Neurología, junto con Radiología (sobre todo en Oncología) y Cardiología, son las especialidades médicas que más podrían beneficiarse de la aplicación de la inteligencia artificial en el diagnóstico, pero también en el tratamiento de enfermedades, tal y como refleja el estudio «Inteligencia artificial y Neurología» presentado en la 75ª edición de la Reunión Anual de la Sociedad Española de Neurología (SEN).
Según el último informe de la Food and Drug Administration (FDA) de EE.UU existen ya más 520 dispositivos médicos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático aprobados para su utilización en el campo de la medicina. De ellos, un 34% están destinados específicamente para su utilización en enfermedades del sistema nervioso central y un 37% pueden tener aplicación útil en Neurología.
Tal y como señala el Dr. José Miguel Láinez, Presidente de la Sociedad Española de Neurología (SEN), «la irrupción de ChatGPT a finales de noviembre de 2022 ha supuesto un antes y un después en el concepto que la sociedad tiene de la inteligencia artificial (IA) y de su enorme potencial en todos los ámbitos de la vida. En Medicina, y más concretamente en especialidades como la Neurología, la IA lleva años de investigación y muestra de ello es un número creciente de publicaciones científicas que se publican y se presentan cada año. Por ejemplo, modelos de IA destinados a, por ejemplo, a mejorar el triaje de pacientes con ictus, ayudar en el análisis de resonancias magnéticas para el diagnóstico de enfermedades neuromusculares, o identificar a pacientes con Parkinson que sean candidatos para recibir terapias de segunda línea».
«Lo que está claro es que GPT y otros grandes modelos de lenguaje, englobados dentro del término IA generativa, han abierto oportunidades de investigación, desarrollo e innovación en el ámbito clínico inimaginables hasta hace unos meses», recalca el Dr. Láinez.
Por su parte, el Dr. David Ezpeleta, Secretario de la Sociedad Española de Neurología (SEN), indica que «hasta hace unos años, los sistemas de IA aplicados en Neurología eran fundamentalmente máquinas de predecir basadas en aprendizaje automático y aprendizaje profundo cuyas aplicaciones cabe clasificar en: diagnósticas (reducción del tiempo de interpretación de pruebas diagnósticas, mayor acceso a estas, estandarización de criterios diagnósticos, creación de nuevos biomarcadores, etc.); pronósticas (individualización pronóstica, definición de nuevos marcadores pronósticos, etc.); y terapéuticas (individualización de las decisiones terapéuticas, automatización del escalado terapéutico, ensayos clínicos basados en IA, aceleración del descubrimiento de nuevos tratamientos, etc.)».
Pero ahora, «existen numerosas soluciones en desarrollo o ya en el mercado mucho más innovadoras. Por ejemplo, en cuanto al diagnóstico, se dispone de sistemas de análisis automático de la imagen por tomografía computarizada sin contraste capaz de detectar oclusiones de gran vaso; en relación con el pronóstico y la predicción, hay dispositivos portátiles que son capaces de predecir con alto grado de acierto la aparición de una crisis de migraña o de epilepsia; o sobre aplicaciones del tratamiento, se han descubierto fármacos biológicos mediante IA».
Se estima que toda la investigación previa a la entrada en escena de GPT seguirá progresando, añadiendo nuevas aplicaciones al catálogo actual que se potenciará por nuevas aplicaciones basadas en IA generativa. «Se está trabajando, por ejemplo, en sistemas que son capaces de entender la conversación entre paciente y médico, de modo que este apenas tendría que escribir en el ordenador, solo hablar con el paciente cara a cara, pues la máquina se encargaría de recoger toda la información verbal, ordenarla y crear automáticamente un informe que luego sería completado y validado por el facultativo», comenta el Dr. David Ezpeleta.
«La codificación y otras tareas administrativas que actualmente sobrecargan la tarea del facultativo también se realizarían de forma automática. Esta cuestión es especialmente importante en especialidades cuyo desempeño es más creativo que repetitivo y más centrado en la interacción con el paciente que en datos, como la Neurología», comenta el experto.
Además, las aplicaciones de la IA en Neurología no terminan en los modelos algorítmicos capaces de diagnosticar, hacer recomendaciones, predicciones pronósticas o automatizar la práctica asistencial. La mayoría de las aplicaciones móviles médicas avanzadas, aquellas basadas en sensores portátiles (relojes inteligentes, pulseras) y los dispositivos específicamente diseñados para monitorizar variables de pacientes neurológicos, como los holter para la enfermedad de Parkinson, por ejemplo, necesitan de datos e IA para su entrenamiento y su ulterior despliegue comercial y clínico.
Desde la SEN se considera que el objetivo de adoptar la IA en la práctica neurológica debería ser que la asistencia esté copilotada por la IA, pues difícilmente podrá sustituir la complejidad de entender una enfermedad.
«Que un sistema de IA sea capaz de hacer diagnósticos o recomendar tratamientos solo es el principio del proceso clínico. Lo realmente complicado, como entender la enfermedad en la persona que la padece, todas las circunstancias personales, psicológicas, sociales, culturales, etc. del paciente, la evolución del proceso, las complicaciones que puedan surgir por el camino, etc., son cuestiones que no están al alcance de la IA», señala el Dr. Javier Camiña, Vocal de la Sociedad Española de Neurología. «Aunque estamos en un momento de avance tecnológico sin igual, aún estamos muy lejos de que una IA pueda sustituir una valoración médica adecuada realizada por un profesional«, recalca.
