Entrevista a Regina Barzilay,1Aplicamos la tecnología que usa Amazon contra el cáncer de mama

(Madrid).- Regina Barzilay, profesora del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), habla con un tono amable. Impacta su sencillez y cercanía, que contrastan con su amplia trayectoria en el campo de la inteligencia artificial por la que acaba de conseguir una prestigiosa Beca MacArthur, conocida como la «beca de los genios».

Sus compañeros del jurado en los Premios Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento, que acaban de asistir junto a ella al evento en el que se han revelado los ganadores de la categoría Tecnologías de la Información y la Comunicación, interrumpen sin querer la entrevista para despedirse con una amplia sonrisa. Uno de ellos le escribe la palabra «rioja» en una servilleta. «Les prometí a mis estudiantes que les diría el nombre de un buen vino español», se excusa.

Con la misma naturalidad habla de lo que le ocurrió en 2014, el año en que le diagnosticaron un cáncer de mama que cambiaría el enfoque de todo su trabajo, planteándose como su «objetivo de vida» aplicar su amplio conocimiento en inteligencia artificial en la mejora de los tratamientos de esa «terrible enfermedad», tal y como ella la califica. «Me pregunté, como todos, que por qué a mí. Luego me di cuenta de que había una razón, y era que yo dedicase mis fuerzas en ayudar contra el cáncer de mama».

De forma simplificada, lo que usted hace es, utilizando como base de datos los millones de casos de cáncer de mama en Estados Unidos, aplicar la tecnología de inteligencia artificial para discriminar operaciones innecesarias y ver la posible evolución de las pacientes. ¿Es así?
Mis estudios en inteligencia artificial se aplican en dos vertientes en contra del cáncer de mama. Por un lado, tomamos todos los datos que existen en el sistema de Estados Unidos y los traducimos al lenguaje del ordenador. Porque tenemos millones de registros en EE.UU., en Europa y en todo el mundo y, aún así, las elecciones médicas se hacen en base a ensayos clínicos que solo representan el 3% de todas las pacientes de las que se tiene constancia. El restante 97% se queda fuera, y esto no tiene ningún sentido. Cuando tú buscas algo en portales de comercio electrónico, como Amazon, te ofrecen una recomendación que se basa en tu opinión y en todo tu historial. Esta tecnología es la misma que hemos intentado aplicar contra el cáncer de mama: una experiencia personalizada y basada en todos los datos sobre el tema disponibles que tenemos. Una vez que trasladamos todos los historiales médicos al lenguaje de programación y creamos una amplia base de datos, la máquina establece patrones que, gracias a la inteligencia artificial, pueden contestar a preguntas como «¿qué es lo que me va a ocurrir?», «¿mi tipo de cáncer es mortal?», «¿qué tratamientos existen?». Así se puede comparar cada caso particular con millones de datos que permitirán hacer predicciones mucho más precisas.

Y la segunda ramificación de su trabajo?
Nos centramos en que las máquinas puedan leer las mamografías, interpretar las imágenes. Hoy en día, esta prueba la hacen radiólogos humanos, por lo que se depende de la capacidad del observador para identificar patrones. Y, a veces, es difícil atender a pequeños detalles que pueden no ser visibles o no estar claros al ojo del especialista. Esta tecnología interpreta la mamografía y hace una predicción directa de si hay enfermedad o no, qué tipo de cáncer es y si la paciente podría desarrollar esta patología en un futuro.

Se trata de lecturas mucho más precisas y profundas.

Cuando me enseñaron mi mamografía, los doctores me comentaron que mi cáncer estaba ahí cuando tenía 40 años y no lo vieron. ¡Estaba ahí desde hacía años y el mejor de los hospitales no lo vio! Eso ocurre todos los días. No sé si era una anomalía, pero si en el centro más puntero ocurre esto, es un campo en el que hay que seguir trabajando y la tecnología puede ayudar. Hay algunas cosas que las máquinas ya hacen mejor que los humanos como, por ejemplo, medir la densidad de la mama, que es un predictor muy fiable de cara a conocer si se desarrollará la enfermedad. Es un sistema que además se puede entrenar para que cada vez vaya siendo más fiable, y cuantos más datos incorporemos, mejor hará las predicciones. La inteligencia artificial también puede ayudar a la hora de aplicar los nuevos tratamientos que bajan la probabilidad de desarrollar cáncer, porque se ha probado que tienen unos efectos secundarios considerables y que no sirven en todos los casos. Con esta tecnología se podría observar a qué personas les podría ir bien y eliminar esa tendencia de desarrollar ese tipo de cáncer concreto.

La aplicación de la inteligencia artificial en este campo ¿es una realidad en el día a día de algunos médicos o aún está en periodo de pruebas?
Cuándo podríamos disfrutar de una forma global de ella?
Es una cuestión apasionante, porque acabamos de incorporar esta tecnología en el Massachusetts General Hospital (MGH), el centro en el que yo me traté y uno de los mejores del país. Sin embargo, esto no reemplaza el diagnóstico médico, sino que se utiliza como método de doble control, como complemento para el personal humano. Hay que tener en cuenta que hay que nos quedan dos cuestiones por resolver: cómo se desarrolla la inteligencia artificial y cómo podemos utilizarla. Porque puede ocurrir que el doctor se equivoque y la máquina no; pero también que no se desarrolle bien esta tecnología y que falle. Por eso es importante encontrar el equilibrio y utilizar la ayuda de las máquinas de forma efectiva. En eso se trabaja ahora mismo en el MGH con la intención de que este sistema se pueda ampliar a otros hospitales del país y, por supuesto, del mundo entero.

Y a otros tipos de cáncer.
Por supuesto, es una posibilidad. Yo empecé trabajando en el ámbito del cáncer de mama porque me detectaron esta enfermedad en 2014. Aunque recibí uno de los mejores tratamientos que el sistema estadounidense puede darte, empecé a formular preguntas y me aterroricé. Todo este poder que se le da al comercio electrónico no estaba en el tratamiento de las enfermedades y lo que veía publicado eran estudios sobre 300 o 400 personas, cuando afecta a millones. Fue ahí donde decidí que el objetivo de mi vida era que el MIT llevase todo esto a la práctica. Para mí, fui fácil empezar por aquí, porque comprendía qué estaba pasando de primera mano y encontré médicos que estaban dispuestos a colaborar conmigo. No es solo una cuestión tecnológica, sino que implica mucho más; que gente esté dispuesta a trabajar en equipo. Por una parte, médicos que no le tengan miedo a la tecnología. Y, por otro, investigadores que comprendan la complejidad de la enfermedad, como era mi caso. Si reunimos estos factores, esta tecnología en realidad es un nuevo método que se puede aplicar no solo a otros tipos de cáncer, sino a otras enfermedades.

Hablaba de temor. Existe el miedo a que la tecnología relegue al hombre. ¿Qué piensa al respecto?
Antes había personas que excavaban agujeros y ahora lo hace una excavadora. También temimos a la electricidad. Pero la historia ha demostrado que no hay que tenerle miedo al progreso. Esta tecnología ayudará, por ejemplo, a que las pruebas lleguen de forma inmediata, cuando ahora tardan uno o dos días, con la consecuente angustia para el paciente. Y pruebas que hoy son impensables que las realice el radiólogo, como hacer una predicción de qué es lo que le ocurrirá al enfermo en cinco años con datos y ejemplos concretos, estadísticas basadas en millones de casos, no en 300 o 400 a lo sumo, como hasta ahora. Hay que pensar en otra definición de tareas, pero no quiere decir que vaya a haber menos puestos de trabajo, sino otros tipos de empleos.

Y en cuanto al miedo de que la inteligencia artificial se pueda volver en contra del hombre?
En primer lugar, en muchos lugares en el mundo, hay muchos radiólogos que no son capaces de interpretar la mamografía con fiabilidad, y a veces se cometen errores. Por otro lado, existen especialistas que, al mínimo indicio, te llaman para realizarte más pruebas. En Estados Unidos, según en qué lugar te encuentres, existe una variabilidad entre el 6 y el 40 por ciento de que reclamen más pruebas al paciente, porque los médicos no están seguros de lo que están interpretando. Esto apunta a que no estamos haciendo un buen trabajo en este sentido. Tú vas al médico porque no tienes opción y te pones en sus manos. Y él debería tener el apoyo de la tecnología, crear una simbiosis entre lo que puede hacer humano y la máquina. En ningún caso dejarlo todo en manos de la tecnología. Es como cuando se desarrolló el microscopio: con la inteligencia artificial los doctores pueden ver mejor que a simple vista, pueden dar mejor información y tienen una base más certera a la hora de tomar las decisiones adecuadas.

Porque, al final, la nueva medicina parece converger siempre en un tratamiento especializado para cada caso.
Exacto. De eso se trata: tiene que ser personalizado, de la misma manera que utilizas Amazon. Lo que quieres es un tratamiento que sea mejor para ti y evitar todos los tratamientos innecesarios y toda la cirugía que no sirve, como está ocurriendo ahora. La cuestión es que en la actualidad la postura que se lleva a cabo es la de la sobrecompensación en todo lo posible, lo que es caro y, en muchos casos, inútil. Personalizando cada tratamiento, seremos más eficaces, será menos doloroso y más barato.

A qué invento equipararía la inteligencia artificial por sus consecuencias en la vida humana?
Está en la misma categoría de enormes cambios como internet o la electricidad. Mucha gente no sabe la cantidad de decisiones que toman en base a la inteligencia artificial. Desde la verificación del crédito, a las tarjetas bancarias, lo que te recomiendan que compres online, las sugerencias de tus amigos en las redes sociales… Detrás de todo está este sistema. Y aquí tenemos un tema de confianza, aunque en realidad ya está aquí, presente en nuestro día a día. Sin embargo, su impacto no es igual en todas las áreas. En el campo financiero o en el comercio electrónico es el tema más importante desde hace años, mientras que en la medicina, que afecta tan directamente y de forma vital a millones de personas, está empezando ahora. Creo que, de la misma forma que hemos visto como natural el proceso en los últimos años en la economía o en nuestras compras, llegaremos a verlo en cuanto a la ayuda en sanidad y al diseño de fármacos.

De hecho, el diseño de fármacos es otra vertiente de su estudio.
Hoy en día, el diseño de fármacos se basa en prueba error, lo que es muy costoso y lleva mucho tiempo. El tema es que si tú tienes ya toda la información de los diseños o fármacos, sus propiedades, las reacciones… la inteligencia artificial puede ayudar a combinarlos y simplificar el proceso. Porque, a fin de cuentas, cuando estás diseñando un fármaco, intentas optimizar la actividad biológica, y aquí entra esta tecnología: tengo esta molécula con estas propiedades. Y quiero conseguir esto. La inteligencia artificial podría simplificar y abaratar el proceso.

Está llamada la inteligencia artificial a ser el agente democratizador del sistema sanitario?
Eso es lo que intentamos. Desafortunadamente, en los EE.UU., cuando ves el mapa de la incidencia del cáncer de mama enfrentado a la tasa de mortalidad, donde más incidencias se dan es en los estados más ricos: Masachusets, Conecticut y Whasington. Sin embargo, si observas los fallecimientos, la tasa es la más baja. Muchos casos y poca mortalidad. Por el contrario, en las zonas con menos poder adquisitivo se dan menos casos, pero la cantidad de muertes es mucho mayor. Por tanto, la probabilidad de sobrevivir no depende de tu genética, sino de dónde vivas. Y esto no es justo. Por eso, todas las herramientas que hemos desarrollado las ofrecemos de forma gratuita, porque queremos que llegue a todo el mundo y sea una contribución real que consiga interpretar las mamografías de forma precisa, que se reduzcan el número de biopsias innecesarias y que se utilice como forma de detección precoz.

Fuente: ABC