A veces siento que hay algo de magia en lo que hemos conseguido. Que en 2023 seamos capaces de ayudar a diagnosticar el cáncer de mama, entre otras patologías, con inteligencia artificial es un hito como especie. Ahora, justo cuando llegamos a España, cumplimos cinco años desde que Florence Moreau, Gaspard d’Assignies y Antoine Jomier crearon Incepto como una solución sanitaria. En este tiempo hay cuatro lecciones que hemos aprendido.
Nuestra herramienta triunfa porque resuelve un problema. Según la Revista Chilena de Radiología, «los errores y discrepancias en la práctica radiológica son comunes, con un error día a día que se estima en 3-5%». Extrapolando los datos, cada trimestre suceden 10 millones de fallos radiológicos alrededor del globo. Al respecto, la IA minimiza las posibilidades de error porque no tiene sesgos y tampoco sufre fatiga. Por ejemplo, en el caso del cribado de mamografía, la detección de carcinomas mejora en un 20% y la productividad del personal sanitario aumenta hasta un 44%, según un estudio publicado en la revista científica The Lancet.
Es fácil de implementar. Hubiese sido tedioso para las administraciones incorporar un algoritmo para cada enfermedad por separado. El gran acierto a la hora de implementar la IA en el sistema sanitario ha sido armar una plataforma donde cada entidad pueda ubicar todos los algoritmos que quiera. De esta forma aunamos negociación, facturación, RGPD y ciberseguridad.
Apoya a la inteligencia humana. El objetivo no es sustituir al profesional sanitario, sino ayudarle a detectar enfermedades de manera más precisa y eficiente. La solución analiza las imágenes en tiempo real (radiografías, tomografías computarizadas, resonancias magnéticas, etc.) y prepara un diagnóstico inicial de cada paciente, que luego supervisa el médico. En última instancia, es el profesional quien revisa el informe de la herramienta y valida o matiza el resultado para proponer el tratamiento más adecuado.
Primero lo urgente, luego lo emergente. La otra gran ventaja de Incepto es que sus soluciones priorizan los casos más urgentes. La herramienta es capaz de priorizar los estudios, en función de la gravedad de la lesión. De esta manera, el especialista puede atender primero los casos más evidentes. Al priorizar los diagnósticos más urgentes, el paciente recibe tratamiento más temprano, lo que aumenta la probabilidad de sanación.
Como vemos, el diagnóstico con IA tiene un doble beneficio: brinda una capa de seguridad adicional que ofrece mejores resultados y agiliza el trabajo del especialista. Ojalá dentro de otros cinco años todo el mundo pueda beneficiarse de esta tecnología.