Los médicos, en general, son un grupo bastante inteligente, pero pueden resistirse al cambio. El ejemplo más famoso es probablemente el de los cirujanos del siglo XIX que se negaron a lavarse las manos cuando pasaban de la morgue a la sala de partos, propagando microbios aún no descubiertos y provocando muertes infantiles. El médico húngaro Ignaz Semmelweis, que recopiló estadísticas para demostrar que el agua y el jabón podían salvar vidas, fue ridiculizado y condenado al ostracismo.
Hoy vivimos en tiempos más ilustrados y la práctica médica generalmente está respaldada por evidencia, pero ¿estamos siempre obteniendo la evidencia adecuada para lograr el cambio? Por ejemplo, hay señales de que llevar inteligencia artificial su uso clínico también podría salvar vidas. Como informamos en “La IA ayuda a los radiólogos a detectar el cáncer de mama en pruebas del mundo real”los radiólogos que optaron por utilizar una IA de clasificación de imágenes para ayudar a detectar el cáncer de mama detectaron un caso adicional por cada 1000 personas examinadas. En todos los sistemas de salud, el efecto podría ser grande.
¿Significa eso que deberíamos alentar a los médicos a que cuelguen sus batas y dejen que las máquinas se hagan cargo? Nada de eso. Si bien los sistemas de inteligencia artificial con modelos de lenguaje grandes, como ChatGPT, pueden aprobar pruebas médicas de opción múltiple, lo hacen peor en diagnósticos conversacionales (ver “Los chatbots de IA no logran diagnosticar a los pacientes hablando con ellos”). Por ahora, sigue siendo vital contar con un médico que tenga buen trato con los pacientes y un oído atento.
Deberíamos ser más audaces al probar sistemas de IA médica en entornos del mundo real.
En cambio, hay dos conclusiones que podemos sacar de estos estudios. La primera es que debemos tener cuidado con el uso del término genérico “inteligencia artificial”. Aunque los dos sistemas que informamos comparten una base tecnología de redes neuronalesla clasificación de imágenes es una tarea muy diferente a la generación de texto, y esta última tiene un riesgo mucho mayor de que la IA arroje resultados plausibles pero incorrectos. En otras palabras, no todas las IA son iguales.
La segunda conclusión es que deberíamos ser más audaces a la hora de probar sistemas de IA médica en entornos del mundo real, en lugar de sólo en el laboratorio o en simulaciones. El estudio sobre el cáncer de mama, al dar a los radiólogos control sobre cuándo utilizar la IA, demuestra que puede ser una herramienta útil. Con un esfuerzo para obtener más pruebas como esta, se podrían salvar vidas, tal como ocurrió con Semmelweis, quien ahora es considerado un héroe médico.
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