La IA ya anticipa enfermedades a 5 años: así cambiará la medicina

Alfonso, un placer tenerte aquí hoy. Vamos a hablar de muchas cosas, pero antes de nada yo quería empezar un poco por bajar el hype o no, o ver si realmente esto está teniendo ese nivel. Porque cuando hablamos de medicina, cuando hablamos de ciencia, en la inteligencia artificial está todo por las nubes, porque nos están prometiendo de cara a 2028 un desarrollador científico autónomo con inteligencia artificial, etc. Y justo hoy he recibido una noticia de un hospital de Estados Unidos que ha publicado que utilizando Palantir, esa plataforma inteligente artificial, han salvado en los últimos años 800 y pico vidas. Es decir, ¿cuál es el impacto real que está teniendo la IA en la ciencia? Bueno, creo que hay que un poco diferenciar entre el impacto en la ciencia y el impacto en la medicina. El impacto en la ciencia, ver detalles y ver casos específicos, creo que es obvio y es transformativo. Se están haciendo cosas de un modo que es distinto a lo que nos estaban haciendo antes. El impacto de la medicina es más complejo de medir porque es un proceso, está integrado dentro de los sistemas médicos, dentro de los sistemas de los hospitales. Y aunque haya desarrollos que son muy potentes cuando se publican, luego llegar a implementarlos realmente en un sistema, en un hospital y cuantificar, como en este artículo que dices, personas salvadas, es bastante más difícil.

Digamos que en sanidad, pienso que como en otras industrias, la transformación de los procesos es muy lenta y por tanto la implementación de nuevas tecnologías. va a costar más. No es simplemente poner un software nuevo, es cambiar la forma de hacer cosas y eso en un sistema tan complejo como un sistema médico es difícil. Por tanto, pienso que vemos menos... de lo que podría ser si los sistemas médicos fueran más fáciles de manipular o de implementar cosas. Pero en ciencia, al menos en la parte que yo conozco en biología, el impacto en biomedicina es muy grande, porque podemos hacer cosas que son insospechadas, podemos hacer cosas que hace tres años o cuatro años no hubiéramos pensado siquiera que era posible. Tenemos preguntas de los años 90 que están sin responder porque no había datos. y recursos computacionales y obviamente métodos. Y ahora de pronto nos encontramos que tenemos los datos, los recursos computacionales y los métodos. O sea que es una época estupenda para hacer investigación en biología porque de pronto tienes instrumentos que no tenías antes. Claro, es que esto es una de las cosas que me parece súper interesante cuando vemos datos bajados a tierra del impacto que está teniendo en ciencia.

Muchas veces estos estudios son estudios que vienen derivados de haber utilizado inteligencia artificial durante X tiempo, ver los resultados y luego hacer un paper que los publique. Claro, eso quiere decir que vamos con un retraso sobre lo que se está haciendo a día de hoy. Es decir, cuando vemos noticias sobre el impacto que tiene en ciencia o cuando tiene en medicina, estamos viendo un poquito lo que nos sale por el retrovisor. Pero claro, esto está avanzado tan deprisa que lo que está pasando ahora mismo no va a estar en un paper hasta dentro de un año o hasta dentro de un tiempo que nos lo publiquen. Con lo cual, las ganancias son aún mayores de lo que son los titulares. Bueno, esto siempre ha pasado en ciencia, obviamente las publicaciones van por detrás de los descubrimientos. A medida que el tiempo se acelera, tal y como dices, es más difícil alcanzar a esa liebre que corre tan rápido a la velocidad a la que vamos. Por tanto, sí, hay más. Ahora mismo nuestra capacidad de sorpresa ya está al límite. Abres la otra revista y te metas, han publicado el no sé cuánto. A medida de más que muchos de estos inventos nuevos, descubrimientos nuevos. Vienen de compañías que no saben muy bien qué es lo que están haciendo.

El factor sorpresa es quizá mayor, porque aún es más difícil saber qué estaban haciendo antes. Era mucho más fácil saber qué iba a pasar porque ibas a una conferencia y hablabas con otros colegas y sabías qué estaba pasando. Ahora mismo es muy difícil saber qué está pasando en una compañía que está haciendo una cosa nueva. Pero en cambio imagino que para ti está siendo una época dorada, una época de... Como tú decías, de poder llegar a lo que antes no había forma de llegar. Si tuvieses que explicar un poco el impacto de la IA en ciencia, ¿lo definirías como que la IA está ayudando a los científicos a ir más deprisa o ya estamos en un punto en que la IA está aportando nueva ciencia, está haciendo descubrimientos? ¿Cuál sería la forma de definirlo? Obviamente está ayudando a hacer cosas más rápidas. Puedes hacer resúmenes más rápidos, leer más literatura, coleccionarla, buscar cosas. También estás sugiriendo ideas. Empiezas a escribir un proyecto y preguntas a una idea y te acabas sugiriendo cosas. Eso está bien, eso es como un ayudante, es a nivel mínimo, pero empieza a ser transformativo, empiezas a poder hacer cosas en campos en los que antes no podías hacerlas o hacer cosas de modo distinto de lo que lo podías hacer o combinar tecnologías que antes no podías combinar.