¿Los médicos serán sustituidos por robots e Inteligencia Artificial?

La tecnología está presente en todas las actividades, sus beneficios y alcances terminan siendo implementados en todo ámbito. Cierto es, que en toda novedad o innovación hay una nueva oportunidad, un nuevo aprendizaje y en ocasiones una necesaria adaptación. 

Se vivió en la pandemia, la cuarentena hizo a cada persona simbiótica. Crecieron ramas en este amplio árbol creado por nosotros, que antes eran solo fantasía. 

Ramas como la inteligencia artificial y la robótica (el hecho de que una máquina aprenda por sí misma, o del ensayo-error; o que pueda almacenar tanta cantidad de datos que pueda visualizar un nuevo tipo de estos mismos datos, compararlo con los guardados e identificar de qué se trata). 

Es sorprendente, y también es cierto que conlleva un profundo estudio detrás, además de que no está exenta de errores.

¿Un robot es igual a un humano?

Un robot o una Inteligencia Artificial (IA) no es como un humano. Por más que se valga del objetivo principal de la IA el cual es tratar de comprender al ser humano, predecir e interactuar con él, sigue existiendo barreras que aún no ha sobrepasado. 

Toda tecnología tiende al segmentar. Para una tecnología, una decisión depende de "sí" o "no", de blanco o negro. Esto es alarmante, pero se desarrollan continuamente mejoras para su precisión o para aplicar esta condición al área adecuada.

Si, por ejemplo, en un caso extremo y todavía distópico, se usara la IA y la robótica para un arma nuclear o para conducir un misil ¿podría esta tecnología, en su tránsito hacia el objetivo, identificar que el enemigo ha salido con una bandera blanca segundos antes del impacto y abortar la misión?

Un margen de error de este calibre sería catastrófico. Ahora, en el campo de la medicina, ¿cómo podría aprovecharse esta tendencia hacia la exactitud de la tecnología?

¿Cómo funciona la IA y la robótica en la medicina?

Si nos basamos en el hecho de que, todo profesional de la salud, para dar un correcto diagnóstico debe documentarse durante su formación de múltiples casos de una determinada enfermedad.

Conociendo visualmente cómo se presenta de manera microscópica o externa en materias como histología, se entiende que este mismo proceso puede realizarlo una Inteligencia Artificial. 

Primero, se debe comprender a grandes rasgos cómo funciona una IA: el aprendizaje automático es la clave. 

También conocido como Machine Learning, hace referencia a un proceso automatizado para reconocer patrones con el fin no solo de comprender a las personas (porque somos seres impredecibles, al ser autónomos, con posibilidad de duda). 

Sino también crear seres inteligentes que anticipen e influyen en el entorno que los rodea. Es decir, que esta tecnología tome decisiones adecuadas en base a lo que perciba (lo cual compara con su registro)

Siguiendo esta lógica, es viable pensar que una IA puede realizar un buen diagnóstico solo si cuenta con una adecuada y documentada base de datos al respecto. Para lo que se necesita supervisión humana. Acá entran en juego los tipos de Aprendizaje Automático (Machine Learning): 

Supervisado: el programador aporta datos de entrada que identifica (etiqueta) con otros datos de salida. Esto implica que debe etiquetar o identificar una gran cantidad de datos, para un mejor resultado (lo cual ha creado un mercado laboral importante)

Sin supervisar: los datos no se etiquetan, se entregan los datos y la IA los analiza para establecer las conexiones. Riesgoso y poco efectivo, pero puede detectar patrones y categorizar datos.

Semi-supervisado: se dan pocos datos identificados o etiquetados de entrada y salida, con otros pocos sin identificar, para que la IA los analice y compare creando su propio aprendizaje.

Por refuerzo: Pávlov sigue vigente, ahora con máquinas. Premios y castigos es el método usado en este modo de aprendizaje automático, cuyo premio depende de varios errores cometidos por la IA hasta que toma la decisión correcta.

Comprendiendo ahora cómo aprende la Inteligencia Artificial, se puede relacionar que otorgándole una buena cantidad de datos puede arrojar un resultado acorde. Siempre con su constante supervisión, no como reemplazo del profesional de salud.

Ante la desinformación, surgen los chatbots

Es común que los usuarios de internet decidan usar Google para tratar de comprender el origen de algún síntoma, aunque se sepa que el resultado puede ser más alarmante que la realidad. 

Es una tentación inevitable, ante la sensación de tener en nuestras manos (o bolsillos) toda la información posible y existente. Pero allí está el problema, la abundancia de información implica desinformación. No en todos los portales web habrá fuentes confiables.

El uso de chatbots

Aquí entra en juego los novedosos chatbots en materia de medicina, donde es más necesario usarlos antes que la libertad del navegador web porque ofrecen información precisa y certificada sobre ciertas patologías. 

OneRemission es una aplicación orientada a la oncología integrativa, que posee su propio chatbot por medio del cual sirve de soporte para el paciente en caso de pensamientos negativos, brindando apoyo y una explicación psicológica de su sentir. 

También es usado para familiares de pacientes con esta condición, para ayudarlos a lidiar con esta situación tan complicada.

La Big Data también tiene un papel importante, como ejemplo se tiene a Embrace, un reloj inteligente desarrollado por el Instituto de Massachoussets (MIT) que usa la Inteligencia Artificial para ayudar a manejar las convulsiones en pacientes con epilepsia. 

Notificando a un profesional de la salud o a la persona indicada para ayudarlo. Esto, usando de base los patrones repetidos en sus convulsiones registradas en el reloj inteligente.

Los robots son lo más impactante en estas novedades, por su asistencia a la telecirugía robotizada valiéndose del uso de láser para operaciones oculares, que pueden mejorar o restaurar la visión, un milagro de la ciencia y la tecnología. 

Un milagro hecho por los humanos. El uso de la robótica en estas intervenciones ha conseguido una mejoría en sus resultados. Pero existe temor sobre su implementación en esta área.