Especialistas consideran "difícil" que la IA reemplace el criterio clínico sanitario
Los codirectores del curso de verano de la Universidad de Cantabria (UC) titulado 'Inteligencia Artificial en Estudios Clínicos', Lucía Lavín y Camilo Palazuelos, enfatizan que la inteligencia artificial (IA) debe ser vista como un complemento para el profesional sanitario, no como un reemplazo de su juicio clínico. Palazuelos destacó que, en contextos donde las decisiones pueden implicar gravedad, es poco probable que la máquina sustituya completamente al médico aunque sí le brindará apoyo.
Estas declaraciones se dieron durante la inauguración del curso, realizada en la Escuela Oficial de Idiomas de Laredo el miércoles. En este espacio se analizará cómo la IA ya influye en el diseño de ensayos clínicos, el análisis de datos biomédicos y la toma de decisiones en salud.
Según un comunicado de la UC, la IA ha avanzado rápidamente de ser una tecnología emergente a convertirse en una herramienta con múltiples aplicaciones en el sector sanitario.
Durante la sesión inaugural, Lucía Lavín, técnica adjunta de Ensayos Clínicos en el Instituto de Investigación Sanitaria de Valdecilla (IDIVAL), afirmó que la IA representa un avance significativo en la investigación clínica al optimizar diversas etapas de los ensayos clínicos.
Entre esas etapas, señaló el diseño de los estudios, la evaluación de datos y el seguimiento de pacientes. Asimismo, mencionó el machine learning, que identifica patrones complejos facilitando diagnósticos más rápidos y resultados más precisos en menos tiempo.
El profesor ayudante doctor de la UC, Camilo Palazuelos, añadió que la investigación biomédica tradicionalmente ha utilizado técnicas estadísticas convencionales, pero recientemente ha adoptado metodologías propias de la IA que amplían las posibilidades de análisis.
Destacó que una ventaja clave de estos modelos es su capacidad predictiva y la posibilidad de comprender por qué un algoritmo hace una recomendación específica. Esto resulta esencial en la investigación clínica, pues permite integrar las explicaciones de las predicciones en la toma de decisiones.
Además, Palazuelos mencionó la genómica como un ejemplo claro, debido a la enorme cantidad de datos que genera el análisis del material genético, la cual solo puede ser gestionada con herramientas que procesen grandes volúmenes de información.
El curso también aborda los aspectos éticos y legales que conlleva el desarrollo de estas tecnologías. Los participantes conocerán la normativa vigente sobre productos sanitarios basados en software, regulaciones específicas de la IA y la protección de datos aplicable a la investigación clínica.
Finalmente, se evaluarán tanto las ventajas que la inteligencia artificial aporta como las limitaciones y desafíos que la comunidad científica ha identificado hasta ahora.
