La inteligencia artificial (IA) está transformando el campo de la medicina, ofreciendo nuevas herramientas para la predicción de enfermedades y la optimización de la atención sanitaria. Sin embargo, su integración plantea importantes dilemas éticos y prácticos que requieren una evaluación cuidadosa sobre el verdadero valor y las limitaciones de los datos en la salud humana.
Puntos Clave
- La IA puede predecir enfermedades con anticipación, pero su precisión aún se mejora.
- Los chequeos preventivos masivos tienen un efecto limitado en la mortalidad general.
- Los programas de cribado de cáncer generan numerosos falsos positivos.
- Expertos debaten entre el optimismo por la IA y la cautela ante sus limitaciones.
- La incertidumbre es un componente natural de la experiencia humana, incluso en medicina.
El Legado de la Medición en la Salud
La capacidad de medir y cuantificar ha sido fundamental en el desarrollo científico. Lord Kelvin, una figura destacada del siglo XIX, sostenía que el conocimiento verdadero se alcanza cuando se puede medir y expresar en números lo que se estudia. Esta perspectiva ha influido profundamente en la medicina moderna.
La aplicación de esta filosofía al cuerpo humano ha prometido un mayor control sobre la salud y una vida más larga. Los avances en la medicina han permitido identificar factores de riesgo como el colesterol alto, la presión arterial elevada o la deficiencia de vitamina D.
Dato Interesante
Desde la época de Lord Kelvin, la esperanza de vida global ha aumentado significativamente, en parte gracias a la capacidad de medir y comprender mejor los procesos biológicos y los factores de riesgo.
Estos desarrollos han contribuido a un aumento en la esperanza de vida. No obstante, también han promovido una visión donde los datos numéricos a menudo se perciben como la autoridad final en materia de salud personal.
IA y Predicción Médica: Progresos y Controversias
Recientemente, la revista Nature publicó un estudio sobre un modelo de inteligencia artificial. Este sistema, inspirado en grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, puede predecir la evolución de más de mil enfermedades usando historiales médicos y datos individuales de pacientes.
Aunque la precisión de esta herramienta sigue en fase de perfeccionamiento, abre la puerta a un futuro donde el desarrollo de enfermedades podría anticiparse décadas antes de su manifestación clínica. Esto ofrecería una oportunidad inédita para intervenciones tempranas y preventivas.
"La IA podría anticipar el desarrollo de enfermedades décadas antes de que se manifiesten clínicamente, ofreciendo la oportunidad de intervenir de manera precoz", señala el estudio publicado en Nature.
Sin embargo, la creciente adopción de estas tecnologías exige una evaluación crítica de sus límites y de las implicaciones de una dependencia excesiva en ellas. Por ejemplo, investigaciones sobre la efectividad de los chequeos médicos anuales masivos han mostrado resultados inesperados.
Contexto Histórico
La idea de "medir la vida" ha evolucionado desde las observaciones empíricas hasta los complejos algoritmos de la IA. Cada avance ha generado tanto expectativas como debates sobre sus implicaciones éticas y sociales.
Según una revisión de ensayos clínicos con más de 230.000 participantes, los chequeos anuales tienen "poco o ningún efecto" en la mortalidad general o en causas específicas de muerte. Esto sugiere que la cantidad de datos no siempre se traduce en mejores resultados de salud.
Cribados y Diagnóstico Oncológico: Precisión vs. Ambigüedad
El oncólogo Siddhartha Mukherjee, en una nueva edición de su libro El emperador de todos los males, advierte sobre los peligros de una interpretación simplificada de los programas de detección de cáncer. Aunque los métodos actuales pueden identificar tumores, aún existen muchas preguntas sobre su verdadera naturaleza y cómo evolucionarán.
En Estados Unidos, los datos recientes son reveladores. Por cada año de pruebas de detección de cáncer, se registran aproximadamente nueve millones de resultados positivos. De estos, 8.8 millones son falsos positivos. Esta situación lleva a millones de personas a someterse a pruebas invasivas y a experimentar una ansiedad innecesaria.
Estadística Clave
En EE. UU., el 97.8% de los resultados positivos en pruebas de detección de cáncer son falsos positivos, generando estrés y procedimientos innecesarios para millones de personas.
A pesar de estos desafíos, algunas pruebas han demostrado su utilidad. La colonoscopia es un ejemplo. Un estudio con más de 80.000 participantes mostró que en una década, la mortalidad por cáncer de colon se redujo en un 50%. Además, se previno un caso de cáncer por cada 500 pruebas realizadas.
Sin embargo, identificar a los pacientes que realmente se benefician de estas pruebas requiere de estudios extensos y costosos. La selección precisa es crucial para evitar daños y optimizar los recursos sanitarios.
Críticas al Modelo Predictivo y Limitaciones de la IA
Carlos Álvarez-Dardet, catedrático de la Universidad de Alicante, expresa escepticismo sobre el optimismo que rodea la combinación de grandes bases de datos e inteligencia artificial en salud. Él considera que es un "sueño" cuyos beneficios para los pacientes serán limitados, mientras que las empresas comercializadoras obtendrán mayores ganancias.
La incertidumbre sobre qué causa la salud o la enfermedad sigue siendo considerable. Álvarez-Dardet argumenta que enfocarse solo en lo que se puede medir puede llevar a una "salud persecutoria". En este escenario, los individuos se sienten constantemente presionados a cumplir estándares inalcanzables y se les responsabiliza por su estado de salud.
- La IA carece de intuición humana.
- Sustituir la labor médica por decisiones automáticas no resuelve problemas de fondo.
- Existe riesgo de "salud persecutoria" por el exceso de medición.
Además, Álvarez-Dardet advierte que la IA no puede incorporar el conocimiento tácito, como la intuición humana. Reemplazar el juicio médico con decisiones automáticas basadas en datos no abordará los problemas de salud fundamentales.
Optimismo y Precaución: Dos Caras de la IA en Salud
Por otro lado, Marine Renard, coordinadora de la Unidad de Inteligencia Artificial del Hospital del Mar de Barcelona, ve un gran potencial en la IA aplicada a la oncología. Ella incluso predice que el cáncer podría ser curable en este siglo gracias a estos avances.
Renard destaca la utilidad de los "gemelos digitales". Estas herramientas recopilan grandes volúmenes de datos personales para ofrecer predicciones individualizadas. Esto podría empoderar a los pacientes en la toma de decisiones sobre su propia salud.
"El valor inmediato de estas tecnologías radica en la mejora de la gestión de la salud pública, optimizando recursos hospitalarios y permitiendo campañas de prevención más eficaces", afirma Marine Renard.
El valor más inmediato de estas tecnologías, según Renard, reside en la mejora de la gestión de la salud pública. Esto incluye la optimización de recursos hospitalarios y la implementación de campañas de prevención más efectivas. No obstante, ella reconoce que el desarrollo aún es incipiente y requiere cautela para evitar resultados adversos inesperados.
El Valor de la Incertidumbre en la Vida Humana
El filósofo Javier Gomá sugiere que, si bien los avances en el conocimiento y la tecnología son bienvenidos, deben manejarse con precaución para evitar usos perversos. Gomá defiende la importancia de la ignorancia y la incertidumbre como elementos esenciales de la experiencia humana.
La posibilidad de anticipar todos los riesgos, argumenta Gomá, podría transformar nuestra vida en una serie constante de amenazas. Esto nos haría olvidar el valor de la fortuna y la arbitrariedad, que son cruciales para la individualidad y el significado vital.
Reflexión Filosófica
La búsqueda de la certeza total en la salud puede paradójicamente disminuir la calidad de vida, al generar una obsesión por el riesgo y desvalorizar la experiencia humana de la incertidumbre.
En línea con esta idea, Siddhartha Mukherjee describe cómo las nuevas capacidades diagnósticas han creado lo que él llama "pre-supervivientes". Estas son personas marcadas por el riesgo antes incluso de desarrollar una enfermedad, expandiendo los límites de la enfermedad más allá de quienes la padecen activamente.
Medir la Vida, Vivir con Incertidumbre
La irrupción de la inteligencia artificial en la medicina promete prever dolencias y optimizar recursos. Esto sucede en un momento donde la medición y los datos se presentan como los únicos criterios razonables. Sin embargo, persisten preguntas clave sobre cómo equilibrar el deseo de control con la aceptación de la incertidumbre inherente a la condición humana.
Frente a un futuro dominado por las predicciones de riesgos médicos, quizás sea fundamental que la tecnología también nos ayude a anticipar los placeres y las oportunidades que la vida nos ofrece, revalorizando así la experiencia humana en su totalidad.
