El superordenador Watson de IBM. Fuente: Wikimedia Commons
Son muchas las voces que coinciden en las fisuras que tiene la asistencia sanitaria, concretamente en Estados Unidos, carencias que la multinacional IBM pretende tapar poniendo superordenadores e Inteligencia Artificial (IA) al servicio de la medicina.
Sin embargo, algunos profesionales del sector consideran que los "doctores-robot" son sólo juguetes llamativos. Las dos posturas enfrentadas han sido objeto de debate en la Conferencia Wired Health, celebrada la semana pasada en Nueva York, donde se dieron cita más de 200 expertos del mundo de la medicina, la ciencia, la tecnología y los negocios para abordar el futuro de la asistencia sanitaria.
Según publica la revista Wired, de una parte se presentaron los partidarios del proyecto que lleva a cabo desde hace unos meses la multinacional IBM para introducir el superordenador Watson en el ámbito médico. La máquina, llamada así en honor de Thomas J. Watson, fundador de la multinacional, es un sistema optimizado de cargas de trabajo capaz de responder con precisión a preguntas en lenguaje natural. A diferencia de equipos similares que almacenan información y facilitan resultados en función de la búsqueda, Watson entiende y razona hasta dar con la respuesta más acertada.
La supercomputadora debutó en 2011 en el concurso de la televisión americana Jeopardy!, fulminando incluso al mejor participante. Para ello tuvo que responder rápidamente a preguntas ricas en lenguaje natural acerca de una amplia variedad de materias, con penalizaciones por cada respuesta incorrecta. Desde entonces, sus creadores soñaban con el siguiente reto para aplicar su impresionante potencial.
"Si Watson pudo determinar en una fracción de segundo que los 24 Caprichos de Paganini establecieron el estándar para los estudios de violín o que las espinas de erizo se ponen rígidas por la queratina, era lógico pensar en su aplicación a la medicina", afirman los precursores. ¿Por qué no entonces preguntarle por el tumor de un paciente o su dolor en el pecho, introducir los registros médicos pertinentes y los resultados de las pruebas, para que después Watson bucee entre libros de medicina y publicaciones, todo ello en cuestión de minutos?
Con ese objetivo, IBM se asoció con WellPoint, uno de los mayores proveedores de seguros de salud en Estados Unidos, y el centro oncológico Sloan-Kettering de Nueva York, para poder ofrecer los servicios comerciales de Watson a los hospitales en los próximos años. Sin embargo, aunque el superordenador es claramente una herramienta valiosa, algunos médicos se preguntan si es la más adecuada.
Sin embargo, algunos profesionales del sector consideran que los "doctores-robot" son sólo juguetes llamativos. Las dos posturas enfrentadas han sido objeto de debate en la Conferencia Wired Health, celebrada la semana pasada en Nueva York, donde se dieron cita más de 200 expertos del mundo de la medicina, la ciencia, la tecnología y los negocios para abordar el futuro de la asistencia sanitaria.
Según publica la revista Wired, de una parte se presentaron los partidarios del proyecto que lleva a cabo desde hace unos meses la multinacional IBM para introducir el superordenador Watson en el ámbito médico. La máquina, llamada así en honor de Thomas J. Watson, fundador de la multinacional, es un sistema optimizado de cargas de trabajo capaz de responder con precisión a preguntas en lenguaje natural. A diferencia de equipos similares que almacenan información y facilitan resultados en función de la búsqueda, Watson entiende y razona hasta dar con la respuesta más acertada.
La supercomputadora debutó en 2011 en el concurso de la televisión americana Jeopardy!, fulminando incluso al mejor participante. Para ello tuvo que responder rápidamente a preguntas ricas en lenguaje natural acerca de una amplia variedad de materias, con penalizaciones por cada respuesta incorrecta. Desde entonces, sus creadores soñaban con el siguiente reto para aplicar su impresionante potencial.
"Si Watson pudo determinar en una fracción de segundo que los 24 Caprichos de Paganini establecieron el estándar para los estudios de violín o que las espinas de erizo se ponen rígidas por la queratina, era lógico pensar en su aplicación a la medicina", afirman los precursores. ¿Por qué no entonces preguntarle por el tumor de un paciente o su dolor en el pecho, introducir los registros médicos pertinentes y los resultados de las pruebas, para que después Watson bucee entre libros de medicina y publicaciones, todo ello en cuestión de minutos?
Con ese objetivo, IBM se asoció con WellPoint, uno de los mayores proveedores de seguros de salud en Estados Unidos, y el centro oncológico Sloan-Kettering de Nueva York, para poder ofrecer los servicios comerciales de Watson a los hospitales en los próximos años. Sin embargo, aunque el superordenador es claramente una herramienta valiosa, algunos médicos se preguntan si es la más adecuada.
Contra diagnósticos erróneos
"No es humanamente posible practicar la mejor medicina. Necesitamos máquinas", asegura Herbert Chase, profesor de Medicina Clínica en la Universidad de Columbia y miembro del equipo asesor de Watson. "Un equipo como este, con procesamiento paralelo masivo, es como 500.000 veces yo buscando en Google y Pubmed, tratando de encontrar la información correcta", añade.
Los programadores consideran que la supercomputadora podría prevenir muchos de los diagnósticos erróneos que se dictan, que en EEUU se sitúan en torno al 10%, al actualizarse con los últimos avances médicos y contrastarse con los propios datos de cada paciente.
Por contra, el médico Mark Graber, ex jefe del VA Medical Center en Northport, Nueva York, afirma que "los médicos tienen el conocimiento suficiente" y que "ese no es el problema al que nos enfrentamos". Graber dirigió hace varios años un análisis de archivos de Medicina Interna con 100 casos de diagnósticos erróneos, detectando que sólo en unos pocos casos los doctores se equivocaron por carecer de la información necesaria. "La mayoría surgieron por problemas cognitivos, tales como el exceso de confianza y falta de atención, o problemas sistémicos como la falta de comunicación, ineficiencia y un pobre trabajo en equipo", subraya.
Sin embargo, Chase insiste en que Graber no aprecia el valor de Watson como segunda opinión. "Todos hemos tenido la experiencia de quedarnos atascados en un diagnóstico. Una máquina puede modificar ese perfil en un instante basándose en información nueva", reconoce. Y es que, una de las ventajas de la máquina respecto al hombre es su imparcialidad.
Al otro lado de la balanza, Graber advierte que los médicos deberán protegerse contra una excesiva dependencia de Watson. "Cuando uso demasiado mi GPS, no aprendo la estructura de una nueva ciudad", compara el doctor.
Él y Chase también están en desacuerdo sobre las consecuencias económicas de su implantación. Según Chase, Watson ayudará a médicos y pacientes a reducir o eliminar pruebas y tratamientos innecesarios que ahora cuestan 750.000 millones de dólares al año. Graber teme que la capacidad de Watson para identificar muchos diagnósticos aliente a los pacientes a solicitar aún más pruebas, desencadenando justo el efecto contrario.
"No es humanamente posible practicar la mejor medicina. Necesitamos máquinas", asegura Herbert Chase, profesor de Medicina Clínica en la Universidad de Columbia y miembro del equipo asesor de Watson. "Un equipo como este, con procesamiento paralelo masivo, es como 500.000 veces yo buscando en Google y Pubmed, tratando de encontrar la información correcta", añade.
Los programadores consideran que la supercomputadora podría prevenir muchos de los diagnósticos erróneos que se dictan, que en EEUU se sitúan en torno al 10%, al actualizarse con los últimos avances médicos y contrastarse con los propios datos de cada paciente.
Por contra, el médico Mark Graber, ex jefe del VA Medical Center en Northport, Nueva York, afirma que "los médicos tienen el conocimiento suficiente" y que "ese no es el problema al que nos enfrentamos". Graber dirigió hace varios años un análisis de archivos de Medicina Interna con 100 casos de diagnósticos erróneos, detectando que sólo en unos pocos casos los doctores se equivocaron por carecer de la información necesaria. "La mayoría surgieron por problemas cognitivos, tales como el exceso de confianza y falta de atención, o problemas sistémicos como la falta de comunicación, ineficiencia y un pobre trabajo en equipo", subraya.
Sin embargo, Chase insiste en que Graber no aprecia el valor de Watson como segunda opinión. "Todos hemos tenido la experiencia de quedarnos atascados en un diagnóstico. Una máquina puede modificar ese perfil en un instante basándose en información nueva", reconoce. Y es que, una de las ventajas de la máquina respecto al hombre es su imparcialidad.
Al otro lado de la balanza, Graber advierte que los médicos deberán protegerse contra una excesiva dependencia de Watson. "Cuando uso demasiado mi GPS, no aprendo la estructura de una nueva ciudad", compara el doctor.
Él y Chase también están en desacuerdo sobre las consecuencias económicas de su implantación. Según Chase, Watson ayudará a médicos y pacientes a reducir o eliminar pruebas y tratamientos innecesarios que ahora cuestan 750.000 millones de dólares al año. Graber teme que la capacidad de Watson para identificar muchos diagnósticos aliente a los pacientes a solicitar aún más pruebas, desencadenando justo el efecto contrario.
Máquina vs. hombre
Susan Saleeb, cardióloga pediátrica del Hospital Infantil de Boston, se unió al debate para indicar que los tipos de pruebas utilizados por los médicos pueden no estar incluidos en las bases de datos a las que Watson recurre. De hecho, según una investigación llevada a cabo en su propio centro, casi el 80% de las decisiones tomadas por especialistas en corazón infantil no se basaban en datos ya publicados, y menos del 3% hacía referencia a un estudio específico.
El superordenador también tiene solución para esto pues, a pesar de no estar activo todavía, su poder real no es el dominio de la literatura médica, sino que va "directamente a los datos en bruto y a decirnos lo que no sabemos", explicó Steve Shapiro, quien está también en el consejo asesor del equipo. “Lo bueno de Watson es que no necesita un formato estructurado", matiza. Así, podría analizar datos informales, como las notas de una enfermera que incluso los médicos suelen pasar por alto, pese a que en ellas se concentra gran parte de la experiencia de la actividad asistencial.
Otra de las preocupaciones acerca de Watson está relacionada con el temor de que la interacción médico-paciente acabe estando demasiado mediada por una máquina, privando a los pacientes de los beneficios de la atención personal. "Las pequeñas cosas que los doctores pueden ver y oír al escucharte, aquello que pueden preguntar por extraño que parezca por una corazonada; los ordenadores no son muy buenos en eso", reconoce Evan Falchuk, vicepresidente de Best Doctors, compañía que ofrece segundas opiniones.
Y más importante aún. Hay una parte de la consulta en que, independientemente de la patología, se comparten cosas profundamente personales con alguien de confianza. "Esa relación entre dos seres humanos es algo importante y único, y no he visto nada que pueda asemejarse", manifiesta Falchuck.
En esta línea, Shapiro cree que Watson podría liberar realmente a los médicos para que se concentraran en esas relaciones. "Watson depende de la entrada de información, todavía necesitamos a los médicos, la historia clínica. Ahí es donde está el arte de la medicina", matiza. Sin embargo, aunque el superordenador no tiene la respuesta, puede ser una gran ayuda. "Hay algunas tareas en las que los seres humanos son mejores que las máquinas, y viceversa", añade Chase. "El reto es aprovechar los trabajos en que las máquinas son mejores, liberando a los médicos para hacer lo que mejor saben".
Susan Saleeb, cardióloga pediátrica del Hospital Infantil de Boston, se unió al debate para indicar que los tipos de pruebas utilizados por los médicos pueden no estar incluidos en las bases de datos a las que Watson recurre. De hecho, según una investigación llevada a cabo en su propio centro, casi el 80% de las decisiones tomadas por especialistas en corazón infantil no se basaban en datos ya publicados, y menos del 3% hacía referencia a un estudio específico.
El superordenador también tiene solución para esto pues, a pesar de no estar activo todavía, su poder real no es el dominio de la literatura médica, sino que va "directamente a los datos en bruto y a decirnos lo que no sabemos", explicó Steve Shapiro, quien está también en el consejo asesor del equipo. “Lo bueno de Watson es que no necesita un formato estructurado", matiza. Así, podría analizar datos informales, como las notas de una enfermera que incluso los médicos suelen pasar por alto, pese a que en ellas se concentra gran parte de la experiencia de la actividad asistencial.
Otra de las preocupaciones acerca de Watson está relacionada con el temor de que la interacción médico-paciente acabe estando demasiado mediada por una máquina, privando a los pacientes de los beneficios de la atención personal. "Las pequeñas cosas que los doctores pueden ver y oír al escucharte, aquello que pueden preguntar por extraño que parezca por una corazonada; los ordenadores no son muy buenos en eso", reconoce Evan Falchuk, vicepresidente de Best Doctors, compañía que ofrece segundas opiniones.
Y más importante aún. Hay una parte de la consulta en que, independientemente de la patología, se comparten cosas profundamente personales con alguien de confianza. "Esa relación entre dos seres humanos es algo importante y único, y no he visto nada que pueda asemejarse", manifiesta Falchuck.
En esta línea, Shapiro cree que Watson podría liberar realmente a los médicos para que se concentraran en esas relaciones. "Watson depende de la entrada de información, todavía necesitamos a los médicos, la historia clínica. Ahí es donde está el arte de la medicina", matiza. Sin embargo, aunque el superordenador no tiene la respuesta, puede ser una gran ayuda. "Hay algunas tareas en las que los seres humanos son mejores que las máquinas, y viceversa", añade Chase. "El reto es aprovechar los trabajos en que las máquinas son mejores, liberando a los médicos para hacer lo que mejor saben".