. Hay que desarrollar y entregar esta tecnología ética a los usuarios. Especialmente en sectores como la salud y el bienestar, la confianza de los usuarios en los sistemas de inteligencia artificial/machine learning es clave. Esta confianza debería basarse en características objetivas y abiertas al escrutinio público en lugar de intentar simplemente calmar las preocupaciones de los usuarios”.
“El campo de la robótica inteligente ha progresado rápidamente en los últimos años por la yuxtaposición de los avances en ingeniería robótica y algorítmica”, ha declarado, por otro lado, Jamie Paik, directora del Laboratorio de Robótica Reconfigurable de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne. Cambiando de tercio y alabando las características de la tecnología, Paik ha explicado algunos de los avances en robótica flexible –robótica origami, ha especificado– que se podrá utilizar en humanos. De hecho, ha adelantado que, ahora, “el campo de la robótica está centrado en desarrollar interfaces de máquina-humano con distintas aplicaciones en el campo de la salud”.
Por último, la doctora Kara L. Davis, del departamento de pediatría del Centro Bass del Instituto de Investigación de Salud y del cáncer y leucemias infantiles de la Universidad de Stanford, ha presentado los resultados de un proyecto en el que la inteligencia artificial ayudó a predecir la probabilidad de recaída en pacientes con leucemia infantil y contribuyó a diseñar tratamientos más eficaces para esta enfermedad. “La integración de la inteligencia artificial en la investigación médica permitirá nuevas formas de tomar decisiones sobre el pronóstico de los pacientes y su tratamiento, y así ayudarnos a acercarnos a la medicina de precisión. Al enseñarnos las pruebas diagnósticas más interesantes para cada patología, se pueden agilizar los complejos exámenes y los diagnósticos redundantes o no informativos, e invertir de esta forma menos tiempo y dinero”.
La labor de Davis podría salvar muchas vidas, sobre todo en cuerpos a los que aún les debería quedar mucho tiempo: “en nuestro grupo, el uso del machine learning nos ha ayudado a establecer para el caso de la leucemia qué población celular es la más importante, tanto para entender biológicamente la enfermedad, como para dilucidar las dianas terapéuticas a las que dirigir el tratamiento y así mejorar los resultados de los pacientes. Al centrar nuestra atención en las células más importantes, podemos desarrollar mejores modelos pronósticos y tratamientos más precisos para prevenir la recaída en niños con leucemia”.
