Si hay algo en lo que los estadounidenses pueden unirse es en la ansiedad por la inteligencia artificial.
Según una encuesta reciente de NBC News/Decision Desk, el 70 por ciento de los adultos dicen que están personalmente más preocupados que entusiasmados con la tecnología; Básicamente está bajo el agua en todos los ámbitos de la sociedad con una excepción notable: su uso en la investigación científica y la medicina.
Según el Dr. Dhruv Khullar, médico de Weill Cornell Medicine y escritor del New Yorker, ese optimismo está bien fundamentado.
Khullar utiliza herramientas de inteligencia artificial en su propia práctica como médico y escribe sobre sus avances en el campo médico. Dice que «al menos ahora, hay una visión generalmente optimista de cómo la IA cambiará la atención sanitaria en el futuro».
La IA en medicina no es nada nuevo. En 2024, el Premio Nobel de Química fue otorgado a investigadores que desarrollaron un modelo de IA que permitió avances en la predicción de estructuras complejas de proteínas. A medida que se vuelve más ubicuo, también está surgiendo como un recurso para que los médicos obtengan segundas opiniones y como una herramienta para tomar notas sobre las interacciones médico-paciente.
Además de eso, afirma Khullar, podría ayudar a desbloquear nuevos medicamentos para tratar enfermedades.
Khullar se unió Hoy, explicado El coanfitrión Sean Rameswaram discutirá las formas en que la IA está transformando el descubrimiento y la investigación de fármacos, así como lo que aún no puede hacer. También discuten cómo pensar sobre el potencial de la IA en la atención médica al mismo tiempo que los principales investigadores de IA advierten cada vez más sobre el riesgo de la tecnología.
A continuación se muestra un extracto de la conversación, editado para mayor extensión y claridad. Hay mucho más en el podcast completo, así que escuche Hoy, explicado dondequiera que obtenga podcasts, incluidos Apple Podcasts, Pandora y Spotify.
Ha estado pensando en la innovación de la IA que puede salvar vidas. ¿La IA ya ha empezado a salvar vidas?
Creo que sí. Esta es la velocidad más rápida que he visto en el sector sanitario en adoptar una nueva tecnología. Parte de eso podría deberse a que el sistema de salud está tan desordenado que hay apetito por algún tipo de cambio. Es inasequible, inaccesible, inconveniente y la calidad es desigual.
Al menos existe la esperanza de que la IA ayude con todas estas cosas, y creo que ya está empezando a abrirse camino en el sistema sanitario. Ahora es nuestra responsabilidad descubrir cómo aprovecharlo al máximo sin revelar también algunas de sus desventajas.
Para aquellos que no lo saben, cuéntenos cómo se está abriendo camino en el sistema.
Es útil categorizarlo en algunos grupos, al menos para la atención médica.
La adopción más rápida, y creo que el lugar donde ya está empezando a marcar la diferencia, es en el aspecto administrativo. Muchas personas que han ido al médico recientemente habrán notado que hay un escriba de IA que está tomando notas en este momento. Y a la gente parece gustarle mucho, al menos hasta ahora. Los médicos pueden mirar a sus pacientes a los ojos de una manera que no podían hacerlo cuando miraban sus computadoras y simplemente escribían lo que el paciente les decía.
La segunda gran área es la navegación del paciente. ¿Cuándo será tu próximo escaneo? ¿Cuándo es tu próxima cita? ¿Necesito tomar este medicamento con el estómago vacío o no? Existe una gran oportunidad para las personas, digamos, a las que se les diagnostica una enfermedad grave como cáncer o insuficiencia cardíaca, de navegar por el sistema de manera más fluida.
La tercera gran área que realmente me entusiasma es el descubrimiento de fármacos. La IA está haciendo una gran mella en las primeras etapas del descubrimiento de fármacos.
Lo último que me entusiasma y que uso todos los días cuando estoy en el hospital es (IA) como segunda opinión. Ahora, en lugar de tener que realizar una consulta o recurrir a un libro de texto, la IA puede ser un apoyo muy, muy útil para la toma de decisiones clínicas. No quiere decir que nunca consulte a alguien, por supuesto, pero esa primera vez no estoy seguro de lo que está pasando. ¿Cuáles son algunos de los ensayos recientes que podrían influir en mi decisión aquí? ¿Hay algo que me falta? ¿Hay alguna prueba que debería solicitar y que no estoy solicitando? – con todo ese tipo de cosas, empiezan a ayudar.
La mayor parte de esta visión positiva de la IA y la medicina es el descubrimiento de fármacos. Cuénteme más sobre cómo va hasta ahora y cómo podría ir dentro de un año, cinco o diez.
No quiero abandonar esta conversación y decir que hemos resuelto la cura para el cáncer gracias a la IA, pero sí quiero que la gente sepa que, al menos en las primeras etapas del descubrimiento de fármacos: descubrir los pasos básicos de ¿es esta una molécula interesante? ¿Tiene posibles aplicaciones biológicas? – La IA ya es muy útil para eso.
Están tratando de tomar, básicamente, un número infinito de moléculas similares a drogas que teóricamente son posibles de ser drogas y están tratando de relacionarlas con alguna enfermedad que ocurre dentro de un ser humano. Y la biología humana también es increíblemente compleja. Hay decenas de miles de genes, cientos de miles de proteínas, billones de células, y hay que hacer coincidir una molécula potencial con un objetivo potencial dentro de un ser humano.
En el pasado, un investigador podía tardar años en estudiar una enfermedad o una vía biológica y descubrir, Bien, esta proteína parece estar involucrada. Y en realidad, podría no estar involucrado, podría estar involucrado, podría estar alterado, pero no ser el agente causante. Hay mucha incertidumbre allí, por lo que ahora la IA puede tomar enormes cantidades de datos y puede clasificar varios objetivos potenciales que parecen ser los más probables de estar causando una enfermedad en particular y brindarle esa breve lista de objetivos potenciales que pueden haber tomado meses o años en el pasado.
Ahora ya sabes qué atacar, pero tienes que descubrir con qué atacarlo. Entonces necesitas una molécula, necesitas generar una molécula que encaje en ese objetivo o altere ese objetivo de alguna manera.
Ahora bien, la IA puede explorar vastos espacios químicos y brindarle una lista de las cosas que parecen tener más probabilidades de alterar ese objetivo. Y luego, en algunos casos, puede ayudarte a generar esa molécula.
Así que ahora tenemos el objetivo. Ahora tenemos algo con lo que vamos a atacar al objetivo. Y luego hay que hacer algo llamado optimización de clientes potenciales, y eso es lo tercero. La optimización de clientes potenciales significa que usted tiene este cliente potencial y debe optimizarlo.
«Yo presentaría el contraargumento de que la atención sanitaria está lista para la disrupción y que ni siquiera se necesitan los modelos de frontera para mejorarla mucho con la IA».
Ahora tenemos que determinar, de todas las moléculas que parecen ser buenas para afectar potencialmente a este objetivo, cuáles son capaces de ser absorbidas en el cuerpo y cuáles llegarán al tejido correcto. Los modelos de IA pueden predecir la molécula con mayor probabilidad de brindarle ese conjunto de propiedades Ricitos de Oro que se necesita para un fármaco seguro y eficaz.
Como todos sabemos por cualquiera que le haya pedido a AI que le escriba un correo electrónico o haya buscado en Google una pregunta, estas herramientas tienen un cierto grado de certeza, a pesar de que pueden estar completamente equivocadas en algunas cosas. ¿Están preocupados por eso en el campo?
Absolutamente. Y es por eso que creo que la narrativa sobre que la IA simplemente reemplaza a los científicos, médicos u otros trabajadores es incorrecta. Porque todavía necesitas mucho juicio.
Es necesario poder juzgar el resultado de estos modelos para determinar qué es más prometedor y qué es potencialmente peligroso. Eso requerirá laboratorios húmedos, científicos y razonamientos basados en experiencias previas y en la comprensión del contexto. Hay todo tipo de problemas: ¿se pueden fabricar algunos de los medicamentos que proponen estos modelos? Entonces, solo porque esté configurado, sueñe algo no significa que puedas crearlo en el mundo real.
Algunas de las drogas que propone en realidad podrían ser tóxicas en ciertas formas que no predijo. Y, por supuesto, luego hay que llevar esto a ensayos clínicos. Tienes que reclutar personas que estén dispuestas a introducir este medicamento en sus cuerpos. Hay que averiguar quién podría beneficiarse, hay que someterlo al proceso regulatorio.
Es por eso que dije que la primera parte del descubrimiento de fármacos, en la que se trata de descubrir cómo obtener los fármacos candidatos correctos, qué parece más emocionante para probar más a fondo, se acelerará mucho. Toda esa segunda mitad en la que realmente tenemos que descubrir si funciona en biología humana, seguirá siendo en algunos aspectos un proceso analógico.
No parece que estés terriblemente asustado de que estemos cediendo el control de nuestros hospitales, de nuestras instalaciones de investigación, a la IA. ¿Esto está en gran medida en el tipo de grupo de asistentes?
Por ahora lo es. Y creo que uno de los desafíos es mantener nuestra agencia a medida que estos modelos se vuelven cada vez más sofisticados. A medida que te apoyas más en estas máquinas, si eres médico, inevitablemente algunas de las habilidades, el pensamiento crítico, el razonamiento que ponemos para llegar al diagnóstico que perfeccionamos a lo largo de los años, pueden comenzar a atrofiarse.
Este es el tipo de cosas que todavía debemos resolver a medida que implementamos cada vez más IA en el sistema de salud.
Para la gente que simplemente dice: cierren todo, esto es demasiado peligroso, el riesgo es demasiado grande, en realidad no lo necesitamos, esto no hace nada por la sociedad, ¿podrían presentar un contraargumento?
Yo presentaría el contraargumento de que la atención sanitaria está lista para la disrupción y que ni siquiera se necesitan los modelos de frontera para mejorarla mucho con la IA.
Incluso si quisiéramos “ralentizar el ritmo de la frontera”, está bien. Pero hay modelos de hace uno o dos años que podrían resultar muy útiles en el ámbito sanitario. Cuando hablamos de frenar el ritmo de la frontera y de los modelos más sofisticados y potencialmente peligrosos, está bien.
Pero si estamos hablando de cerrar la IA y no usarla en biotecnología o no usarla en investigación científica o no usarla en la prestación de atención clínica, ahí es donde yo me opondría bastante.
