Algunos datos. Los orígenes de la Inteligencia Artificial (IA) se encuentran en la década de 1940, durante la Segunda Guerra Mundial, cuando se comenzó a explorar la posibilidad de crear máquinas inteligentes para resolver problemas complejos. Uno de los pioneros fue Alan Turing, un matemático británico, quien en 1950 propuso una prueba conocida como “La Prueba de Turing.” Esta prueba buscaba determinar si una máquina podía exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano.
El término “Inteligencia Artificial” data de los años 50, y fue acuñado por John McCarthy, un científico de la computación estadounidense, quien es considerado uno de los padres fundadores de la IA. En sus inicios los objetivos de la IA eran francamente ambiciosos, si no es que de plano fantasioso, abarcando una más que amplia variedad de áreas. Posteriormente, los investigadores se centraron, con éxitos y fracasos, en crear programas y algoritmos que pudieran emular habilidades humanas tales como el razonamiento lógico, la comprensión del lenguaje hablado y escrito, el aprendizaje de datos nuevos relacionados con lo ya analizado, la resolución de problemas progresivamente complejos y la percepción visual.
Hoy en día, la IA se aplica en numerosos campos, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la robótica, la medicina, comercio de acciones, leyes, gestión de tráfico, logística y mucho más. Los sistemas de IA están siendo utilizados para tomar decisiones estratégicas en empresas, ayudar en la investigación médica, optimizar la gestión de recursos y mejorar la experiencia del cliente, entre muchas otras aplicaciones.
Efectivamente, la IA abrió un abanico de posibilidades, pero también es innegable que la IA plantea diversos desafíos éticos y sociales. Por un lado, existe la antigua preocupación de que el avance de la IA lleve a una automatización masiva de empleos, lo que mandaría a miles de personas al desempleo. Además, desde el punto de vista puramente ético, la IA plantea serias dudas sobre el uso de los datos personales y la privacidad por su enorme, veloz y muy efectiva capacidad para recopilar datos privados y analizar información.
Otro aspecto preocupante, este desde el punto de vista técnico, es el sesgo en los algoritmos de IA. Estos algoritmos se entrenan con datos históricos. Por ejemplo, los sistemas de IA utilizados en la selección de personal o en la concesión de préstamos definitivamente pueden verse influenciados por los datos recolectados en el historial del candidato. Multas, retrasos en pagos y muchos otros datos van a influir en la vida laboral de muchos.
Pero vayamos al aspecto de la IA y Medicina. Uno de los detalles más destacados del uso de la IA en medicina es su capacidad para diagnosticar enfermedades con mayor precisión y en etapas tempranas, siempre y cuando se le den los antecedentes, datos y cifras adecuadas. Los sistemas de IA pueden analizar grandes conjuntos de datos, como imágenes médicas, historias clínicas y resultados de pruebas, para detectar patrones y anomalías que los médicos podrían pasar por alto. Por ejemplo, en el diagnóstico de cáncer, la IA ha demostrado una precisión impresionante en la detección de tumores en mamografías y estudios de resonancia magnética. Además, la IA también se ha utilizado para el diagnóstico de enfermedades raras o poco frecuentes, donde la experiencia clínica puede ser limitada.
Otro aspecto a destacar es que la IA ha impulsado la medicina de precisión, esa que se centra en proporcionar tratamientos personalizados basados en las características genéticas de cada paciente. Los algoritmos de IA pueden analizar datos genómicos y de proteínas para identificar biomarcadores específicos que ayuden a determinar qué tratamientos son más efectivos para cada individuo. Este enfoque es particularmente relevante en el tratamiento del cáncer. Los sistemas de IA pueden ayudar a identificar las mejores terapias dirigidas a los marcadores genéticos específicos de un tumor, aumentando las tasas de supervivencia y reduciendo los efectos secundarios.
Para los administrativos de la medicina es importante saber que la incorporación de la IA en la práctica médica ha demostrado ser útil en términos de eficiencia y reducción de costos. Los sistemas de IA pueden automatizar tareas administrativas, como la facturación y la programación de citas, además de predecir la demanda de servicios médicos y a optimizar la gestión de recursos, lo que permite una mejor planificación y distribución de los recursos hospitalarios.
Todo lo anterior suena muy bien, pero debemos ubicarnos en nuestra realidad. En el actual sistema de salud pública, donde el Estado ha demostrado su incapacidad ya no tan solo para proporcionar una atención medianamente adecuada, sino hasta para comprar paracetamol, la implementación de la Inteligencia Artificial en estructuras como el IMSS, el ISSSTE y SSA se ve tan lejana como un viaje a las estrellas en un vehículo de fabricación mexicana.
