Un referente de la Clínica Mayo advierte sobre la IA: “Es excelente, pero también nos puede desentrenar”

Durante décadas, el electrocardiograma fue una de las herramientas más sencillas, económicas y extendidas de la cardiología. Pero el desarrollo de estudios cada vez más sofisticados fue relegándolo, en cierta forma, a un segundo plano. Ahora la inteligencia artificial (IA) parece haberle dado una nueva vida: algoritmos entrenados con enormes volúmenes de datos pueden extraer de esas conocidas líneas eléctricas información que hasta hace pocos años parecía imposible obtener con un electro.

En esa área trabaja Francisco López-Jiménez, M.D., MSc., cardiólogo especializado en prevención y Chair de la Division of Preventive Cardiology de Mayo Clinic, en Estados Unidos.

“Estamos trabajando mucho en modelos predictivos utilizando electrocardiografía, donde hacemos que el electrocardiograma nos dé información que de otra manera no sería posible obtener”, le explicó López-Jiménez a PERFIL. Uno de los ejemplos que mencionó es la amiloidosis cardíaca, una enfermedad producida por el depósito anormal de proteínas en el corazón.

"Históricamente, el electrocardiograma apenas podía aportar algunas pistas cuando la afección ya estaba avanzada y ahora", explicó, "las redes neuronales profundas permiten detectar señales de esa enfermedad con un elevado grado de precisión".

Algo similar ocurre con la insuficiencia cardíaca. Los modelos desarrollados pueden encontrar en un ECG convencional indicios de una disminución en la capacidad del corazón para bombear sangre, algo que tradicionalmente requería otros estudios. Para López-Jiménez, allí aparece una de las principales promesas de la IA: aprovechar herramientas sencillas y baratas para obtener información que antes dependía de tecnologías más complejas.

Más acceso

“Lo veo como un potencial inmenso para poder reducir una brecha económica y de acceso”, señaló. Su grupo ya desarrolló alrededor de 20 a 25 algoritmos que cubren distintos problemas cardíacos. La idea es que un electrocardiograma asistido por IA pueda utilizarse también como herramienta de screening: identificar a quienes realmente necesitan estudios avanzados y evitar procedimientos innecesarios en pacientes con una probabilidad muy baja de enfermedad grave.

La posibilidad resulta especialmente atractiva en regiones con sistemas sanitarios de menores recursos. López-Jiménez mencionó proyectos en Nigeria y Uganda destinados a detectar alteraciones cardíacas en mujeres hacia el final del embarazo. También señaló que algunos algoritmos ya pueden aplicarse a las señales captadas por relojes inteligentes. Aunque todavía no ofrecen siempre la misma calidad que un electrocardiograma convencional, la tecnología mejoró notablemente en apenas cinco años.

¿Hay especialidades donde la inteligencia artificial ya esté especialmente avanzada?

Hay algunos campos donde la IA está tomando un papel protagónico. Uno es la radiología, porque gran parte del trabajo consiste en reconocer patrones en imágenes. La computadora puede entrenarse para detectar tumores, líneas o alteraciones. En muchos diagnósticos ya se ha demostrado que puede alcanzar niveles de exactitud similares, o superiores, a los de los grupos de expertos. Otra área muy interesante es dermatología, donde puede comparar imágenes y encontrar pequeñas lesiones o lunares nuevos que para el ojo humano pueden ser difíciles de detectar.

¿Eso puede terminar reemplazando al médico?

Yo no creo que esto reemplace al médico. Siento que nos ayuda a hacer mejores médicos. Puede ayudar, por ejemplo, a los radiólogos a que se les escapen menos cosas. No estamos preparados para que una máquina reemplace la labor del médico y, además, la responsabilidad final sigue siendo del profesional.

Pero el especialista también observa riesgos. Uno de ellos es la proliferación de productos tecnológicos que llegan al mercado envueltos en atractivas promesas pero sin una validación científica suficientemente rigurosa. “No necesariamente vende el que vende el mejor producto, sino el que lo sabe vender mejor”, advirtió López-Jiménez. Por eso considera imprescindible que hospitales y profesionales exijan evidencia sólida antes de incorporar una herramienta de IA a la práctica clínica.

“Hay ciertas compañías que están vendiendo espejitos”, graficó. La preocupación es que una solución visualmente atractiva o bien promocionada termine siendo adoptada sin conocer adecuadamente su precisión diagnóstica. Para López-Jiménez, estos sistemas deberían demostrar, como mínimo, un rendimiento comparable con el de los profesionales humanos y, de ser posible, superior.

Existe además un riesgo menos evidente: el llamado “deskilling”, es decir, la pérdida de habilidades provocada por una dependencia excesiva de las herramientas automáticas. El cardiólogo recordó estudios realizados con gastroenterólogos que utilizaban IA durante las endoscopias. Mientras contaban con la ayuda informática, encontraban determinadas lesiones, pero después de un período de uso, al retirarles esa asistencia, su rendimiento disminuía respecto de su capacidad previa.

La otra gran incógnita es el acceso. Como sucede con casi todas las innovaciones, López-Jiménez reconoce que las nuevas tecnologías suelen comenzar ampliando las desigualdades porque inicialmente son caras y solo llegan a quienes pueden pagarlas. Pero cree que la producción a escala, el crecimiento de la competencia y la reducción de costos terminarán modificando esa situación. Su apuesta, pese a las cautelas, es positiva: la IA no debería sustituir al profesional, sino ampliar sus capacidades. “Se va a democratizar y nos va a ayudar a ser mejores doctores”, concluyó.

El riesgo de "desentrenar" a los médicos

Uno de los efectos menos conocidos de la incorporación de inteligencia artificial a la medicina es el denominado “deskilling”: la pérdida gradual de destrezas cuando una tarea que antes resolvía el profesional empieza a quedar sistemáticamente en manos de una herramienta automatizada.

Francisco López-Jiménez puso como ejemplo investigaciones realizadas con gastroenterólogos que utilizaban sistemas de IA durante las endoscopias. El software marcaba sobre la pantalla pequeñas lesiones que el médico debía identificar. Pero, después de acostumbrarse a esa asistencia, cuando se retiraba la herramienta, algunos profesionales detectaban menos lesiones que antes de comenzar a utilizarla.

Para el especialista de Mayo Clinic, el desafío será aprovechar sistemas capaces de encontrar señales que pueden escapar al ojo humano sin convertirlos en una “muleta” permanente. La formación médica del futuro deberá incluir no solo cómo utilizar inteligencia artificial, sino también cómo conservar las capacidades diagnósticas propias del profesional.

cp