José Tomás Arenas.
¿Qué tan desarrollada está la aplicación de IA en salud?
La Inteligencia Artificial llegó para quedarse en la salud. Ya se ha roto la inercia inicial y está tomando cada vez más fuerza y robustez, a pesar de que hay varios aspectos importantes de los que hacerse cargo. Históricamente la salud ha sido uno de los sectores con menos penetración tecnológica, lo que hace que la aplicación de IA tenga hoy menos desarrollo de lo esperado. Pero, sin duda, es uno de los sectores que más se podría beneficiar y donde se genera mayor impacto positivo en la vida de las personas, por lo que las oportunidades son grandes.
¿Se trata de un mercado en auge?
Desde el punto de vista del mercado, sí se podría decir que está teniendo visibilidad, pero creo que aún falta mucho para que alcance su auge, porque los resultados e impacto se están recién empezando a ver y falta mucho más por crecer.
¿Cuál es la realidad concreta a nivel local?
Dado que se trata de un tema actualmente atractivo, se escucha bastante al respecto. Pero lo cierto es que hasta ahora hay poco desarrollo local con aplicación e impacto real. También tiene que ver con las condiciones habilitantes de la salud digital como tal (niveles de digitalización de los registros e imagenología, interoperabilidad de sistemas y conectividad, entre otros). En términos regionales, Chile probablemente está más avanzado en esta línea y esa es una posición favorable que debiésemos tomar como oportunidad para generar casos de uso exportables. Entre las principales fortalezas que esta tecnología aporta al área de salud destaca la capacidad de cómputo (extendida a la replicabilidad y alcance geográfico); la precisión; la suavización del sesgo de la experiencia; y el aprendizaje (bien orientado); entre muchas otras, varias de las cuales aún están por descubrirse.
¿Hay un reto de interoperabilidad de datos para un mayor desarrollo?
Definitivamente. En etapas iniciales, se da prioridad, por lo general, a solucionar un problema puntual. Pero a la hora de escalar, la interoperabilidad es un requisito crítico. En este sentido, su consideración en el diseño es clave para propiciar soluciones de Inteligencia Artificial o digitales que sean un aporte a escala y no terminen siendo una carga adicional para los usuarios.
¿Cuáles son las limitaciones actuales de IA para este sector?
La dependencia de la cantidad y calidad de datos de entrenamiento (en el caso del aprendizaje supervisado, que es lo que se acostumbra en la mayoría de los casos); el estado de las condiciones habilitantes y, lo más importante, los riesgos asociados a errores de los sistemas basados en IA.
Este es un tema extenso, pero algunos aspectos importantes son el diseño de qué decisiones toma o no un sistema de IA (especialmente en el escenario de tener “la última palabra”), considerando la magnitud del problema que se esté abordando y las consecuencias de no usar dicho sistema.
La protección de datos, ¿cómo puede afectar los avances?
Este es un tema que parece tomar más importancia asociado a la IA, pero lo cierto es que la protección de datos es algo de lo que hay que hacerse cargo con o sin Inteligencia Artificial. Por supuesto que es una de las dimensiones que requieren más cuidado cuando se trabaja en salud en comparación con cuando se trabaja en otros sectores, pero tampoco es algo exclusivo de la irrupción de la IA.
¿Qué retos y proyecciones se avizoran?
Hay una serie de retos relacionados con lo mencionado: condiciones tecnoló- gicas base, factor humano, etc., pero la fuerza con que viene esta nueva era hace que las barreras que pueden haber existido históricamente se estén derribando de manera mucho más efectiva.
Me parece que esto dice relación con la magnitud del salto en valor para el sector debido a la IA, lo que hace ineludible subirse al carro para todos los grupos de interés. Por lo mismo, y dado que el punto base de referencia puede ser más bajo que lo esperado, en cuanto al uso de tecnologías en salud previo a la IA y a los crecientes costos del sector en el mundo, la proyección es difícil de estimar. Se nos vienen grandes cosas para los pacientes y para todo el ecosistema.
¿Contamos con los recursos humanos preparados?
Hay que trabajar mucho a nivel de calidad e integralidad en el proceso de desarrollo y construcción de este tipo de tecnologías, pero también debemos prepararnos respecto a la adopción e implementación. Hay un cambio de paradigma asociado a empezar a convivir con esto, que ya es una realidad y será cada vez más parte de nuestras vidas. Uno de los temas importantes es la gestión del cambio, lo que impacta todos los sectores, pero que en salud puede hacerse más latente.
José Tomás Arenas es Cofundador y CEO de DART (Diagnóstico Automatizado de Retinografías Telemáticas), una de las soluciones de TeleDx, que consiste en una plataforma para apoyar el diagnóstico oportuno de la principal causa de ceguera en la población en edad trabajadora, la retinopatía diabética, por medio del uso de Inteligencia Artificial. Hoy se aplica en toda la red de atención pública de Chile, además de algunas localidades en Brasil, México y Perú, y recientemente fue galardonada con el 3er lugar en el concurso Open Innovation Contest de NTT Data, matriz de everis.
