La IA ayudará a descubrir fármacos a medida y predecirá el comportamiento de tumores en niños

La Inteligencia Artificial (IA) aplicada a medicina tendrá numerosos usos, tantos, que aún continúan hallándose y debatiéndose. Entre los más novedosos, se prevé que contribuirá de forma notable al desarrollo y descubrimiento de nuevos fármacos que se puedan aplicar a cada persona de forma individualizada. A su vez, la combinación de la IA con las imágenes médicas mejorará la predicción del comportamiento de los tumores en pacientes infantiles.

Estas fueron dos de los aspectos más relevantes que se pusieron puesto de manifiesto en el debate sobre 'Inteligencia Artificial: salud y sostenibilidad', celebrado en la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. En él participaron representantes de las cuatro academias de ciencias aplicadas (Medicina, Farmacia, Ingeniería y Ciencias). El acto fue inaugurado por el presidente del Instituto de España, Eduardo Díaz-Rubio.

En este sentido, Víctor Jiménez Cid, de la Real Academia Nacional de Farmacia, explicó cómo la Inteligencia Artificial está detrás del descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos. La clave es su poder para permitir la optimización de los ensayos clínicos, cruzando y analizando millones de datos de pacientes. Además, señaló que con la IA se puede reducir costes y tiempo en el descubrimiento de nuevos medicamentos, ya que a día de hoy sólo uno de cada ocho fármacos probados llega al mercado después de años de investigación.

Por su parte Luis Martí Bonmatí, miembro de la Academia Nacional de Medicina de España y director del Área Clínica de Imagen Médica del Hospital Universitario La Fe, de Valencia, destacó cómo la IA ayuda a determinar y a predecir dolencias analizando y comparando miles de imágenes. En concreto, puso de manifiesto que la utilización de la Inteligencia Artificial e imágenes médicas puede mejorar de forma sensible la predicción de tumores en los niños, "cuando complementamos la información tradicional con la generada con la IA".

Riesgos de la Inteligencia Artificial

José Duato, de la Real Academia de Ciencias y experto en Inteligencia Artificial además de profesor e investigador galardonado con distintos premios nacionales, centró su intervención en alertar sobre la cantidad de energía que la IA consume. Presente tanto a la hora de usar las redes sociales como en los diagnósticos médicos esta tecnología necesita millones de kilovatios para su funcionamiento, de hecho, se prevé que la IA consumirán 4 veces más electricidad en 2030 que en 2010.

En este sentido, enlazó su intervención con el auge de los coches eléctricos para poner de relieve que su tecnología no es tan "limpia" como nos quieren hacer ver. "Cuando cargamos el coche eléctrico lo que hacemos es trasladar la contaminación a otra parte", expresó. Relacionado con ello, dejó el dato significativo de que el que el 45% de la energía eléctrica que se produce en España viene de fuentes no renovables, pese a que la publicidad del coche eléctrico nos hace asociar la electricidad con el respeto por el medio ambiente.

Por su parte, el también profesor Francisco Herrera, de la Real Academia de Ingeniería, destacó que nos encontramos en un escenario donde la IA "está transformando la sociedad en todos los ámbitos". Esto, añadió, conduce a "analizarla desde un punto de vista ético, y analizar sus riesgos y plantear un escenario de regulación necesario". [Te puede interesar: El peligro de preguntarle a ChatGPT si tenemos cáncer: "Se inventa las cosas"]

Entre los riesgos actuales, identificó tres grupos importante: la desinformación (videos y noticias falsas), la amplificación de las injusticias y la discriminación que pueden provocar sistemas de IA alimentados por datos con sesgo, y aspectos medioambientales por los recursos energéticos requeridos. Junto a ello, ofreció un repaso histórico sobre la eclosión de la IA en el ámbito de la salud, desde programas que predicen los años que vivirá una persona, hasta las consultas médicas telemáticas.

Ante toda esta situación global, el representante de la Real Academia de Ciencias Exactas, Física y Naturales, José Duato, concluyó que "ha llegado el momento en que los programadores empiecen a considerar el consumo energético de los algoritmos que desarrollan y hacer una programación más eficiente que optimice los recursos (por ejemplo, usando aceleradores, la jerarquía de memoria, etc)".