Juanjo Beunza: “Los profesionales que quieran humanizar la atención sanitaria tendrán un gran aliado en la inteligencia artificial"

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Que el futuro (y presente) de la Medicina está íntimamente ligado al de la inteligencia artificial (IA) ya nadie lo duda. Esta herramienta y otras (machine learning, big data) son cada vez más frecuentes en el vocabulario del profesional de la salud, conscientes de que serán compañeros de trabajo en breve. Mientras, administraciones y centros sanitarios aguardan su aterrizaje definitivo para constatar si esas promesas de tener en sus manos una tecnología que les ayude a analizar con rapidez enormes cantidades de datos de los pacientes, a desarrollar fármacos más efectivos o que apoye a sus médicos para ofrecer diagnósticos y tratamientos más certeros son ciertas. Lo curioso es que todo este escenario que lleva creándose varios años en España y Latinoamérica no contara todavía con una obra de referencia y consulta en castellano. Con Manual práctico de Inteligencia artificial en entornos sanitarios, Juan José Beunza, Enrique Puertas y Emilia Condés han llenado ese vacío. Este mes de febrero sale la venta este título, concebido para iniciar a los profesionales de la salud en el uso crítico de las herramientas de inteligencia artificial ofreciendo la base teórico-práctica de los algoritmos de IA y su aplicación dentro del ámbito de la salud. El propio Dr. Beunza es el encargado de presentarnos este proyecto editorial y concretar el presente y futuro de la implementación de la tecnología IA a nuestros sistemas sanitarios.

-Elsevier Connect: ¿Cómo surge este proyecto editorial? ¿Qué razón os mueve a sentaros y a arrancar con la elaboración de este manual?

INteligencia artificial-Dr. Juan José Beunza: El Manual no surgió como un proyecto en sí, sino que es la consecuencia de otro proyecto, que es la incorporación de herramientas de inteligencia artifical (IA), sobre todo de machine learning, que son algoritmos predictivos y diagnósticos. Y hemos estado durante dos años trabjando en esos algoritmos, la mayoría están publicados, son open source, y de ese trabajo, de entender esos algoritmos, de manejarlos y aplicarlos a datos clínicos es donde surgió la necesidad de tener una herramienta, un manual, un contenido, para poder enseñar esas herramientas tanto a estudiantes como a profesionales.

Por eso el Manual se escribió muy rápido. En realidad lo escribimos en menos de un mes, porque era un trabajo que ya habíamos realizados y que ya estaba, digamos, implementado. Lo que ha supuesto esta obra es empaquetar todo ese conocimiento, que no solo tiene una persona, sino varias, hacerlo asimilable y asequible al público genérico.

-Elsevier Connect: ¿Qué objetivo os marcáis?

-Dr. Juan José Beunza: El objetivo del Manual es acercar las herramientas de machine learning e inteligencia artificial a los profesionales de la salud, sean de Medicina, Enfermería, Farmacia, Pscicología, Odontología etc

-Elsevier Connect: Por dónde decidís empezar, el punto de partida, me refiero a ¿como organizáis el trabajo y a qué fuentes de referencia recurrís? A pesar de ser un campo tremendamente prometedor en el sector salud, la cantidad de contenidos o cursos es todavía baja.

-Dr. Juan José Beunza: Nuestra fuente más importante es Twitter, porque la velocidad con la que estos contenidos evolucionan es muy rápida. Un 80% de las citas que utilizamos tienen menos de un año. Este campo está cambiando y evolucionando constantemente. A mí no me sirve como fuente un manual universitario, que generalmente tienen como mínimo dos años.

De las 700 personas a las que sigo en eta red social, 100 son referentes mundiales en IA y machine learning para salud. Cada día consulto los tweets de estos influencers, y no solo por sus valoraciones, también por los enlaces que incluyen. De ahí hemos llegado al MIT, donde la rama de tecnología está publicando muchísimo; el equipo de Stanford, son líderes en machine learning. Todos estos equipos van dando pistas de por dónde irán los próximos pasos de este campo.

-Elsevier Connect: ¿Qué países son referencia mundial en IA?

-Dr. Juan José Beunza: Por supuesto, Estados Unidos, pero también China. Han invertido muchísimo dinero, disponen de una ingente cantidad de datos, y han atraído talento chino que estaba repartido por todo el mundo. Para el ámbito de salud, muchos de los algoritmos más potentes y llamativos que estamos viendo han sido entrenados en China. Otra cosa es que esos algoritmos sean útiles para la práctica clínica en España.

-Elsevier Connect: ¿Público al que se dirige: profesionales, estudiantes, iniciados, expertos…?

-Dr. Juan José Beunza: El público objetivo es, en primer lugar, profesionales de la salud en activo, y muy de cerca, estudiantes de titulaciones de la salud. En el fondo, lo que queremos es que cuando alguien empiece a trabajar o está trabajando en un entorno clínico, sepa qué herramientas hay disponibles de IA, las entienda, y tenga capacidad crítica para saber si son útiles y hasta qué punto son válidas. Que puedan desarrollar ese espíritu crítico cuando un comercial les ofrezca un algoritmo con motivos diagnósticos y de desarrollo de nuevos fármacos, tenga capacidad de saber si realmente va a dar respuesta a sus necesidades o no. Y a veces la respuesta es que no, por muy bien que nos lo venda. Pero para eso hay que saber cómo funciona el algoritmo, cómo se entrena, qué limitaciones tiene, y qué potencia y qué ventajas tiene. De ahí surgirán preguntas al comercial en base a todo lo que he explicado.

Hoy en día parece que con decir solo IA, es todo maravilloso, pero no es verdad. Hay herramientas que puede que funcionen muy bien para un población pero que sean desastrosas para otra. En salud tenemos que ver hasta qué punto un algoritmo es fiable; ver qué pasa con ese 3 ó 5% de pacientes con lo que se va a equivocar.

-Elsevier Connect: La formación en todo este tipo de campos es vital para el profesional actual.  ¿Qué lugar ocupa en el plano educativo la IA y las nuevas tecnologías aplicadas a la salud? Porque este es otro de los grandes objetivos de este manual (y de la reforma educativa ya en marcha): lograr un sistema educativo mucho más flexible y permeable a todas estas innovaciones

-Dr. Juan José Beunza: MI sensación es que las universidades cubren muy bien la parte de estadística y metodología de la investigación, que a veces tiene mucho que ver con las herramientas de IA, pero no estamos trabajando prácticamente nada en las herramientas modernas de IA. Es decir, que lo que saben los alumnos lo saben por lo que leen o lo que ellos mismos estudian por su cuenta.

IA en especialidades saludEs verdad que hay falta de profesionales sanitarios y de técnicos que dominen ambas partes: la parte clínica y la parte tecnológica. Además hay falta de contenidos: no hay materiales, libros en español. De hecho, creo que este es el primer manual que hay en español sobre IA para el entorno sanitario. Otro punto es la rigidez de la universidad española. Si yo solicito un cambio de memoria para incluir una nueva asignatura o un nuevo contenido curricular, desde que yo lo pido en la universidad, hasta que se aprueba en el ministerio y lo puedo implementar, va a pasar mínimo un año. Para dentro de un año el contenido que yo propongo ya estará obsoleto.

Con todo este contexto de falta de personal docente, de formación y de materiales, unido a la rigidez brutal del sistema, prácticamente no hay nada. Por eso este manual, uno de los objetivos que tiene es que sirva de primera herramienta para el que quiera, de cualquier universidad, hospital o centro de salud, lo utilice para la formación de personal sanitario y estudiantes.

-Elsevier Connect: ¿Qué peso debe tener la IA en la formación de los profesionales sanitarios del futuro?

-Dr. Juan José Beunza: No le pondría mucho peso, o más bien, para cada titulación un peso distinto. No le pondría lo mismo a Medicina que a Psicología. Para lo primero, yo soy médico de formación, no tendría que ser muy grande para usuarios de inteligencia artificial, que es lo que creo que tenemos que ser todos. Todos los profesionales de la salud tenemos que ser usuarios de inteligencia artificial; es algo innegociable. Un usuario con que tenga un 2-3% del curriculum le sobra. Otra cosa es cuando queremos formar desarrolladores de herramientas de IA. Tenemos que tenerlos, pero no todo el mundo tiene porqué serlo. Aquí sí exige mucho más tiempo. Nosotros en la Universidad Europea de Madrid (UEM) ya estamos trabajando en ello.

Por su parte, los alumnos, igual que saben de estadística, dentro de uno o dos años van a tener que saber de algoritmos de machine learning y de herramientas de IA.

-Elsevier Connect: Usted mismo lo menciona en el capítulo 1 del Manual, estamos en la cuarta revolución industrial y en ella la IA y el machine learning prometen ser grandes catalizadores de cambios en el panorama laboral. ¿Cuáles son el principal problema con el que se está encontrando para su implementación efectiva?

-Dr. Juan José Beunza: Todo lo que tiene que ver con gestión de datos en los hospitales. Ya hay informáticos, pero necesitamos romper esa barrera entre el mundo técnico y el mundo clínico. Amigos míos ingenieros, desarrolladores, tras entrenar un algoritmo y obtener grandes resultados a la hora de establecer diagnósticos, se han encontrado, al presentárselo al médico, que éste les decía que no lo quería para nada, que el diagnóstico lo quiera hacer él. Lo que yo creo es que estos desarrolladores deben preguntar primero al usuario final qué es lo que busca y lo que necesita. La clave de que ese algoritmo sea útil no está solo en la parte técnica, la clave, y por encima de todo, es la pregunta, y ésta debe darla el clínico que la va a utilizar, el usuario final. Si ese clínico no sabe lo que puede ofrecer la IA, es imposible que te plantee la pregunta adecuada. Hay que tratar de romper esa gran barrera que hay entre el mundo clínico, real y práctico, y el mundo tecnológico.

-Elsevier Connect: ¿Qué nuevos perfiles profesionales aparecerán en salud en los próximos años vinculados a estas innovaciones?

-Dr. Juan José Beunza: Yo creo que los nuevos puestos que van a surgir van a ser de profesionales sanitarios que sean los que dirijan la utilización de los datos que se generan en el hospital para beneficio del paciente y de la gestión. Y una de las claves de esos nuevos puestos laborales van a ser la utilización de datos no estructurados. Es decir, a día de hoy, en los hospitales y en los centros sanitarios se utilizan los datos que son estructurados, que es una tabla de Excel, que tiene unas variables y que son cuantificables. La gran maravilla del machine learning y de la IA, es que podemos empezar a sacar fruto, a sacar beneficio de estos datos que no están estructurados. Por ejemplo, el audio de un paciente. A través de él, podemos diagnosticar muchas patologías que alteran el sonido de la voz. Pueden ser patologías que provocan edema en la cuerda vocal, o puede ser un autismo en un niño. O podemos utilizar el llanto de un niño para diagnosticar el por qué lo hace. Tenemos acceso a un 80% de la formación de los datos que no están estructurados, que no están en variables, y que antes no podíamos hacer nada con ellos sino había nadie que estuviera codificándolos y estuviera transformándolos. Con los nuevos algoritmos esos datos son utilizables. Abre la puerta a todo un mundo que va mucho más allá de la estadística y de la epidemiología tradicional. Y para ese mundo hace falta gente formada, tanto en ámbito clínico como tecnológico. Y de ahí van a surgir muchísimas oportunidades laborales.

-Elsevier Connect: ¿Como puede mantenerse un profesional o estudiante actualizado en un sector tan voluble y cambiante?

Nuomonñia IA-Dr. Juan José Beunza: Este Manual como manera de entender los conceptos, para convertirte en usuario de herramientas de IA. Y dentro de toda la gran masa de gente que se lea el Manual y entienda de qué va esto, habrá una minoría que se quieran meter en entrenamiento de algoritmos, y al que le interese es un campo que merece la pena; el futuro va por ahí. Si tú miras ahora mismo la demanda de profesionales en LinkedIn, en el número 1, 2 y 3 están distintos variables de IA y gestión de datos. Y salud es probablemente una de las tres líneas de más potencial de futuro de aplicación de IA, y el volumen de inversión que se va a hacer va a ser muy grande. Y lo que falta es gente que tenga los conocimientos y la experiencia. Me parece que es una gran oportunidad para gente joven. Si yo fuera estudiante de Medicina o Enfermería seguro que haría algo en paralelo relacionado con la IA.

-Elsevier Connect: ¿Cuál es el contexto actual de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la medicina?¿Cómo han cambiado ya nuestros centros asistenciales y cómo va a cambiarlos?

-Dr. Juan José Beunza: Yo creo que en España estamos hablando de ello; prácticamente nadie lo está haciendo, y lo que está cambiando es que nos están llegando ya productos comerciales desarrollados en otros países, sobre todo Estados Unidos, y que creo que esta llegada de productos se va a disparar en el 2020. Si vemos las agencias de aprobación de patentes, por ejemplo, la FDA de Estados Unidos, tiene en cartera un volumen muy grande de patentes para imagen, electrocardiografía, y todos esos productos que fueron aprobados en el 2019, van a llegar a España en el 2020-2021. Y la llegada va a ser masiva.

Creo que nos estamos desarrollando, pero nos van a llegar productos ya. Lo que necesitamos ahora urgentemente es profesionales sanitarios que sepan ser críticos con esos productos comerciales que les van a llegar.

-Elsevier Connect: ¿Están preparados las instituciones y profesionales sanitarios para este salto tecnológico?

-Dr. Juan José Beunza: Yo creo que lo están pensado, metiendo todos los medios necesarios para estarlo, pero todavía no lo están.

-Elsevier Connect: ¿Y los pacientes? Dentro de sus conclusiones habla de transformación en la práctica sanitaria, potenciando la atención remota (domiciliaria), moviendo definitivamente el foco de los hospitales a los domicilios y comunidades.

-Dr. Juan José Beunza: Yo creo que el paciente es más bien un elemento pasivo de recepción de todas esas herramientas. Creo que él no tiene porqué estar preparado. En general, los pacientes están abiertos, dependiendo también del grupo de edad. Ya hay grupos sanitarios que ofrecen bots para comunicación con el paciente. Creo que la gente no lo ve mal, lo ve bien y responde bien.

-Elsevier Connect: Jaime del Barrio, presidente de la Asociación Salud Digital (ASD), asegura que la IA puede ayudar a humanizar la relación médico/paciente, ¿está de acuerdo?

-Dr. Juan José Beunza: La IA no va ser responsable de una mayor o menor humanización del sistema sanitario. Es una herramienta, nada más. Mira lo que ha ocurrido con Whatsapp, ahora los pacientes pueden consultar con su médico, estar en contacto con él, lo que da una mayor cercanía. Sin embargo estas mismas herramientas se pueden utilizar para deshumanizar la atención. Yo siempre pongo el ejemplo del cuchillo a mis alumnos: ¿un cuchillo es bueno o no? Puedes hacer daño una persona o salvarle la vida, en el caso de un bisturí. Lo bueno de todo esto es que aquellos profesionales que quieran humanizar la atención médica van a tener un gran aliado en la IA, y aquellos que quieran deshumanizarla, van a poder hacerlo mucho más porque estas herramientas les dan potencia.

-Elsevier Connect: Inteligencia artificial y profesional sanitario, puede existir un cierto recelo a la sustitución del médico por la máquina.  ¿Esto es cierto? ¿En qué aspectos la IA nunca podrá sustituir al profesional?

Porfesoonales salud IA-Dr. Juan José Beunza: Hay tres niveles de IA. El primer nivel, el que es realidad, es el que no hay una sustitución del profesional sanitario, lo que hay es una herramienta de potenciación. El segundo nivel, en el que hay una sustitución en algunos elementos muy específicos, todavía no hemos llegado ahí. Y el tercer nivel, que lo sustituiría completamente, es todavía ciencia ficción. Yo creo que a día de hoy no se está planteando ningún tipo de sustitución, porque creo que las herramientas que manejamos hoy no tienen esa capacidad.

Pongo el ejemplo de un cazador que va con un perro para que huela a la codorniz. El cazador es incapaz de olerla. Entonces la alianza entre ambos potencia la capacidad del cazador. Yo me imagino una relación parecida entre el médico y la IA, donde ésta potenciará las capacidades del médico: bien para hacer un diagnóstico antes, o para hacerlo más certero o para hacer una predicción que nos permita tomar unas medidas terapéuticas antes. ¿Significa esto que va a sustituir la responsabilidad del médico? No, eso dependerá de nosotros, pero a día de hoy yo creo que eso no va a ocurrir. El responsable va a seguir siendo el profesional sanitario.

-Elsevier Connect: Otro punto a tratar son lo datos. Cada segundo se generan millones de ellos en los sistemas de salud de todo el mundo. ¿Qué vamos a hacer con esa cantidad ingente?

-Dr. Juan José Beunza: Tenemos a poca gente capaz de gestionarlos. Necesitamos formar a muchísima gente. Y es que ahora mismo la capacidad de generar datos de un paciente es brutal. Ya solo con el uso del móvil puedo hacer muchos diagnósticos de depresión, estado de ánimo, incluso de brotes psicóticos, por tipos de palabras que utiliza en redes sociales. Y ante ello, el problema es cómo hacemos para gestionarlos y si están los médicos preparados para analizar datos en tiempo real. Y no, no estamos preparados, pero tenemos que estarlo. Parte del pack formativo que estamos comenzando en la UEM, incluye no solo utilizar datos históricos, sino también hacerlo con datos en tiempo real. Y el análisis es muy distinto, las herramientas son muy distintas.

-Elsevier Connect: De esta gestión de datos se deriva la siguiente cuestión que tiene que ver con  la protección de los mismos. ¿Está avanzando la legislación al mismo ritmo de la tecnología y, por lo tanto, es una polémica sin fundamento o, también en este campo, y como suele ser habitual, la tecnología va dos pasos por delante a la ley?

-Dr. Juan José Beunza: ¿Tenemos alguna seguridad? La respuesta es no. Y no solo en salud, en ningún ámbito. Es un tema que está sin resolver. El modelo que tenemos de las grandes tecnológicas, yo creo que es un modelo caduco, pero ahora mismo es el que tenemos. Son empresas que te dan un servicio gratuito, algunas veces muy bueno, de altísima calidad, y lo pagamos con nuestros datos. Lo que pasa es que no somos conscientes muchas veces del alto precio que estamos pagando.

Nos da miedo la gestión de datos en salud, pero seguimos utilizando Whatsapp, que es propiedad de Facebook, empresa que, por cierto, ha sido condenada precisamente por la gestión de datos.

-Elsevier Connect: ¿Debemos preocuparnos?

-Dr. Juan José Beunza: No estoy nada tranquilo con este tema, creo que es un tema súper importante, muy relevante y que tenemos que resolver. Hacia donde creo que vamos es que a cada uno sea dueño de sus datos y yo ceda mis datos a quien quiera a cambio de un servicio, o lo que sea. Pero que haya una transparencia en cuanto al uso, que ahora no lo hay. Avast, el antivirus, se ha descubierto que vende datos de sus usuarios; al firmar el contrato gratuito estoy dando permiso para que registre toda mi actividad, incluso el movimiento del ratón, dónde compro, qué webs visito. Esto Avast lo recogía y lo vendía a empresas de publicidad. Hay un mercado de datos que mueve muchísimo dinero. Creo que esto debe de cambiar y a día de hoy poder compartir datos de salud es un tema delicado que no está resuelto.

-Elsevier Connect: Inteligencia artificial y profesional sanitario, puede existir un cierto recelo a la sustitución del médico por la máquina. ¿Hay fundamentos para ese temor?

Tipos de algortimos-Dr. Juan José Beunza: Imagínate que desarrollamos un sistema de gestión de datos de big data, con IA, que cuando el médico va a ver un paciente y le cita en la consulta, en un segundo el médico recibe un pantallazo gigante con un resumen de toda la historia clínica del paciente, con el tratamiento que le puso hace cuatro semanas, con toda la información de cómo ha evolucionado, y que le diga "acuérdate que le querías subir la dosis de diurético porque pensabas que el riñón no estaba respondiendo bien". Todo eso el médico lo genera leyendo todo el historial, y si es un paciente complejo, con edad avanzada que tiene pluripatología, que está todo muy interrelacionado, son historiales gigantes. Todo ese trabajo se lo puede hacer una herramienta, en un solo pantallazo y de un modelo en el que el médico lo entienda perfectamente. Eso puede llevarnos a que el médico invierta 30 segundos para ponerse al día con el paciente, y dedique el resto a comunicarse con él, a darle ánimos. En el primer caso abrimos un espacio para que la parte humana tenga todavía más cabida que ahora. En el segundo ejemplo todavía reducimos más la capacidad de relación humana. A día de hoy yo no creo que estas herramientas sustituyan al médico, creo que lo potencian y el componente humano va a depender de cómo lo gestionemos nosotros.

-Elsevier Connect: Hagamos un ejercicio de premonición, muy cercana, vayámonos solo hasta enero de 2021: ¿cuáles son los avances más prometedores que se anuncian en la medicina vía IA, machine learning, big data?

-Dr. Juan José Beunza: Creo que va a haber ya algoritmos de clasificación de imagen entrenados con población local y que funcionen con población local. En segundo lugar, va a haber un gran boom en el desarrollo de sensores de internet of things, de obtención de datos biométricos y biológicos en tiempo real. Y tres, va a haber un desarrollo muy grande del análisis de datos en tiempo real. Vamos a incorporar la gestión de datos en tiempo real al sistema sanitario.

-Elsevier Connect: Y para acabar, tiempo para el 'autobombo', ¿por qué deben comprar este Manual aquellos que nos estén leyendo su entrevista en este momento?

-Dr. Juan José Beunza: Este Manual va a ofrecer a profesionales sanitarios y estudiantes la oportunidad de subirse a este tren de cambio vertiginoso y tecnológico, y creo que les va a dar un valor de mercado extra sobre el estándar. Es decir, a día de hoy ser un licenciado en Medicina y Cirugía, bueno, hay muchos; pero licenciados en Medicina y Cirugía que conozcan estas herramientas y sepan aplicarlas, hay pocos, muy pocos. Y yo creo que no es tan complicado subirse a ese carro. Solo requiere tener una fuente, en este caso este Manual; dedicarle un poco de tiempo y de ilusión, y ser constante.

Más información sobre Manual práctico de inteligencia artificial en entornos sanitarios, aquí

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