La segunda y última jornada del IV Congreso Nacional de COSSPRA, que se lleva adelante en la ciudad de Salta, se inició con la conferencia “Inteligencia Artificial en salud”, liderada por Javier García Guerrero, economista y sanitarista.
García Guerrero comenzó citando a Arthur Clarke (“Cuando una tecnología es suficientemente avanzada es indistinguible de la magia”) para referirse a la incertidumbre que suele generar la inteligencia artificial a los profesionales médicos. En ese sentido, consideró que esa tecnología “es multimodal y necesita democratizarse, aprovechando la transparencia de la ciencia y del código abierto para que todos tengamos voz y voto”.
A su vez, el director del Centro de Altos Estudios de Tecnologías de Información y Comunicación en Salud Digital de la Universidad Isalud indicó que la interoperabilidad entre datos, protocolos y plataformas que demanda el federalismo “está técnicamente resulta”. Además, García Guerrero dijo que la transformación digital completa en salud es autofinanciable en uno o tres años, gracias a cierta agilidad y un esfuerzo limitado de los actores del sector (leapfrogging).
En relación con la privacidad de los datos, sumó que utilizar la IA como un buscador potente es un grave error: “La inteligencia artificial es para generar los consensos transdisciplinarios que tanto necesitamos. Procesa datos, muestra un escenario y alternativas, y nos deja a nosotros la política y la ética”. Del mismo modo, el profesor titular de la maestría en Redes de Salud de la Universidad Nacional Arturo Jauretche señaló que “la accesibilidad y la trazabilidad se ha resuelto con la inteligencia artificial”.
Siguiendo el mismo razonamiento, García Guerrero afirmó que, en la medicina clínica –y aunque ha tenido una adopción relativamente lenta–, la inteligencia artificial actúa actualmente como un integrante de los equipos transdisciplinarios. “La aplicación de la inteligencia artificial en la sanidad es tan inexorable y riesgosa como las transfusiones, los trasplantes y las radiografías, y aunque muchos profesionales la observen como una mezcla de fascinación y recelo, está en pleno desarrollo. La medicina basada en datos incorpora la composición genética, la caracterización de los ecosistemas contextuales mediante patrones, la generación de escenarios verosímiles, la prospección y prescripción de intervenciones con niveles de eficacia y eficiencia superiores a la dimensión humana”, aseguró el experto.
Del mismo modo, al advertir que el mundo se ha vuelto más complejo, indicó que es necesario “ensayar y probar” con la ayuda de la inteligencia artificial: “En temas sensibles como los tratamientos costosos, evitemos soluciones alejandrinas, debatamos, no quedemos prisioneros de la inmediatez”. Y agregó: “Vivimos en una crisis en que es imposible postergar las decisiones. La cantidad de datos en salud ha crecido muchísimo, eso cambia la práctica cotidiana. El sector salud genera más del 30% de los datos del mundo, más que cualquier otra industria, pero no utiliza el 97% de esos datos”, sostuvo.
La alternativa, según dijo, es transformar esos datos en conocimiento y sabiduría personal y de las organizaciones, con el propósito de mantener y mejorar la efectividad. También repasó las diferencias entre inteligencia artificial generativa, machine learning y deep learning.
“La cantidad de conocimiento médico se duplica cada 72 horas. No podemos detectar patrones para superar lo evidente. Así, a partir de soluciones consensuadas, la IA puede cambiar las reglas de juego en salud: pasar de una medicina reactiva a una medicina proactiva, de atención primaria de la salud, que previene en lugar de solo curar”, concluyó García Guerrero.
