La inteligencia artificial es una herramienta, jamás sustituirá al médico o al científico

Mountain View (United States), 16/05/2022.- Google log in the lobby of BV100, Google'Äôs new Bay View campus building during a media tour in Mountain View, California, USA, 16 May 2022. Google announced on 16 May the opening of its new Bay View campus in Silicon Valley, representing the company's first time developing its own major campus and the largest to pursue multiple green building certifications. The Bay View campus was designed by architects Bjarke Ingels Group (BIG) and Heatherwick Studio, as well as Google's design and engineering teams and spans 42 acres adjacent to the open space, two office buildings, and 1,00-person event center, and 240 short-term employee accommodations units. The campus incorporates biophilic design principles, including greenery, natural daylight and views outside from every desk to improve the health and Imagen de archivo del logo de Google. EFE/EPA/JOHN G. MABANGLO

Madrid, 1 abr (EFE).- La inteligencia artificial (IA), capaz de analizar grandes cantidades de datos a una velocidad hasta ahora impensable, puede ser una herramienta clave para acelerar la investigación científica y mejorar la sanidad, pero siempre como apoyo del pensamiento crítico de los científicos y los médicos, nunca para sustituirlos.

Esta ha sido la principal conclusión de los expertos que han participado este martes en la jornada “La oportunidad de la IA para la ciencia”, un evento organizado por Google para explicar cómo las nuevas tecnologías están siendo esenciales para la ciencia y la salud.

La IA ya es indispensable en muchos laboratorios. AlphaFold, por ejemplo, uno de los proyectos insignia de Google DeepMind, ilustra perfectamente el potencial de esta tecnología: “la biología estructural, que estudia la arquitectura de la biología a nivel microscópico, necesita años de trabajo para describir una proteína”, ha explicado Carlos Fernández Tornero, del Centro de Investigaciones Biológicas (CIB-CSIC).

“En 70 años, los investigadores de esta disciplina consiguieron desvelar la estructura tridimensional de unas 200.000 proteínas” pero solo la primera versión de AlphaFold “logró predecir la estructura de 200 millones de proteínas”, casi todas las que existen, ha recordado Fernández-Tornero.

Poco después, Google facilitó a la ciencia la base de datos de AlphaFold y hoy es una herramienta que ha ayudado a acelerar las investigaciones y “reducir meses o años de trabajo a unos pocos días o minutos”.

Además, actualmente este programa de predicción de estructuras se ha ampliado a otras biomoléculas como el ADN o el ARN, “y eso ha sido un catalizador para la investigación científica”, ha destacado este investigador del CIB cuyo grupo trabaja en el desarrollo de fármacos contra el tripanosoma, el parásito que causa la enfermedad del sueño.

Sin embargo, para desarrollar AlphaFold, fue necesaria la información y los datos del trabajo previo que miles de investigadores habían llevado a cabo durante décadas, un trabajo fiable y seguro para el entrenamiento de AlphaFold que hoy usan miles de científicos en todo el mundo.

“El futuro está en la colaboración entre los científicos y la IA que necesita datos fiables y nosotros una interpretación sólida”, ha resumido el investigador del CIB, entre los dos será posible “conseguir grandes resultados en la lucha contra el cáncer o la búsqueda de nuevos antibióticos, entre otros muchos campos”.

‘Co-Scientist’ es otra herramienta de Google esencial para los científicos, un colaborador virtual que les ayuda a generar nuevas hipótesis y está “muy por encima de otros como Open IA o Gemini”, ha asegurado el investigador del Imperial College (Reino Unido) Tiago Días da Costa.

La herramienta sugiere hipótesis y propone enfoques y eso ayuda a los investigadores a ganar muchísimo tiempo, aunque después “hay que validar esas hipótesis en los laboratorios”, por eso “la IA no acabará jamás con el trabajo humano” pero puede acelerar el resultado final “varios años”, ha subrayado.

Pero la IA también es importante para la medicina, desde un punto de vista práctico, como ha explicado Sara Toledado, cofundadora de Sycai Medical, una empresa basada en un software que ayuda a los radiólogos de los hospitales a realizar diagnósticos de cáncer en la zona abdominal.

El programa analiza los TACS abdominales disponibles y busca lesiones cancerosas y su caracterización y los compara para presentar una posible evolución de un paciente, así puede descubrir lesiones precancerosas que un médico no puede percibir y que con el tiempo darán lugar a un cáncer de hígado, riñón o páncreas, “tres órganos en los que el cáncer suele ser asintómatico y en los que el diagnóstico suele llegar muy tarde, cuando el tumor está muy avanzado”, ha explicado Toledano.

“La salud es una situación perfecta para la IA, porque hay muchos datos que no se utilizan o revisan por falta de tiempo o de personal y con unos patrones perfectamente identificables que la IA puede aprender” y que pueden ser de gran ayuda para el médico. “Con este sistema, uno de cada cinco muertos por cáncer de hígado, riñón o páncreas se podía haber evitado”, ha dicho Toledado.

Para Susan Thomas, médica y directora de Google Health, “la medicina está en constante evolución. Antes no teníamos ecografías y palpábamos al paciente, y la IA es el siguiente paso, solo hay que aprovecharlo pero el enfermo siempre necesitará al profesional humano, siempre”.