Al hablar de la inteligencia artificial (IA) y como ocurre con otras locuciones de moda no es superfluo reconocer qué es lo que entendemos. No es cosa de fomentar aún más las confusiones. Por eso me permito empezar estas consideraciones recordando que desde el punto de vista léxico, del vocabulario, la inteligencia se puede interpretar como la capacidad de entender los acontecimientos y los fenómenos; mientras que artificial es una palabra que etimológicamente procede del latín ars – que significa obra o trabajo – y facere que significa hacer.
De modo que la IA sería la capacidad de comprender construida o elaborada expresamente. Una denominación que tal vez, permanece todavía demasiado general, por lo que puede incluir muchos significados y, lo que es más preocupante, seguir contribuyendo a originar malentendidos, que son tan frecuentes recientemente.
Una aproximación algo más concreta a la IA podría ser considerarla como una rama de la informática que es capaz de desarrollar procesos análogos – al menos aparentemente – a la inteligencia humana. Una tecnología que no es precisamente de ahora mismo, cuando hace ya más de ochenta años de los trabajos y reflexiones de Alan Turing (1912-1954) y pronto hará setenta de la conferencia sobre las máquinas pensantes celebrada en Darmouth el verano del 1956 bajo esta denominación[1].
Está claro que desde entonces la evolución de la IA ha sido intensa, aunque de forma irregular con momentos de gran optimismo y otros más bien desencantadores como explicaba Jonathan Grudin al analizar la IA como una interacción útil entre los humanos y las máquinas[2].
Como explica Genís Roca, presidente de la Fundación puntcat, “Hay unos niveles de tontería muy altos con la inteligencia artificial”, porque el término se ha popularizado desde diciembre del 2022, con la presentación del ChatGPT, a pesar de su historia y en estos últimos meses frecuentan mensajes como que la IA acabará con la humanidad y se aniquilarán millones de puestos de trabajo. Mensajes apocalípticos que acompañan a la incertidumbre y el miedo que genera.
Si se contextualiza el fenómeno, la IA capturó la imaginación del mundo en los años 50. Durante los años 80, los humanos – algunos, por supuesto – enseñaban a las máquinas y las entrenaban. Y en los inicios de la década de 2010 las máquinas ya se entrenan solas. Lo que a menudo denominan la transformación digital, que de tanto llamarla no se sabe muy bien qué significa. De hecho, se puede hablar – según Roca – de tres transformaciones digitales sucesivas. La primera, durante los años 80, cuando la informática se utilizaba para resolver problemas de back office, como la contabilidad y los recursos humanos. La segunda ola llegó con el inicio del nuevo siglo, cuando la ciudadanía se conectaba a internet y se convertía en una transformación relacional. Por último, la tercera –y actual– es la transformación digital a través de los datos.
De ahí que, si asumimos que casi todo se puede digitalizar, o sea expresarlo en formato de ceros y unos, resulta que toda esta información puede almacenarse y gestionarse si disponemos de un software lo suficientemente ágil, capaz de dar resultados inmediatos, nos encontramos un paso más allá de lo que permitió funcionar a los primeros ordenadores. Lo que, el repetidamente mencionado Genís Roca llama software espabilado.
No quisiera caer en la tentación de explicar lo que no conozco lo suficiente ni convertirse en un charlatán más de los que han aparecido últimamente. Por eso me limitaré a recomendar a los interesados un artículo al respecto que fue publicado en la revista de SESPAS ya hace un tiempo y que, en mi opinión resumen bastante bien las principales aplicaciones de la IA en la clínica y en su gestión, sin menospreciar, sin embargo, los riesgos de utilizarla mal[3].
Que tampoco son despreciables como se puede comprobar con la propuesta de un código deontológico para tratar de garantizar la seguridad, inclusividad y viabilidad de la IA recién publicada por Andrew González, médico, doctor en derecho y máster de salud pública con sus colaboradores en JAMA[4], la prestigiosa revista de la Asociación Médica Americana que precisamente le está dedicando mucha atención a las aplicaciones médicas de la IA[5].
Si bien la administración pública catalana creó en 2006 la Fundación TIC Salud Social con el propósito de facilitar la transformación digital en los ámbitos de la salud y el bienestar social y desarrolla algunos proyectos en el área de la AI, como se puede consultar en la memoria del año 2023 [6], quizás habría que intensificar sus actividades de forma que fuera factible una colaboración armónica con las iniciativas privadas que algunas compañías farmacéuticas desarrollan adicionalmente a la utilización de la IA para incrementar sus resultados.
No quisiera terminar estas recomendaciones sin mencionar la iniciativa del grupo de trabajo de ética de SESPAS que con el patrocinio y la colaboración de la Fundación Grífols dedicó su encuentro anual de 2023 a estas cuestiones[7], porque la digitalización masiva ha permitido incrementar sustancialmente la cantidad de datos relacionados con la salud y la enfermedad, tanto de la ciudadanía como de las sociedades humanas, incluido su entorno geográfico y los eventuales factores de protección, promoción y riesgo para la salud individual y colectiva. De modo que, mediante la IA, es factible elaborar información significativa sobre los determinantes potencialmente relevantes de las actividades sanitarias protectoras, promotoras y restauradoras de la salud, tanto personal como comunitaria. Una información que tanto puede orientar como desorientar a los responsables de adoptar medidas de prevención y control de problemas de salud colectivos como la última pandemia. Desorientación que puede deberse a sesgos en la representatividad de los datos, porque lamentablemente las poblaciones más desprotegidas son las más desconocidas.
Referencias
[1] En 1955, John McCarthy, profesor asociado de matemáticas en el Dartmouth College, organizó un grupo para aclarar y desarrollar ideas sobre máquinas pensantes. Eligió el término “Inteligencia artificial” por su neutralidad, para no centrar-se en la teoría de los autómatas y evitar la cibernética, centrada en la retroalimentación analógica.
[2] Grudin, J. AI and HCI: Two Fields Divided by a Common Focus. AI Magazine, 2009; 30: 48. https://doi.org/10.1609/aimag.v30i4.2271
[3] Sunarti S, Rahman FF, Naufal M, et al. Artificial Intelligence in health care:opportunities and risk for future. Gac Sanit. 2021;35:567-70.
[4] Gonzalez A, Crowell T, Lin SY. AI Code of Conduct-Safety, Inclusivity, and Sustainability. JAMA Intern Med. 2024 Oct 28. doi: 10.1001/jamainternmed.2024.4340.
[5] Perlis RH, Bibbins-Domingo K. Hello, World—Introducing JAMA+ AI. JAMA. 2024;332(17):1432–3. doi:10.1001/jama.2024.21559
[6] https://ticsalutsocial.cat/wp-content/uploads/2024/08/interactiu_MEMORIA_2023.pdf
[7] Segura A. Puyol A. (coordinadores) Inteligencia artificial, ética y salud pública. Barcelona: Fundació Grífols, 2023. Accesible en: https://www.fundaciogrifols.org/documents/4438882/6691362/Q69_ES.pdf/6d83f46a-7c93-a2d4-ffaf-578c404fca7a?t=1720080610629
Foto de Steve Johnson
