La sobrecarga asistencial que sufre la Sanidad Pública en España dista de ser un fenómeno aislado. Muchos otros países como Reino Unido, Portugal y Francia se enfrentan a dificultades similares que están tensionando cada vez más los sistemas sanitarios. La insuficiente inversión, las plantillas raquíticas de profesionales maltratados y sobrecargados y una demanda de servicios sanitarios cada vez mayor –debido, en gran parte, al envejecimiento progresivo de la población– forman una tormenta perfecta para la precarización progresiva del sistema.

Ante este sombrío panorama, ¿podría la inteligencia artificial convertirse en una valiosa herramienta que ayude, junto a otras medidas, a los sistemas sanitarios a superar la crítica situación en la que se encuentran? En los últimos años, esta novedosa tecnología ha experimentado un desarrollo espectacular y sus capacidades son ya tales que es sólo cuestión de tiempo que termine integrándose en la medicina para diferentes aplicaciones. Así, el futuro de este sector está irremediablemente unido a los avances de la IA, aunque en la actualidad sólo estamos vislumbrado sus comienzos.

Un estudio reciente ha comprobado que ChatGPT sería capaz de obtener el título de médico en Estados Unidos, ya que podría aprobar los exámenes necesarios para ello. En España, esta IA también pasaría el MIR con tan sólo un 25% de respuestas incorrectas.

Diversos grupos de investigación están desarrollando y evaluando tecnologías como ChatGPT y similares para convertirse, básicamente, en un asistente virtual para el médico. La idea no es sólo potenciar la eficiencia del facultativo en sus diferentes tareas, sino también ayudarle a hacer un mejor trabajo. Se estima que alrededor del 15% de los diagnósticos médicos son erróneos. Una IA bien entrenada que apoyase a dicho sanitario podría disminuir el porcentaje de errores, al tiempo que haría más productiva su labor.

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Los médicos en España, especialmente los especialistas en Medicina de Familia y Comunitaria, destinan una gran parte de su actividad laboral a multitud de trámites burocráticos y diversos papeleos: justificantes, informes, recetas, volantes, partes, historias clínicas… De esta forma, la tarea a la que más tiempo destinan los facultativos no es a hablar con el paciente, sino a teclear frente a la pantalla de un ordenador. En Catalunya, por ejemplo, entre un 30 y un 40% de la jornada laboral de un médico de Atención Primaria está dedicada a la burocracia.

Los galenos llevan décadas reclamando a los gestores y consejerías de Sanidad de las comunidades autónomas diversas medidas para limitar el papeleo y poder dedicar más tiempo al paciente. En ese sentido, la Sociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria (SemFYC) publicó en 2016 un documento con propuestas para desburocratizar las consultas de Atención Primaria. Entre las medidas que se proponen destacan la eliminación de tareas administrativas innecesarias, la incorporación de personal específico para elaborar documentos que no requieren la implicación total de un médico y la optimización del sistema informático para realizar trámites.

Quitar carga burocrática a los médicos de familia es importante por diversas razones. En primer lugar, porque la Atención Primaria sufre un nivel de sobrecarga como nunca antes en nuestra historia. Las listas de espera para una consulta del médico de familia se han duplicado en cuatro años. A la infrafinanciación de la Atención Primaria se suma un aumento progresivo de la demanda de atención sanitaria con el paso de los años por numerosos factores como el envejecimiento progresivo de la población española, la mayor oferta de prestaciones sanitarias, la progresiva medicalización de la vida o menores autocuidados por parte de los pacientes…

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Los chatbots generados por inteligencia artificial (IA) han experimentado una auténtica revolución entre la población general en el último año, con ChatGPT como su máximo exponente. Centenares de millones de personas alrededor del mundo usan, con más o menos frecuencia, estas tecnologías para diversos fines como resolver dudas o como complemento en el trabajo para redactar textos o para programar. Sin embargo, esta herramienta, que usa el procesamiento del lenguaje natural para generar textos equivalentes a los escritos por los humanos, puede ser tan convincente a la hora de dar información cierta como cuando arroja otra que es totalmente falsa.

n equipo de investigadores de la Universidad Carolina de Praga ha puesto a prueba la capacidad de ChatGPT, desarrollado por la empresa OpenAI, para crear un artículo médico falso, desde cero. Los resultados de su experimento, que se han publicado en la revista Journal of Medical Internet Research, son preocupantes. En tan solo una hora y sin ninguna formación previa del usuario, esta tecnología generó un artículo científico sobre neurocirugía que parecía verídico para los no expertos en la materia. Los autores crearon el documento mediante una serie de preguntas e indicaciones a la IA para ir mejorando progresivamente la calidad de sus respuestas. Posteriormente, expertos en el campo de la neurocirugía, de la psiquiatría y de la estadística evaluaron el artículo falso comparándolo con artículos reales similares.

En apariencia, el artículo científico generado por ChatGPT es idéntico a uno convencional. Reúne los diferentes apartados propios de estos documentos (resumen, introducción, métodos, resultados y discusión), muestra datos y tablas y utiliza las palabras apropiadas con una estructura coherente y lógica. No obstante, las personas expertas podían detectar múltiples errores como imprecisiones en el uso de ciertas palabras o en la redacción de referencias científicas: algunas presentaban detalles incorrectos, mientras que otras directamente eran inventadas. En cualquier caso, el profesor de neurocirugía encargado de evaluarlo explica que «en general, el artículo generado mostró un gran nivel de competencia técnica y autenticidad».

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El pasado 4 de abril, el periódico El Mundo publicó en su portada una fotografía en la que aparecían juntos, frente a las cámaras, Yolanda Díaz y Pablo Iglesias. La imagen tenía truco: era totalmente falsa y había sido generada por inteligencia artificial (IA). Así lo advertían una etiqueta sobre ella y el titular del artículo. Era la primera vez que uno de los principales medios de comunicación en España ofrecía abiertamente una imagen falsa creada por algoritmos. El debate estaba servido: ¿se estaban vulnerando los principios más básicos del periodismo al crear contenido falso, aunque se advirtiera sobre ello?

Mirando al futuro, esa portada con la fotografía generada por IA plantea otra pregunta aún más inquietante: ¿cuánto tardarán algunos medios en usar de rutina, y sin la precaución necesaria, textos generados de forma totalmente automática gracias a esta tecnología? Los algoritmos que crean contenidos en segundos y con un coste mínimo o inexistente pueden resultar tremendamente tentadores. Sin embargo, cuentan en la actualidad con tres grandes puntos débiles: la información que ofrece una IA suele ser poco original, no es extraño que ofrezca datos falsos y, en la mayoría de los casos, no hay forma de conocer las fuentes de las que procede el contenido creado (de hecho, tecnologías como ChatGPT pueden llegar a inventarse las referencias científicas).

Por estas y otras razones, los grandes medios de comunicación en España apenas emplean la IA para generar noticias de forma automática. No obstante, sí que se está usando cada vez más esta tecnología para recoger y difundir información, entre otras tareas, y es de esperar que su uso se vaya ampliando con el tiempo conforme se vaya perfeccionando y exista un mayor conocimiento entre los periodistas de su potencial.

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Tras el alzhéimer, el párkinson es la enfermedad neurodegenerativa más frecuente en el mundo. Entre 120.000 y 150.000 personas la sufren en España. El 70 por ciento de ellas tienen más de 65 años. Por ahora, no existe ningún biomarcador o prueba específica en el ámbito clínico que sea de utilidad para diagnosticar de forma clara y temprana esta dolencia o para hacer un seguimiento de su evolución.

Para realizar el diagnóstico los médicos dependen principalmente de la observación de ciertos signos clínicos: temblores, lentitud de movimientos, rigidez muscular… El problema es que cuando aparecen estos síntomas, el daño en el cerebro suele llevar ya varios años de evolución: entre el 50 y el 80 por ciento de las neuronas dopaminérgicas ya han sufrido daños.

De media, se tarda entre uno y tres años en que una persona afectada por esta enfermedad reciba finalmente el diagnóstico. Además, el 25 por ciento de los pacientes diagnosticados tienen en realidad otra enfermedad que provoca síntomas similares. Todos estos factores complican el tratamiento, que no es curativo, pero puede paliar los signos y síntomas, o retrasar su aparición o empeoramiento.

Contar con una prueba capaz de detectar el párkinson de forma sencilla, barata y no invasiva permitiría realizar un tratamiento más precoz y quizás mejorar el pronóstico a largo plazo. En ese sentido, un reciente estudio, publicado en la revista Nature Medicine, muestra el potencial de una nueva técnica, llamada Katabi, que emplea la inteligencia artificial para diagnosticar el párkinson durante el sueño.

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