Revista nº 819

Inteligencia Artificial y práctica de la medicina | Cortés Rodríguez B 116 Actual Med.2024;109(819):115-117 a tener un impacto significativo en Medicina: una ré- plica virtual de un paciente que se construye a partir de datos de salud individuales, como imágenes diag- nósticas, datos clínicos y parámetros biométricos y genéticos. Este modelo digital puede evolucionar de manera dinámica, simulando en tiempo real el com- portamiento del organismo y anticipando posibles respuestas a intervenciones terapéuticas, lo que per- mitiría a los profesionales predecir cómo respondería un paciente concreto a determinados tratamientos o procedimientos. Así, los gemelos digitales se convier- ten en herramientas valiosas en la evaluación pronós- tica y permiten adaptar el abordaje terapéutico a las características únicas de cada paciente. Además, faci- litan la investigación y la docencia médica, ofreciendo un entorno seguro para probar hipótesis, simular el desarrollo de enfermedades o evaluar la efectividad de terapias antes de su aplicación en el mundo real. En enfermedades complejas o de alto riesgo, esta tec- nología permite reducir la incertidumbre y aumentar la precisión de las decisiones médicas, promoviendo una práctica clínica más segura. Sin embargo, mientras que estos avances son prome- tedores, es importante no perder de vista el papel de los médicos como garantes de la ética, la empatía y la comprensión humana, cualidades que los algoritmos no pueden imitar. Como argumentó el Dr. Mayol, “el médico debe estar al mando de la IA, no a su servicio”, y esta relación debe estar construida sobre un respeto profundo hacia el paciente. DESAFÍOS Y LIMITACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL A pesar de su potencial, la IA no está exenta de limi- taciones. La precisión de cualquier algoritmo depen- de en gran medida de la calidad de los datos con los que ha sido entrenado. En la Medicina, donde éstos suelen ser heterogéneos y provienen de diversas fuen- tes, asegurar la fiabilidad de estos sistemas supone un reto considerable. Además, la interpretación de los datos médicos no siempre es un proceso lineal, ya que no todos los pacientes con la misma enfermedad se comportan igual, existiendo factores individuales, fa- miliares y sociales que influyen en su salud. En estos contextos, el juicio clínico sigue siendo esencial, y la IA aún no es capaz de reemplazar esta capacidad de comprensión holística del paciente. Uno de los principales desafíos que enfrenta la IA en Medicina es la necesidad de transparencia de los mo- delos predictivos. Muchos de los algoritmos actuales, especialmente aquellos basados en aprendizaje auto- mático (machine learning) de tipo profundo o ‘deep learning’, funcionan como una ‘caja negra’: producen resultados a partir de datos complejos, pero no siem- pre es evidente cómo llegan a una conclusión. Esto implica que, para el médico, puede ser difícil conocer las razones exactas detrás de una recomendación o predicción generada por un algoritmo, lo que plan- tea problemas en la práctica clínica. Para que la IA sea realmente útil en Medicina, es esencial que sea interpretativa y explicativa, para que los profesionales puedan evaluar la pertinencia de una recomendación y decidir si aplicarlas en el contexto particular de cada paciente. Esta necesidad es crítica porque, sin la posi- bilidad de interpretar los resultados de un algoritmo, se podría tender a desconfiar de la tecnología o, peor aún, seguir una recomendación inapropiada. Además, la capacidad de explicar el proceso de decisión de un modelo de IA fomenta la responsabilidad en la toma de decisiones clínicas, permitiendo que los profesio- nales sanitarios mantengan su rol como principales responsables de la atención al paciente. Así, actual- mente se están desarrollando herramientas de IA ex- plicable (XAI, por sus siglas en inglés), con el objetivo de proporcionar no solo un resultado o predicción, sino también una explicación sobre los factores o pa- trones que el algoritmo ha considerado para llegar a ellos. Esta transparencia facilita que los médicos utili- cen la IA de manera confiable, integrándola como una herramienta que respalda, pero no reemplaza, el jui- cio clínico. La capacitación en IA se está convirtiendo en una necesidad en el currículum de un médico, que deberá entender cómo funcionan los algoritmos, cuá- les son sus limitaciones y, sobre todo, cuándo no uti- lizarlos. La tecnología solo será verdaderamente útil cuando los profesionales sanitarios sean capaces de integrarla en su práctica con criterio. Por otra parte, la creación de un gemelo digital plan- tea serios desafíos éticos relacionados con la priva- cidad y la confidencialidad del paciente. Es necesa- rio recopilar grandes cantidades de datos sensibles, que deben ser gestionados con un rigor ético y legal que garantice la protección de la información perso- nal. Esto requiere establecer protocolos de seguridad avanzados, asegurar el consentimiento informado del paciente y cumplir con regulaciones de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa. Finalmente, uno de los retos pendientes es la valida- ción de los algoritmos de IA en estudios clínicos ro- bustos. La Medicina se basa en evidencia, y para que la IA sea aceptada como herramienta clínica, debe so- meterse a los mismos estándares de prueba que cual- quier tratamiento o intervención médica. VOLVER A LOS FUNDAMENTOS: LA RELACIÓN MÉDICO-PACIENTE A medida que la IA avance, el futuro de la Medicina estará marcado por la colaboración entre humanos y máquinas. Lejos de ser una amenaza, la IA debería verse como una extensión de las capacidades del mé- dico, ayudando en las tareas complejas y analíticas,