Desde la reconstrucción de datos hacia la captación de alteraciones mínimas en los estudios, la Inteligencia Artificial médica se ha convertido en una herramienta fundamental. Los hospitales utilizan algoritmos que están programados con cientos de imágenes, radiografías y datos que brindan los centros médicos. Están entrenados para ser capaces de reducir los tiempos de análisis, priorizar los casos de mayor gravedad, detectar diversas afecciones y ofrecer diagnósticos. La Agencia de Noticias de la Universidad Nacional de Quilmes conversó con el radiólogo Julián Mardoyan sobre el impacto y la implementación de la IA en los sectores de radiología del país.
Los datos pertenecientes a OdiseIA , un observatorio del impacto social y ético de la inteligencia artificial, afirman que la IA acierta alrededor del 85 por ciento de los casos, los radiólogos rondan el 80 por ciento y juntos alcanzan aproximadamente el 98 por ciento. Esto permite detectar de forma temprana y priorizar casos graves en los hospitales saturados y sin recursos humanos suficientes.
Julián Mardoyan, jefe de la sección del sector de Hemodinamia y Densitometría del Hospital Ramos Mejía y docente de la Universidad de Buenos Aires, discute el rol protagónico que se le puede dar al uso de la IA: “Un algoritmo no es capaz de reemplazar al médico en su totalidad, puede llegar a ser útil para las tareas administrativas, con el fin de obtener distintos tipos de información y optimizar ciertos aspectos del trabajo de los profesionales, sin llegar a ocupar su rol por completo”.
Argumenta, además, que el ojo de un humano, la mirada del médico, es imprescindible a la hora de trabajar con los pacientes. El radiólogo no es solo un intérprete de imágenes, es también un analista, un integrador y, sobre todo, un supervisor tecnológico de esta nueva herramienta. La inteligencia artificial, desde esta perspectiva, es un elemento que toma el rol de acompañante del análisis clínico.
Aunque la IA reluce en todo el mundo por sus avances constantes, la aplicación efectiva dice otra cosa. A tono con lo que señalaba Mardoyan en el ámbito local, en Estados Unidos, alrededor de 700 algoritmos fueron aprobados para que puedan ser utilizados por los médicos, pero sólo el 2 por ciento de las consultas de radiología lo utilizan.
Respecto al impacto de la IA en el sistema de salud, Mardoyan explica que su integración profundiza la brecha entre los sectores públicos y privados del país. Sin embargo, plantea que para que haya un uso y una implementación equitativa de esta herramienta, sería conveniente empezar con pruebas piloto en los hospitales privados, debido a que tienen un mayor presupuesto. Una vez aprobados, sostiene que podría comenzar el proceso de integración en los establecimientos públicos.
En este contexto, las empresas ya han comenzado a diseñar herramientas de apoyo para los diagnósticos. Por ejemplo, Microsoft Research, ha desarrollado el modelo de investigación “MAIRA-2” que es capaz de redactar informes, utilizando los mismos datos que observa el radiólogo. Este permitiría que haya una menor carga cognitiva para los profesionales, informes más precisos y flujos de trabajo más ágiles. Igualmente, “MAIRA-2” no sólo redacta, sino que también explica, de modo que los profesionales pueden verificar al instante el razonamiento de la IA, permitiendo que el proceso sea seguro y eficiente.
Ya sea como aliada o como villana, lo cierto es que la IA incrementa su presencia a cada paso. De algo se puede estar seguros: no será una artista de reparto en la salud del futuro.
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