La Fundación Instituto Roche ha publicado un nuevo ‘Informe Anticipando’, elaborado por el Observatorio de Tendencias en la Medicina del Futuro, en el que se revisan algunos ejemplos de la aplicación de la Inteligencia Artificial en la Medicina Personalizada de Precisión en diferentes etapas del proceso asistencial: prevención y predicción de riesgos, detección temprana y diagnóstico de enfermedades, monitorización de enfermedades y la instauración del tratamiento y abordaje integral.
Además, el Informe aborda también su potencial para la investigación en biomedicina, así como su aplicación en la investigación y el desarrollo de fármacos y en la formación a profesionales sanitarios e investigadores.
La directora gerente de la Fundación Instituto Roche, Consuelo Martín de Dios, asegura que las herramientas IA “tendrá,n un importante impacto en la práctica médica asistencial contribuyendo a configurar una medicina más precisa y personalizada que redundará en un importante beneficio para los pacientes y consiguiendo, al mismo tiempo, un sistema sanitario más eficiente y sostenible”.
Por su parte, el coordinador del Informe Anticipando y catedrático de Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Víctor Maojo, a pesar del peso creciente de esta disciplina, serán los profesionales “quienes seguirán teniendo la última palabra en la toma de decisiones”.
En el ámbito de la salud predictiva y preventiva, puede utilizarse para anticipar determinadas situaciones de emergencia o crisis, así como para el desarrollo de modelos de predicción de riesgo de enfermedades más precisos. Esto permitirá, “por un lado, proponer acciones que contribuyan a reducir la carga de las enfermedades en los sistemas de salud y, por otro, la identificación de individuos más susceptibles de beneficiarse de estrategias para el abordaje o prevención de enfermedades en poblaciones”, indica el especialista.
El potencial de la Inteligencia Artificial para combinar e integrar datos procedentes de distintas fuentes y su aplicación a diferentes técnicas diagnósticas también permitirá mejorar la detección temprana de enfermedades y ofrecer diagnósticos más precisos. Para Maojo, “es especialmente reseñable su desarrollo en el campo de la radiología, con el desarrollo de la radiómica, y la anatomía patológica, con los avances en patología digital”, permitiendo reducir la variabilidad en las interpretaciones de las imágenes y aumentando la precisión y rapidez en el diagnóstico.
Por otro lado, las posibilidades que ofrece la Inteligencia Artificial para analizar e integrar datos heterogéneos de diferentes fuentes pueden contribuir a comprender mejor cómo afectan los diferentes factores a los resultados de tratamiento y con ello, al desarrollo de herramientas que ayuden a los profesionales sanitarios en la selección del mejor tratamiento y posología para cada paciente.
Los sistemas de Inteligencia Artificial no solo permitirán transformar la práctica clínica, sino también la manera en la que se investigan y desarrollan los nuevos medicamentos, optimizando y reduciendo los tiempos en la investigación farmacológica, acelerando los
procesos de identificación y descubrimiento de nuevas moléculas, la identificación de nuevas dianas terapéuticas y el diseño de nuevos tratamientos. Tal y como asevera el experto, “hoy ya es posible determinar la estructura 3D de cientos de miles de proteínas en poco tiempo cuando antes se necesitaban meses para estudiar una sola proteína”.
El reto de integrar la IA
A pesar de los grandes avances producidos y el potencial que deja entrever la Inteligencia Artificial en el campo de la Medicina Personalizada de Precisión, en especial con el desarrollo del machine learning y el deep learning, existen todavía muchos retos para conseguir la implementación de estos sistemas en el entorno sanitario. Para Maojo, la medicina es, con diferencia, el área científica más difícil para la aplicación de la Inteligencia Artificial.
“La incertidumbre y la variabilidad en la práctica clínica hacen que los sistemas que se construyen con el conocimiento y datos de un hospital, luego no sean aplicables con igual éxito en un hospital diferente. Por lo que son necesarias evaluaciones complejas, largas y caras que no siempre se realizan hoy en día”, explica.
De cara a avanzar en la incorporación de estas nuevas herramientas en la medicina del futuro y su integración en el sistema sanitario, el catedrático de Inteligencia Artificial remarca que el presupuesto hospitalario en investigación e innovación, en personal, proyectos e infraestructuras, deberá ser incrementado lo que llevará a una mejora paulatina de la práctica clínica y de la competitividad de la industria nacional en este campo.
Asimismo, la transformación tecnológica del sistema sanitario necesaria para la incorporación de la Inteligencia Artificial es imparable y deberá tener en cuenta no solo complejas cuestiones clínicas, sino también ciertos aspectos éticos y legales y, por tanto, se deberá establecer una regulación específica para el uso de la Inteligencia Artificial en el campo de la salud.
Juan José Pedreño, consejero de Salud de Murcia: 
Carmen Martínez, portavoz del Grupo Socialista en la Comisión de Sanidad del Congreso de los Diputados: 
Margarita de la Pisa, eurodiputada de Vox.: 
Ion Arocena, director general de la Asociación Española de Bioempresas (Asebio): 
Javier Padilla, secretario de Estado de Sanidad: