Desde hace años, ante las dudas de salud, mucha gente acude a Google para diagnosticarse. Con frecuencia, lo que obtienen es más ansiedad con la que después tienen que lidiar sus médicos. Ahora, la compañía, a través de la que muchos se informan, se orientan en las ciudades o reservan para cenar, puede mejorar su posición como fuente de información ante estas preguntas existenciales a través de modelos de inteligencia artificial con los que responder de forma precisa a preguntas sobre cuestiones médicas.
En un artículo que se publica hoy en la revista Nature, un equipo de la compañía muestra los resultados de su trabajo con Med-PaLM, un modelo de inteligencia artificial generativa similar a ChatGPT, que se alimenta de grandes bases de datos y logra organizar esa información para dar respuestas con sentido, aunque no siempre verdaderas. La segunda versión de esta tecnología, Med-PaLM 2, ya logra una precisión del 86,5% en exámenes tipo test como los que deben superar los médicos en el MIR, un incremento del 19% comparado con la versión anterior, presentada en este artículo.
Josep Munuera, director de Radiodiagnóstico del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau de Barcelona y experto en tecnologías aplicadas a la salud, cree que estos modelos pueden ser útiles, pero advierte de que “el trabajo de los médicos no solo consiste en responder a preguntas” como las que se presentan a estos modelos. “Es necesaria la exploración o atender al lenguaje no verbal para ofrecer un diagnóstico”, apunta. Después, tecnologías como la desarrollada por Google pueden servir para aliviar la carga de trabajo, elaborando un informe comprensible para el paciente o un plan terapéutico.
“También puede ser útil como apoyo pasa dar ideas sobre un diagnóstico o ayudando a buscar información científica en grandes bases de datos”, apunta. “Pero después, necesitamos el humano que comprueba lo que propone la IA y también que se haga responsable de la decisión”, concluye. “Lo que hacen los médicos es multifacético, de amplio alcance y profundamente dependiente de la interacción humana. Nuestro objetivo es emplear la IA para aumentar la capacidad de los médicos de proporcionar un mejor tratamiento”, coincide Azizi.
En una entrevista, la científica del MIT y experta en IA aplicada a la medicina, Regina Barzilai, advertía de que las máquinas, que aprenden por su cuenta a partir de las pautas que se les ofrecen, pueden superar a los humanos en algunas habilidades y “nuestra capacidad para ver si están haciendo algo mal es mínima”.
“Tenemos que aprender a vivir en este mundo en el que la tecnología toma muchas decisiones que no podemos supervisar”, advertía. Cualquiera que haya utilizado ChatGPT habrá comprobado la capacidad de estos sistemas para generar respuestas totalmente verosímiles y salpicadas de falsedades que, precisamente por estar bien expresadas, son más difíciles de detectar. Azizi, como Barzilai, sabe que algunas de las respuestas que nos dan las máquinas pueden ser correctas, pero que no sepamos exactamente de dónde vienen, algo que en asuntos tan delicados como los médicos puede generar inseguridad.
En algunas aplicaciones de esta tecnología, que no incluyan el diagnóstico de enfermedades de pacientes, sino la búsqueda de conocimiento, las alucinaciones, como se conocen los partes inventadas en los textos generados por la IA, pueden no ser un problema.
“Las alucinaciones y la creatividad son dos caras de la misma moneda y algunas aplicaciones, como el reposicionamiento de fármacos o el descubrimiento de asociaciones entre genes y enfermedades, necesitan cierto grado de creatividad, que, a su vez, hace posible el proceso de descubrimiento e innovación”, explica Azizi.
