Mario Linares, del Hospital Universitario Puerta del Mar de Cádiz, ha impartido la primera ponencia. Linares ha realizado un repaso a la historia y al modo en que trabajan las IA con grandes modelos de lenguaje. “A la IA, lo más importante es la pregunta que se le haga y cómo se acota”, ha recalcado.
Las aplicaciones de la IA en la actualidad son numerosas: puede usarse en programación, atención médica, marketing y muchos otros ámbitos. Una de las principales limitaciones son las alucinaciones, que son respuestas no correctas. Además, hay preocupaciones en cuanto a la seguridad, el sesgo y el consentimiento, entre otros aspectos.
Chatbots
En cuanto a ChatGPT, esta herramienta presenta diferentes utilidades. Como ha citado Linares, “desde generar texto a mejorar búsquedas, crear chatbots. Y, sobre todo, para realizar actividades pesadas sucias y peligrosas. En mi experiencia ha ido mejorando, aportando fuentes a las preguntas”.
Por otro lado, Microsoft Copilot -antiguamente conocida como Bing- presenta como novedad que está integrada en el paquete Office. Realiza presentaciones en unos pocos minutos tras formular una pregunta concreta. En cuanto a Google Gemini, la ventaja que presenta es que los resultados son supervisados, “lo que proporciona confianza”.
Entre las diferentes aplicaciones de la IA, Linares ha destacado las destinadas a la práctica clínica. También a la atención, la educación y la investigación médica. En cuanto a las limitaciones, ha enumerado la privacidad de los datos y el sesgo y la falta de transparencia de los algoritmos.
En paralelo, se está implantando legislación tanto en la UE y España, con una ley europea y la puesta en marcha de la Agencia Española de Supervisión de la IA.
“Nuestra mirada al futuro tiene que ser optimista. La IA va a facilitar realizar actividades complejas y ser más ágiles, llegando antes a los objetivos”, ha pronosticado.
Mejora de la calidad asistencial
Antonio Martorell, dermatólogo del Hospital de Manises, se ha centrado en las aplicaciones en patología inflamatoria. Y ha recalcado que, en general, la IA “va a mejorar la calidad asistencial. En la actualidad, hay inequidad en dermatología por la escasez de especialistas y por distribución desigual de los recursos sanitarios. Frente a estos factores, la IA no se cansa”.
“En patología inflamatoria, surge una nueva necesidad: los pacientes quieren resultados, con dermatólogos y tecnología que ofrezcan soluciones. Y la IA puede ayudar a predecir el futuro, algo muy importante”, ha destacado.
En este sentido, cada vez son más relevantes aplicaciones como las de análisis de imagen en campos como la dermatitis atópica. “Son capaces de diagnosticar y cuantificar la enfermedad de manera real en segundos, algo que era difícil de hacer. Esto nos permite saber qué paciente progresará o no, gracias a herramientas como Ascorad”.
En el campo de la psoriasis, la IA cuantifica la superficie corporal afecta –que está asociada a comorbilidades–, ayudando en los tratamientos y en el día a día de los pacientes. Martotell ha puesto en marcha el estudio de validación IMAPSORS (con la colaboración de AEDV). Este estudio utiliza el Smartphone, alimentando el algoritmo con imágenes reales y permite incluso diferenciar la piel de la ropa interior de los pacientes.
Precisión
“Vamos a una medicina de precisión. El paradigma del manejo de la enfermedad está cambiando”, ha insistido.
Otros trabajos en marcha están centrados en saber en qué pacientes un tratamiento va a ofrecer respuestas a largo plazo. Y al desarrollo y reposicionamiento de fármacos”.
Por otro lado, en alopecia areata la IA permite precisión diagnóstica, conocer la severidad de la enfermedad. También realizar una evaluación pronóstica y la personalización del tratamiento. Respecto al vitíligo y la hidradenitis supurativa, la situación es similar. En estos casos emplean herramientas basadas en IA que obtienen diagnósticos precoces y predicción de la evolución.
El propio Martorell ha desarrollado una clasificación de fenotipado. Este está basado en lesiones elementales de hidradenitis supurativa, con una herramienta denominada Skiana, que ayuda a tomar decisiones. Esta misma herramienta también permite cuantificar lesiones en acné. En el caso de la rosácea se están desarrollando patrones nuevos de respuesta.
Mejora de comunicación con AP
“Además de la parte clínica, la IA se incluye en ecografía, en hematopatología, analizando marcadores y en transcriptómica. Permite descubrir patrones genéticos”. En su opinión el futuro “pasa por plataformas ómicas. Y es un futuro que ya está aquí y va a ser bueno para el médico de AP. Nos va a remitir a los pacientes y va a impulsar la medicina personalizada”.
También ha participado Josep Malvehy, dermatólogo del Hospital Clínic de Barcelona y coordinador del grupo de IA de la Academia Europea de Dermatología. Malvehy ha abordado el uso real y las limitaciones de ChatGPT y otras herramientas de IA en cáncer. Entre otras ventajas para pacientes, ha citado la información y educación que les aporta tanto a ellos como a sus cuidadores. El apoyo emocional y psicológico permanente, la posibilidad de navegar por el sistema de salud o el acceso a recursos y referencias han sido otras cuestiones destacadas. Y ensayos, la monitorización y el seguimiento y una información personalizada y adaptada a múltiples idiomas.
En la actualidad, Malvehy trabaja en bases de datos sintéticas para IA generativa con imágenes que los modelos producen a partir de las reales. Por esta razón pueden surgir sesgos (que deben monitorizarse) que permiten identificar, por ejemplo, carcinomas basocelulares raros.
Además, con modelos de Turing, está trabajando con dermatólogos para diferenciar imágenes sintéticas y reales. De hecho, hay un artículo que se publicará próximamente. Por último, ha insistido en que los pacientes “van a tener que aprender los modelos de IA igual que nosotros”.
Mejoras gracias a la comunicación
Julián Conejo-Mir, catedrático y jefe de servicio del Hospital Universitario Virgen del Rocío de Sevilla ha insistido en que la IA “no es inteligencia. No sabe razonar ni sabe lo que significa cada palabra. Ni es artificial, es pura matemática. ¿Cómo ha evolucionado? Gracias a la comunicación: la ilusión de conversar con la máquina mediante chatbots. Estos cada vez tienen más importancia y resuelven de manera eficaz problemas con los usuarios”.
“Los chatbots –ha proseguido– ya tienen inteligencia emocional e interacción modal. Y se pueden hacer con cierta facilidad para consulta”. Como ejemplos, ha relatado que, en el Hospital Virgen del Rocío, se puso en marcha un grupo de investigación en IA. Se llevó a cabo con la colaboración de la universidad Pablo de Olavide, con líneas de trabajo en imagen, algoritmos validados de diagnostico en teledermatología y melanoma.
También se desarrolló un chatbot para dermatología como asistente conversacional de consulta mediante el programa Dialogflow de Google.
Automatización
Recientemente, ha desarrollado un chatbot de teledermatología para facilitar la conexión con AP y el paciente, facilitando las citas, entre otras utilidades. Sin embargo, todo este trabajo se ha visto modificado por la aparición de ChatGPT 4o. “Estamos perplejos, va todo muy rápido. La IA va a aportar muchos beneficios, más eficiencia. Nosotros esperamos incorporar la teledermatología en unos meses y, en 1-2 años incorporarlo a nuestros asistentes de historia clínica, con la autorización del SAS”, ha detallado.
Por último, José Juan Pereyra, del Hospital Virgen del Rocio, ha resumido el papel ChatGPT y en la gestión clínica. Entre los diferentes usos que puede ofrecer, destacan la respuesta a reclamaciones. También la elaboración de informes formales e informales, la presentación automática desde textos, la respuesta a correos electrónicos, el análisis de datos. Y tendencias con Data Analyst, la realización de campañas en redes sociales, el procesamiento de candidatos o la posibilidad de crear videos instructivos para pacientes. Destaca también la interacción con pacientes –que es uno de los aspectos más complicados por requerir de programación y uso de API–, la elaboración de fórmulas para Excel. Y el uso para código de programación de R y Python que, como ha concluido, “es para lo que más lo usa. Para automatización de tareas impulsada por IA, como la elaboración de partes de quirófano”.
