Hoy es el Día Mundial de la Salud y en esta jornada vamos a aproximarnos al futuro del bienestar de las personas desde el punto de vista del impacto de la inteligencia artificial. Para ello, compartimos los análisis de varios expertos e investigadores que colaboran con la Universitat Oberta de Catalunya.
Es sabido que el aterriza de la IA en las industrias está siendo exponencial, pero en el caso de la salud se tienen depositadas muchas esperanzas en distintas áreas y especialidades. El gran cambio de paradigma viene, fundamentalmente, de la gran cantidad de datos que pueden analizar las herramientas de IA. Trabajando con grandes volúmenes de información, se prevé que los sistemas puedan extraer patrones significativo que ayudar a abordar los desafíos de la atención médica.
Por ello, uno de los campos más prometedores de la próxima salud es el área diagnóstica. Salvador Macip, director de Estudios de Ciencias de la Salud de la UOC, tiene claro que la aplicación de la IA en la investigación médica ya es una realidad palpable, con un potencial que va más allá de la mera especulación.
La IA y una detección más precisa y temprana de patologías
En el campo del diagnóstico, por ejemplo, las técnicas de procesamiento de imágenes y el aprendizaje federado en registros electrónicos de salud están allanando el camino hacia una detección más temprana y precisa de enfermedades. Este enfoque está transformando la práctica clínica al proporcionar herramientas que permiten una evaluación más exhaustiva y una toma de decisiones más informada por parte de los profesionales de la salud.
«Ahora existen nuevas técnicas de procesado de imágenes y de sensores, así como diferentes tecnologías, como el procesado de lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje federado en electronic health records (EHR)», señala Laia Subirats, profesora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC e investigadora del grupo de investigación Cognitive Neuroscience and Applied Data Science Lab (NeuroADaS Lab) del eHealth Center de la UOC.
La experta se apoya en un estudio publicado en Nature que concluye que la IA mejora los resultados de los humanos en la evaluación de ecocardiogramas, un tipo de imágenes empleadas para diagnosticar dolencias cardiacas.
«El procesado de los datos requiere un tiempo, pero la IA permite analizarlos a tiempo real, lo que posibilita hacer una detección más rápida de posibles anomalías. Y eso se puede aplicar tanto a la monitorización como a una posible asistencia en cirugía», indica Subirats.
La IA para agilizar casos de salud mental
Otra área que se verá beneficiada ser la salud mental, Manuel Armayones, investigador del Behavioural Design Lab (BDLab) en el eHealth Center de la UOC, destaca la capacidad de la IA para agilizar los procesos de evaluación, identificar casos de alto riesgo y ofrecer intervenciones personalizadas a través de plataformas digitales.
Este enfoque no solo mejora la eficiencia de la atención, sino que también abre nuevas posibilidades para la detección temprana y la prevención de problemas de salud mental, como el suicidio y los trastornos juveniles. Eso sí, Armayones subraya que la IA nunca podrá ser sustituida por la figura de un psicólogo.
Prevención de riesgos de seguridad pública
Por otro lado, Andreas Kaltenbrunner, investigador del grupo Artificial Intelligence and Data for Society (AID4So) del IN3, resalta el potencial de la IA para abordar desafíos sociales complejos, como la polarización y los conflictos. Al analizar datos y detectar patrones, la IA puede identificar áreas de tensión y proponer soluciones para promover la cohesión social y la resolución pacífica de conflictos.
Por ejemplo, la IA puede aplicarse para predecir desastres naturales a través de imágenes en redes sociales, como demostró el proyecto liderado desde el Massachusetts Institute of Technology (MIT) en el que colaboró Àgata Lapedriza, profesora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. En tal proyecto, se entrenaron herramientas de visión con 1,7 millones de imágenes para poder detectar posteriormente catástrofes como incendios, inundaciones o tornados.
Esta misma experta también ha participado en otra iniciativa para la detección de amianto en los tejados desde a partir de imágenes aéreas públicas.
El desafío de la calidad y seguridad de los datos
A medida que la IA siga avanzando, los beneficios serán innegables, pero también reconocen los expertos que hay limitaciones y desafíos. Uno de estos retos es la falta de transparencia y explicabilidad, según señala Kaltenbrunner. «Es fundamental comprender cómo los modelos de IA llegan a sus resultados para generar confianza y justificar dichos resultados» argumenta el investigador.
Por otro lado, cabe esperar una mejor infraestructura para la obtención de información de calidad, para lo cual son indispensables recursos como la potencia informática. Sin embargo, estos recursos no están disponibles de manera uniforme, lo que podría agravar las desigualdades existentes y plantear interrogantes sobre la sostenibilidad y el impacto medioambiental de una IA que consume muchos recursos.
Al respecto de la confianza de la información, Subirats explica que se necesitan más datos de calidad y un entorno colaborativo que fomente la interdisciplinariedad, así como una política de gestión que garantice la privacidad, seguridad y gobernanza de los datos. Pero, sobre todo, la IA aplicada al ámbito de la salud requiere supervisión, si se pretende que beneficie a toda la población.
«En realidad, la IA no está creando nada, simplemente integra información para generar nuevos modelos a partir de lo que ya existe. La interpretación que hace requiere matices, moderación y trabajo», añade Macip.
