En los últimos tiempos la inteligencia artificial acapara las conversaciones empresariales de todo el mundo al ser una importante palanca para generar valor. Tal es el punto el gasto en IA tanto para desarrollos de hardware, software y otros servicios dotados de esta tecnología fue de unos 200.000 millones de dólares en 2023, y se espera que esa cifra se dispare un 820% hasta alcanzar los 1,8 billones de dólares en 2030 según datos de Grand View Reseach.
Sectores como el sanitario o la administración pública están siendo los más rezagados en la implantación masiva de este tipo de tecnología y esto, bajo mi punto de vista, es un hándicap enorme. Y es que las aportaciones que la inteligencia artificial ofrece el sector sanitario en concreto son, sin duda, prometedoras y, sobre todo, esperanzadoras.
Esta tecnología potencia y acelera la transformación que está viviendo el sector desde hace ya algunos años desde distintos parámetros que resultan clave para los distintos players. Por ejemplo, acelera la detección precoz y el posterior diagnóstico haciendo que este sea más ágil y preciso, permite un trato asistencial adhoc gracias a sistemas como los chatbot, potencia la asignación de un tratamiento hiperpersonalizado para cada caso concreto y la optimización de ese tratamiento, ofrece un mayor control y monitorización de la salud de cada paciente, el seguimiento y atención de pacientes crónicos, la automatización y centralización del acceso y del tratamiento de datos de UCI o de historiales médicos de distintos centros y hospitales …Y así hasta hacer una lista de procesos y áreas que la IA revoluciona.
La pregunta que nos hacemos quienes formamos parte del sector es: ante este panorama tan trasgresor, ¿por qué no hay una permeabilidad de soluciones en el proceso asistencia, que podamos ver que se usa de un modo constante y diario?
En primer lugar, debemos tener en cuenta el tema regulatorio. La Unión Europea ha establecido la primera regulación de inteligencia artificial, pionera en todo el mundo y cuyo objetivo es garantizar mejores condiciones de desarrollo y uso de esta tecnología innovadora. Conforme a esta ley, la IA se analizará y clasificará en función de posibles riesgos o perjuicios para los usuarios.
Entre los puntos más complejos de esta nueva regulación nos encontramos que esta exige que los datos se computen en Europa, por lo que algoritmos desplegados en USA, UK o China quedarían fuera para el despliegue. Además, la IA Act de la Unión Europea exige que se tenga un control del sesgo (Bias) en los algoritmos, por lo que desde el sector sanitario debemos garantizar que estos no están sesgados para un grupo poblacional concreto.
Los algoritmos aplicados a soluciones médicas son definidos por esta ley como de alto riesgo por lo que requieren unos requisitos estrictos de ciberseguridad que pueden extenderse a todo el sistema de atención hospitalaria.
En segundo lugar, también como punto de freno al despliegue de la IA en el sector sanitario está la regulación de producto sanitario que busca garantizar un alto nivel de seguridad en todos los productos del sector, al mismo tiempo que trate de apoyar la innovación en estos.
La regulación de Medical Device en su clasificación exige que, para su validación y certificación, se realicen ensayos clínicos que determinen, sin sesgo, la eficacia y los riesgos del uso derivado de estas recomendaciones.
Y, en tercer lugar, aunque no menos importante, se encuentra la falta de inversión en IA. En este punto cabe destacar que, aunque en España la inversión ha ido subiendo progresivamente -según datos de IDC el mercado de la IA alcanzará los 1.400 millones de euros de inversión en 2023 y tendrá un crecimiento anual del 27% hasta el año 2025-, estas cifras son insuficientes para el gran salto, la realidad es que se requiere una mayor inyección de capital para alcanzar el nivel óptimo.
A pesar del Plan Nacional de Recuperación y Resiliencia que asigna fondos para fortalecer su desarrollo, esto no es suficiente, porque los recursos necesarios para desplegarlos (GPU) pueden llegar a ser muy costosos. Sólo el entrenamiento de GPT4 ya costó más de 100 millones de euros.
En definitiva, el conjunto de algoritmos que se pueden desplegar de manera efectiva se reduce considerablemente cuando estudiamos la aplicación y las normativas.
Sin embargo, los players del sector debemos remar a favor del uso de los sistemas dotados de IA, porque son más las ventajas que los hándicaps. Y es que, la productividad del sector, el diagnóstico, atención y tratamiento de los pacientes se verán claramente beneficiados.
Y sobre todo, la IA está aquí para quedarse, por lo que no debemos ralentizar la aplicación y accesibilidad a esta. Solo debemos estar por encima siempre de estos sistemas, para que todas las partes salgan beneficiadas de los usos y aplicaciones de la misma, por lo que veamos la formación, legislación e inversión como impulsores de todo ello.
***Jordi Cusido es Research and Innovation Manager de Grupo Top Doctors.