Está teniendo lugar una revolución silenciosa que tiene el potencial, quizá más que cualquier revolución tecnológica anterior, de beneficiar profundamente a la humanidad. Se trata de la convergencia de la inteligencia artificial (IA) y la atención sanitaria.
Hay mucho debate sobre cómo la IA puede complementar, cambiar y potenciar la inteligencia humana. Pero, así como buscamos desarrollar nuestra mente, ¿no deberíamos también procurar mejorar, proteger y comprender nuestro cuerpo?
He dedicado toda mi carrera a buscar curas para las enfermedades. Lo que me entusiasma de la IA es su potencial para aprovechar nuevas interacciones entre los seres humanos y las máquinas y descifrar el sistema operativo más complejo del mundo: el cuerpo humano. La inteligencia avanzada y la capacidad de razonamiento de la IA pueden ayudarnos a comprender nuestro cuerpo de maneras que nunca antes habíamos logrado, potenciar enormemente la creatividad humana y ayudar a los científicos a crear nuevos medicamentos.
Desde el punto de vista del estilo de vida, hoy la ampliación inteligente de nuestras capacidades es algo habitual. Ocurre cada vez que abrimos nuestros teléfonos inteligentes, buscamos en internet e interactuamos con los dispositivos de nuestros hogares. Pero hay un ámbito en el que el uso de la IA demostrará ser mucho más fundamental que el simple hecho de facilitar nuestro estilo de vida. Se trata de la mayor necesidad humana aún insatisfecha: el tratamiento de las enfermedades.
Tenemos la suerte de vivir en una época en la que nuestras vidas se prolongarán mucho más de lo que habríamos imaginado hace 50 años. Pero, aunque vivamos más tiempo, no podemos esperar necesariamente pasar nuestros últimos años con tanta salud como los primeros. Enfermedades debilitantes como el cáncer, el Alzheimer y la diabetes ya están imponiendo una carga sin precedentes a las familias, la sociedad y la economía.
En un mundo en el que la tecnología ha hecho que se replanteen tantas cosas, deberíamos preguntarnos: ¿por qué todavía hay alrededor de 9.000 enfermedades que no tienen ningún tratamiento? ¿Por qué hay 300 millones de personas que padecen enfermedades raras para las que, según el modelo económico actual, nunca se desarrollará ningún medicamento? ¿No debería la tecnología tener aquí un impacto mucho mayor?
Por supuesto, ya estamos viendo que la IA logra avances profundos en algunos ámbitos de la atención sanitaria. Por ejemplo, en el diagnóstico, donde la detección temprana y la precisión diagnóstica progresan rápidamente y amplían las capacidades de los médicos de formas que hace cinco años nunca habrían imaginado. Pero ese es solo un aspecto del problema. Imaginemos que nos diagnostican una enfermedad y luego nos dicen que no tiene tratamiento.
La búsqueda de tratamientos para las enfermedades está plagada de desafíos. Antes de fundar mi empresa de IA, trabajé en biotecnología y aprendí lo enorme que puede ser el desafío en la investigación y el desarrollo farmacéuticos. De este desafío se derivan el costo, el tiempo y una necesidad crítica aún insatisfecha: tratar enfermedades para las que hasta ahora ha sido demasiado difícil encontrar una solución. Hoy cuesta, en promedio, 2.600 millones de dólares llevar un nuevo medicamento desde su descubrimiento hasta su aprobación por la FDA, un proceso que puede durar entre 10 y 15 años. Esto ya es bastante malo. Y lo que lo empeora es que el 97 % de todos los programas de investigación y desarrollo fracasan.
No es un problema fácil de resolver. En pocas palabras, la biología es muy compleja. Encontrar y comprender la causa subyacente de una enfermedad, por no hablar de encontrar una cura, es increíblemente difícil. El cuerpo humano es el sistema de datos más grande que se conoce, con más de 37 billones de células. Es el resultado de millones de años de evolución y de un número infinito de factores y permutaciones. Cuanto más profundizamos en el estudio del cuerpo humano, por ejemplo, al secuenciar el genoma humano, más nos damos cuenta de todo lo que nos queda por aprender.
El problema no es solo la complejidad de la biología. También es que, como seres humanos, estamos limitados por la cantidad de información que podemos asimilar y procesar. Para hacerse una idea de cuánta información existe, basta considerar que solo en el ámbito biomédico se publican 10.000 nuevos artículos científicos cada día; hay más de 100 millones de patentes científicas, cientos de bases de datos químicas y genómicas exhaustivas y ricas en información, y decenas de miles de conjuntos de datos de ensayos clínicos con pacientes. Los seres humanos no estamos hechos para procesar todo esto.
Está clarísimo que en la ciencia hay muchos problemas tan difíciles que nuestra capacidad de pensamiento humano no ha evolucionado para resolverlos por sí sola. Pero, como somos ingeniosos, hemos inventado nuevas tecnologías de pensamiento que pueden trabajar junto a nosotros para resolver estos problemas enormes.
Eso es exactamente lo que intentaba conseguir con mi propia empresa. Quería poder conversar con una IA entrenada en biología humana. Quería decir: «Computadora, encuentra una cura para la ELA». Entonces, la computadora leería cada dato, cada artículo científico, cada base de datos química, cada base de datos genómica: todo. La IA podría contextualizar el significado de esa información y esos datos. Podría razonar, comprender y formular hipótesis sobre la causa molecular subyacente de la ELA... y, ¡zas!, la IA me mostraría cómo diseñar un medicamento para tratarla.
Aunque esa conversación quizá todavía tarde un poco en hacerse realidad, no está tan lejos como muchos pensamos. Mucha gente habla de la atención sanitaria con IA como algo del futuro, pero la realidad es que ya está ocurriendo. La tecnología de IA está dando el salto de pasiva a generativa. Las herramientas de IA generativa usan computadoras y algoritmos para razonar y elaborar explicaciones por sí mismas. Solo necesitan que les demos nuestros objetivos y nuestras limitaciones.
Entonces, ¿en qué punto estamos dentro del espectro de la IA aplicada a la atención sanitaria?
Como científicos, matemáticos e ingenieros informáticos, hemos creado algoritmos que son mucho más inteligentes que nosotros en ciertas tareas, pero que en otras ni se acercan a la inteligencia humana, porque no necesitan serlo. Tu calculadora es más inteligente que tú en aritmética. Una IA de RMN es más inteligente que tú para elaborar perfiles espaciales y moleculares, y puede predecir la distancia entre enlaces químicos mejor que tú. Un grafo de conocimiento con miles de millones y miles de millones de puntos de datos sabe más biología que tú.
Todavía no hemos alcanzado la cima de la innovación ni el avance exponencial en biología y ciencias de la vida que permitirá el uso de la tecnología de IA. Sin embargo, ya hemos llegado a un punto en el que la combinación de algoritmos avanzados, mayor capacidad de procesamiento y acceso a enormes cantidades de datos permite a científicos y máquinas, trabajando juntos, desarrollar conocimientos profundos sobre la biología y las enfermedades a un nivel que supera con creces lo que los seres humanos pueden lograr por sí solos.
En biología y ciencias de la vida estamos a punto de vivir un período extraordinario de innovación, al ritmo que hemos visto en otros campos ricos en datos, impulsado por los avances en informática e ingeniería. En los próximos cinco años, veremos una transformación de la atención sanitaria mayor que la de los cincuenta años anteriores. Gran parte de esa transformación vendrá de la tecnología, y mucha de esa tecnología estará impulsada por la IA.
Con la ayuda de la IA, estamos al comienzo de un renacimiento sin precedentes de la ciencia de la salud humana. En tan solo los últimos años, hemos empezado a comprender enfermedades con las que llevamos luchando... bueno, desde siempre.
Como sociedad, podemos elegir cómo usar esta poderosa tecnología. Podemos optar por tenerle miedo a la IA. O podemos usarla para que nos ayude, amplíe nuestras capacidades y colabore con nosotros, para superar nuestras limitaciones cognitivas, ayudarnos en aquello que los seres humanos hacemos mal y permitirnos hacer mejor y más rápido lo que queremos hacer. Y, a medida que descubrimos nuevas formas de dotar de inteligencia a las máquinas, podemos imaginar un mundo en el que esa inteligencia se distribuya a todos los científicos del mundo, del mismo modo que la electricidad se distribuyó a través de una red para impulsar el trabajo.
