«La inteligencia artificial puede predecir si un paciente necesitará UCI»
Sara Lumbreras Sancho
Además de ser subdirectora de Resultados de Investigación del Instituto de Investigación Tecnológica e investigadora de la Cátedra de Ciencia, Tecnología y Religión, ambos de la Universidad Pontificia Comillas, Sara Lumbreras ha participado como experta en el seminario permanente La huella digital, ¿servidumbre o servicio?, organizado por la Fundación Pablo VI. Tras dos años de trabajo, el 24 de junio se presentaron sus conclusiones sobre la necesidad de poner la tecnología digital y el modelo económico de explotación de los datos al servicio del bien común. Ejemplo de ello son algunas de las investigaciones de esta ingeniera industrial durante la pandemia.
No mucha gente sabe que medicamentos como el Remdisivir se identificaron como tratamiento para la COVID-19 gracias a la inteligencia artificial. ¿Cómo?
—Mediante una técnica llamada acoplamiento molecular podemos simular la espícula del coronavirus y ver qué moléculas de medicamentos ya existentes, al chocar con ella, quedan adheridos. Esto podría bloquear la actividad del virus. Es interesantísimo, pero muy complicado en la práctica. Aun así, en las farmacéuticas se usa mucho para la selección de posibles medicamentos. Luego hay que realizar ensayos clínicos, eso está claro, pero es más fácil con cuatro fármacos que con 400.
Otra aplicación ha sido la ayuda en el diagnóstico.
—Hubo una explosión de artículos en ese sentido cuando no había PCR, pero el interés bajó en cuanto estuvieron disponibles. Un ejemplo de este tipo de pruebas es el análisis de imágenes de tomografía del tórax. Podemos enseñarle a la máquina ejemplos de tomografías y etiquetarlas como coronavirus o no. La máquina puede extraer los patrones, e identificarlos en otras imágenes.
Usted ha trabajado para predecir la evolución de la enfermedad según los síntomas. ¿Fue fácil acceder a los datos necesarios en medio del caos de esas primeras semanas?
—España es (o en el momento del estudio lo era) el país con más penetración de la historia clínica electrónica del mundo. Usamos todos los datos de la historia clínica de los enfermos de Castilla-La Mancha, anonimizados o pseudonimizados por confidencialidad, para con inteligencia artificial diseñar un árbol que predecía quién iba a necesitar la UCI basándose en factores fáciles de medir. Algo muy importante para planificar los recursos. Las variables más significativas eran una frecuencia respiratoria alta, algunos ruidos respiratorios, la edad y la fiebre. Acertaba en aproximadamente tres de cada cuatro casos.
En muchos casos, la inteligencia artificial funciona detectando patrones entre unos datos previos y un resultado final, pero sin razonamiento o explicación. ¿Esto se puede considerar conocimiento?
—Cuando utilizamos estas herramientas, lo que obtenemos son correlaciones, pero no relaciones causales. Y tendremos que buscar los métodos para, a partir de esas correlaciones, ver dónde hay relaciones causales y dónde no. A veces pueden apuntar a vínculos que no han aparecido antes. Una vez descartas que no hay equivocación, solo te cabe empezar a estudiarlo y buscar una teoría sobre a qué puede deberse. Ahí vamos a necesitar al ser humano.
Nuestro estudio sobre la UCI se desarrolló con médicos. Hay que hacerlo así, porque con las herramientas podemos obtener resultados que funcionen bien estadísticamente pero no tengan sentido clínico. Como un estudio reciente, que parecía indicar que la edad disminuía el riesgo de eventos cardiovasculares. Era una deformación de la estadística. Hay que desentrañar la verdad clínica detrás de lo que dice el modelo.
Estos desarrollos, ¿han sido respetuosos con la intimidad de las personas?
—En todos los que yo he participado o sobre los que he leído, desde luego.
Entrevista ampliada en alfayomega.es