El futuro ya está aquí, ya tenemos una nueva tecnología con el potencial de cambiarlo todo y anunciada como tal desde sus primeros pasos: la Inteligencia Artificial (IA). ¿Y ahora qué? La primera reacción que estamos viendo en muchas empresas es algo muy parecido al “FOMO”, ese miedo a estar perdiéndose la tendencia o perder el tren simplemente por no entrar montados en él en la misma locomotora. Y esto es especialmente frecuente en el sector Salud, un sector que siempre plantea retos normativos y en el que desde luego con la IA queda todavía mucho por ver, hablar y analizar antes de lanzarse a hacer prueba y error con las primeras soluciones que está ofreciendo el mercado.
El sector Salud es un sector innovador y necesita subirse al tren, vamos a ver primero qué panorama tenemos a día de hoy (porque este mundo cambia a pasos agigantados) y qué recomendaciones se pueden hacer.
¿Qué es la IA y dónde está?
Las inteligencias artificiales llevan años con nosotros, con máquinas más o menos sofisticadas que toman decisiones autónomas en base a distintos modelos de aprendizaje. Desde un árbol de decisiones hasta bases de datos, poco a poco ha ido creciendo y evolucionando la forma en que esa inteligencia es capaz de aportar utilidad. En el sector Salud la IA lleva años aplicándose para seleccionar moléculas con potencial de desarrollo exitoso, para predicción y para muchos otros aspectos interesantes en la investigación para nuevos tratamientos.
En el momento actual estamos ante la explosión de la IA generativa, capaz de crear vídeo, imagen o texto mediante instrucciones transmitidas con lenguaje natural. Esto tiene un inmenso potencial porque es aplicable a todos los niveles profesionales y en todas las industrias con una enorme transversalidad pero… ¿Existe la necesidad? Lo cierto es que en muchos casos no. Ha llegado antes una tecnología muy avanzada para unas necesidades que no están claras ni definidas. Lo que sí que existe es la oportunidad para utilizar la IA en la mejora productiva, ahorrando miles de horas de trabajo al año.
¿Debería entrar ya? ¿Por qué no está entrando todo el mundo como en el desarrollo de webs o apps?
Pero claro, hay un pequeño hándicap a tener en cuenta y es el coste de entrada. Si lo comparamos con la creación de una página web, incluso en los momentos en los que se empezó a generalizar el uso de webs y la presencia en Internet por parte de las empresas, con pocos recursos se podía pagar el diseño primero y el mantenimiento después.
En el momento actual, dados los requisitos que tiene la IA para su despliegue, el coste mensual de tener nuestra herramienta con un modelo personalizado alojado y funcionando en la nube con una mínima solvencia para tener varios usuarios a la vez no va a bajar de mil euros mensuales. Y esto es un coste de acceso que está impidiendo que todo el mundo se lance a desarrollar algo que no sabe ni qué utilidad concreta puede aportar ni de qué forma.
Además el desarrollo debe ser personalizado, utilizando lenguajes como Python y trabajando con bases de satos vectoriales, etc. No es física cuántica ni mucho menos, pero no son los clásicos esquemas de lenguajes de programación web por etiquetas y bases de datos SQL.
En el sector Salud hay -como en todos los sectores innovadores- mucho hype. Todos los laboratorios quieren ser los primeros en desarrollar herramientas con IA para ponerlos al servicio de los profesionales sanitarios, de los pacientes o incluso de las autoridades. Es muy fuerte el momento de “adanismo” pensando que la clave está en ser los primeros, aunque es buen momento para observar, analizar las necesidades reales de nuestros stakeholders y solo así abordar la implementación de soluciones lo más personalizadas posible.
¿Cuál es el contexto normativo amplio con el que irrumpe la IA?
El panorama de la IA todavía es relativamente reducido a pesar de lo mucho que se habla de ella. Por un lado tenemos el polo del desarrollo tecnológico, tanto de hardware como a nivel software, liderado indiscutiblemente por Estados Unidos. Tan solo “Mistral” ha desarrollado un modelo de lenguaje (LLM) con prestaciones equiparables al modelo ChatGPT4 de OpenAI, pero por lo demás todo está ocurriendo allí. Estados Unidos hasta la fecha apenas cuenta con una “norma” de dos páginas publicada en 2022, alentando al uso ético y responsable de la tecnología, pero no hay más regulación aparte de otras que puedan influir directa o indirectamente en algunos desarrollos basados en la IA.
Por lo tanto el polo del desarrollo tecnológico se encuentra en un campo con muy pocos límites, siguiendo la tesis de que para emprender primero hay que arriesgar y ya en el futuro se defenderán de posibles violaciones de normas como empresas poderosas.
En el sector Salud sin duda Microsoft se está desmarcando en sus inversiones en todo tipo de startups que utilizan la Inteligencia Artificial para labores de diagnóstico como es el caso de Paige, centrada en el diagnóstico temprano de varios tipos de cáncer. Microsoft ofrece arquitecturas muy atractivas para desarrollos basados en inteligencia artificial que requieren mucha potencia de GPUs y capacidad de computación avanzada.
Por su lado Europa, en comparación, no tiene apenas presencia en el punto del desarrollo tecnológico puro o de infraestructuras como tal para inteligencia artificial. Sin embargo, tiene una muy potente industria de centros de datos que puede servir muy bien de soporte para el desarrollo -con las ventajas que conlleva evitar las transferencias internacionales de datos-. La UE en su caso, ha optado por regular primero los desarrollos que estén por venir tanto si vienen del otro lado del Atlántico como si son propios. Hace apenas un mes se aprobaba la AI Act, el corpus normativo que va a regular la implementación y desarrollo de herramientas basadas en Inteligencia Artificial y sus sistemas. Una norma con más de 80 artículos, 123 recitales y 8 anexos.
¿Qué están haciendo las empresas en el sector Salud?
Vayamos a lo concreto en la adopción de esta tecnología, más allá del hype. En la adopción de la inteligencia artificial en el sector Salud, como en todo, hay varios modelos.
Las empresas más grandes, con más recursos y más acceso a sistemas propios potentes, están desarrollando herramientas propias basadas en IA que puedan servir como chatbots basados en conocimiento propietario de la empresa. También algunas desarrollan agentes basados en funciones avanzadas o combinaciones de funciones, que permitan automatizar procesos sin necesidad de inferir con lenguaje natural para cada parte del proceso. Es decir, conseguir encadenar mediante programación distintas funciones, de manera que con un prompt de entrada consiga varias acciones encadenadas. Esto supone además un uso más racional de la tecnología y ahorra en costes.
Por otra parte, y dentro de ese grupo de grandes empresas, hay otras que están optando también por Copilot como solución que integra a OpenAI en las herramientas habituales de productividad del trabajador medio y que está ya presente en los navegadores Edge por defecto. La opción más avanzada de Microsoft 365 con Copilot sin embargo no está siendo adoptada tan rápido, porque las licencias son muy costosas y esto está previniendo a algunas empresas para adoptar de manera temprana la tecnología.
Aparte de las grandes compañías son muchas otras las que quieren ofrecer a los profesionales de la salud herramientas que puedan ayudarles a mejorar la productividad pero, en general, no hay movimientos hacia desarrollos sólidos y escalables. No hay un framework que domine sobre el resto y por lo tanto los desarrollos se hacen verdaderamente complicados y con un futuro un poco incierto. Si combinamos esto con el elevado coste, se convierte en una opción poco atractiva ahora mismo.
¿Qué normativa específica tengo que tener en cuenta si quiero implementar herramientas IA en el sector Salud?
Si estás pensando -o estás desarrollando- herramientas basadas en IA para el sector Salud, deberías tener en cuenta el marco jurídico aplicable al menos como líneas maestras que te acompañen desde el diseño.
El marco normativo general es el de la AI Act de la Unión Europea. Aunque se aprobó recientemente y todavía no hay implementaciones de los países a nivel local, sí que establece las ideas y limitaciones sobre los sistemas de inteligencia artificial.
En lo relativo a la protección de datos por supuesto es fundamental tener en cuenta lo que dice el GDPR y la normativa española, especialmente en lo relativo a las transferencias de datos por la circunstancia que se da de que la mayoría de desarrolladores de soluciones está actualmente en Estados Unidos. También es crucial en cuanto al tratamiento de los datos, ya que se habla de que muchos proveedores actuales son “black boxes” en los que entran los datos y ya nunca más se supo de ellos, de su uso etc… Es fundamental elegir la alternativa que sea más respetuosa y consciente de las obligaciones en materia de protección de datos. Ni que decir tiene, además, si hablamos de datos de salud o de otros de especial protección. El socio que elijamos debe ser robusto en su manejo y conformidad con la normativa aplicable.
Además de la protección de datos y relacionada con ésta debemos tener en cuenta la confidencialidad y el tratamiento de información sensible. Será importante elegir un proveedor que sea consciente de la normativa sobre Secretos Empresariales de la Unión Europea y nos ofrezca soluciones basadas en compartimentos estancos en sus servidores. El objetivo es que haya una clara barrera que impida que determinada información con la que trabaje el LLM o la solución construida sobre él salga al exterior.
Por último será bueno tener en el horizonte la normativa relacionada con Medical Devices de la UE y la española también, ya que corremos el riesgo de que nuestro software sea considerado una herramienta de diagnóstico si tiene unas funcionalidades muy ambiciosas y nos requiera un trabajo adicional enorme para conseguir el marcado CE y que se permita su utilización.
Conclusiones: es un gran momento
En definitiva está claro que estamos ante una gran revolución y estamos asistiendo a ella minuto a minuto. Cada semana hay nuevas noticias, nuevos desarrollos y la idea de que la inteligencia artificial lo va a cambiar todo es algo que empieza a darse por asumido en nuestra sociedad.
Sin duda ser un “early adopter” de estas tecnologías pueden darle a tu empresa una clara ventaja competitiva para cuando el desarrollo de la tecnología esté más maduro, pero desde luego es un terreno resbaladizo y con aristas regulatorias que ya empiezan a estar bastante claras. Por eso lo principal es elegir un buen socio tecnológico que pueda asistir en el diseño, el despliegue y la evolución y escalabilidad de la solución elegida.
