- hace 8 horas
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NoticiasTranscripción
00:00Para eso invito al doctor Juan José Beunza que me acompañe.
00:05Decía antes la consejera Fátima Matute, bueno, que es la inteligencia artificial...
00:10Gracias, doctor. Bienvenido. Adelante.
00:13Decía antes la consejera que la inteligencia artificial, pues estaba precisamente la consejera Fátima Matute para ser más humanos.
00:23Es verdad que se habla mucho ahora de la inteligencia artificial porque ha irrumpido definitivamente en nuestras vidas y en
00:30todos y cada uno de los aspectos.
00:31No solo de nuestra vida diaria, sino también, por ejemplo, de la medicina.
00:37Y en este caso queremos hablar precisamente del uso de la IA en entornos clínicos.
00:42Doctor Beunza es el director de IA Salud de la Universidad Europea.
00:47¿Tan importante es la IA, doctor, concretamente en la atención clínica y en la neurología?
00:53¿Es importante o no? Porque ahora se habla de la IA para todo, ¿no?
00:57Incluso nos van a quitar a los periodistas el trabajo, a ustedes también, a los médicos, a todo el mundo.
01:05Muchas gracias. Yo creo que sí es tan importante.
01:10Lo que pasa es que creo que hay que distinguir lo que es el high de las empresas que necesitan
01:16financiación y que a veces nos cuentan unas películas impresionantes con lo que realmente es la IA.
01:22Y es complicado responder porque lo que es la IA hoy no es lo que va a ser la IA
01:26dentro de un mes ni dentro de seis meses porque la velocidad de cambio es enorme.
01:29A mí lo que me parece es que vamos a cambiar radicalmente la gestión de los datos como hemos tenido
01:36hasta ahora, no solo en la medicina sino en toda la sociedad en globalidad.
01:41Y ahora mismo tenemos la capacidad de automatizar muchos procesos que antes eran humanos y tenemos la capacidad de explotar
01:50datos que antes no podíamos explotar.
01:53Entonces, de pronto, estamos multiplicando por mil, por diez mil, el volumen de datos con los que podemos, por ejemplo,
02:00ayudar a un paciente con Parkinson, de lo que estamos hablando hace poco.
02:03Porque tenemos muchísima más información, incluso en tiempo real, de cómo está ese paciente.
02:08Luego le preguntaré, porque para los profanos, hay que decir que ha resultado, por los comentarios que hay en las
02:14redes sociales, de las personas que nos están siguiendo, profesionales o no,
02:17muy útil, las charlas anteriores y prácticas y debe haber gente, sobre todo en relación al Parkinson, en la última
02:25charla, que les ha resultado muy educativa a la hora de detectar la enfermedad, de saber cómo se puede hacer
02:34algo mejor, etc.
02:35Dice, claro, la AIA. La AIA, en definitiva, lo que hace es beber muchas fuentes, procesar muchos datos y hacerlo
02:40de forma probablemente multimodal y con rapidez.
02:46Casos prácticos, casos de uso en los que se está utilizando la inteligencia artificial.
02:52A ver, por ejemplo, detección precoz es un campo clarísimo, tanto en el Parkinson como en las lesiones de una
02:59esclerosis múltiple, por ejemplo.
03:01Se puede adelantar el tiempo de detección, predicción de brotes, por ejemplo, monitorización en Parkinson, por supuesto, tiene una función
03:09importantísima, análisis de la marcha, identificación de desencadenantes, por ejemplo, en migrañas.
03:15Entonces, digamos que estamos en el momento de la implementación.
03:20Es decir, las herramientas que se han desarrollado ya tienen un poder enorme y ahora llega el momento de que
03:25los clínicos decidamos y colaboremos a cómo vamos a empezar a implementarlo.
03:30Ya tenemos muchos casos de uso, pero creo que se van a multiplicar de una manera impresionante en los próximos
03:36meses, en los próximos años.
03:37El salto fundamental es lo que decía, ¿no? El manejo de datos, ¿no?
03:41Exacto. Por poner un ejemplo, hace poco ha salido un modelo de lenguaje no muy grande, medio, que se llama
03:48Sleep FM, que hace un análisis multimodal del sueño.
03:52Entonces, toda la información de una polisomnografía, tanto los datos eléctricos como de sonido, como de imagen, como de variables,
04:00los mezclan en un solo modelo que puede predecir patologías.
04:05Solamente con el análisis de una sola noche.
04:07Y tiene un valor predictivo muy grande.
04:10Entonces, se está abriendo la gran carpeta de empezar a mezclar datos que no son del mismo modo, multimodales, para
04:20poder unificar toda esa información en pro de una detección o de una predicción.
04:24Y eso es nuevo, porque hasta ahora, con los datos estructurados tradicionales, con el SPSS, no podíamos hacer eso.
04:31Y todo ello en un tiempo muchísimo más rápido, porque por lo que he entendido, el tiempo es fundamental en
04:35la detección precoz para poder dar el tratamiento adecuado o las respuestas adecuadas.
04:41No solo en algunos casos vamos a poder diagnosticar antes, en fases preclínicas, cuando el paciente no tiene ni siquiera
04:47ningún síntoma ni sabe que está mal,
04:49sino que vamos a poder hacer predicciones en base a genética, en base a comportamientos, en base a muchas cosas.
04:57Entonces, lo que creo que va a ocurrir es que en muchas enfermedades, diría que en la mayoría, vamos a
05:02adelantar el momento de atención.
05:04Y además, no solo eso, sino que vamos a poder monitorizar una serie de parámetros que nos van a indicar
05:09cómo está esa persona cuando ni siquiera tiene un síntoma o una percepción de enfermedad.
05:13Por eso el IoT, el Internet of Things, Internet of Medical Things, en neurología tiene una función enorme, porque podemos
05:22monitorizar en tiempo real sin que el paciente note que hay cambios.
05:26Pero el médico puede detectar esos cambios.
05:30Mientras, permítame la expresión, la máquina sigue aprendiendo.
05:35Hay esto que se llama Machine Learning y la máquina va, si me permite la expresión, va aprendiendo y va
05:42mejorando modelos y análisis.
05:46La máquina sigue aprendiendo, las herramientas cada vez son mejores y aquí para mí hay un tema clave.
05:52Y es que el neurólogo tiene un papel fundamental, porque el ingeniero no puede saber qué necesita el neurólogo o
05:59el paciente de, por ejemplo, Parkinson o Alzheimer.
06:02Por eso creo que en este momento, que los clínicos nos metamos en los equipos de desarrollo para dirigir esas
06:09implementaciones es fundamental.
06:11Porque si no, los ingenieros nos dan soluciones informáticas que a veces no necesitamos o no queremos.
06:17Yo me acuerdo hace ya muchos años hablando con un radiólogo que le decía, ¿qué opinas del algoritmo que diagnostica
06:23la placa de tórax?
06:25Por ejemplo, de una neumonía.
06:26Y él me decía, ¿aciertan el 100% de los casos?
06:29Y le digo, no.
06:29Y me dice, pues no lo quiero.
06:31Porque me va a llevar a confusión.
06:34Entonces, lo que yo quiero es que ese algoritmo me diga cuáles de las 500 placas que tengo tienen patología
06:40para que yo empiece por ellas, no que me diga el diagnóstico.
06:43Y eso el ingeniero no lo entiende porque él está intentando sustituir al clínico y no lo consigue porque los
06:49algoritmos a día de hoy no son capaces de sustituirnos.
06:51Entonces, es fundamental que el neurólogo le diga, yo quiero que monitorices el movimiento de esta manera cada 10 minutos
06:59o cada minuto y que me lo envíe a una aplicación con un gráfico de esta manera para que yo
07:03vea la comparativa del paciente en el pasado con ahora con el gráfico de hoy y que me dé una
07:08alarma en caso de que ocurra esto y esto.
07:09Y es el ingeniero el que le va a desarrollar esa aplicación.
07:13Pero el caso de uso se lo tiene que dar el neurólogo.
07:16Es decir, la interpretación y el diagnóstico final, iba a decir, es de un humano, es del médico.
07:21Siempre tiene que ser del médico.
07:23A día de hoy sí.
07:24Sí, pero ¿aspiran a que no lo sea?
07:27Sí.
07:29Bien.
07:30Y eso, el que nos esté viendo y no sea médico y sea posible paciente, ¿es fiable?
07:37¿Será fiable?
07:38¿El que nos sustituya o la IA?
07:41Las dos cosas.
07:43Que nos sustituya.
07:44A día de hoy no y mi bola de cristal no funciona.
07:47Entonces, no puedo decirte.
07:49De hecho, hay ingenieros muy, muy, muy, muy potentes que creen que la estructura actual de los modelos de inteligencia
07:55artificial generativa, tipo chat GPT y estos que conocemos, no van a ser fiables nunca.
08:01Y es gente muy potente.
08:03Y hay equipos desarrollando arquitecturas nuevas, IAs nuevas desde cero, porque creen que en la actual, por mucho que hagamos
08:11modelos cada vez más grandes, con más datos, van a seguir fallando.
08:14Entonces, no sé lo que va a pasar en el futuro.
08:17A día de hoy nos pueden ayudar muchísimo, no nos pueden sustituir, salvo ocasiones muy puntuales.
08:26Y sobre todo las nuevas generaciones de médicos, que son generaciones tecnológicas, es una pregunta completamente profana.
08:36¿Son conscientes de esto?
08:37Quiero decir, ¿no se van a, no sé cómo decirlo, perdóname, a relajar confiando en la máquina?
08:44Creo que van a usar con mucho más poder esas máquinas.
08:49Creo que no van a aprender muchas de las habilidades que tenemos los médicos formados antes de la inteligencia artificial.
08:56Y puede ocurrir que los médicos más veteranos también perdamos habilidades porque estamos consultando constantemente a herramientas tipo de IA
09:04generativa.
09:06Entonces, creo que ahora tenemos un carajal enorme.
09:10Creo que igual que tenemos gimnasios para entrenar el cuerpo porque nuestro estilo de vida no nos permite tener una
09:15capacidad de movilidad suficiente,
09:19yo creo que en un futuro no muy cercano va a haber gimnasios mentales donde haya personas que desarrollen habilidades
09:24de memoria,
09:25de análisis, de escritura, de estructuración o que haya gente que las recupere porque las ha perdido.
09:31Es decir, que estamos en una fase muy inicial, estamos aprendiendo sobre la marcha.
09:36Estamos en medio de una revolución social, industrial, descomunal y va a haber muchos errores, va a haber muchos problemas
09:44y va a haber mucho valor añadido.
09:46Entonces, creo que hasta en este polvo de la explosión se tenía que ir asentando el polvo para ver qué
09:52tiene valor de verdad y qué es un high de una empresa que está buscando financiación.
09:55Es decir, yendo al origen de esto, no es marketing, no es una exageración, estamos en medio de una gran
10:01revolución con la IA.
10:03Para mí sí.
10:05Claro, porque todo esto permite hacerlo en remoto y permite hacerlo además en tiempo real.
10:10Toda esta enorme, gran cantidad de análisis de datos, ¿no?
10:15Efectivamente. Podemos hacerlo en remoto y a veces podemos hacerlo en local.
10:19Hoy en día ya es muy fácil usar modelos de lenguaje de una calidad cercana a un chat GPT en
10:25este ordenador, por ejemplo.
10:26Acaba de salir un modelo de Google que se llama Gema 4 y tiene una funcionalidad maravillosa.
10:32Y se nos abre la puerta a poder utilizar modelos de IA en local con datos de nuestros pacientes, con
10:38datos de nuestro hospital, sin compartir nuestros datos con nadie.
10:42Lo que pasa es que a las grandes empresas ese modelo no les interesa porque en general ellos lo que
10:46prefieren es utilizar los datos que es lo que realmente pueden monetizar.
10:49En el ámbito sanitario tenemos este conflicto que cuando utilizamos la IA puntera tenemos que compartir datos de pacientes.
10:56Y eso hay una normativa, en Europa es una normativa muy exigente, pero siempre está la duda de hasta qué
11:01punto esto lo puede hacer o no.
11:03En cambio, las herramientas disponibles hoy en día son muchísimas, a costes muy bajos, a veces completamente gratuitas.
11:11Y la única barrera a poder utilizar esos modelos en nuestro hospital en local sin compartirlo con nadie es tener
11:18conocimiento.
11:19Hay que formar a los clínicos ya urgentemente e incorporar perfiles técnicos en nuestros grupos de trabajo, que eso a
11:26día de hoy no lo hemos resuelto todavía.
11:27Si tú no tienes un ingeniero informático especializado ni ha incorporado al equipo, el médico no va a saltar esa
11:34barrera, es demasiado grande para él.
11:36Haremos pinitos, haremos pilotos, haremos juegos, pero no haremos el salto de verdad.
11:41Igual que no podemos tener un hospital sin un equipo informático de TIC.
11:46¿Hay algún hospital grande que no tenga un equipo de TIC?
11:49No, porque es fundamental. Creo que va a haber un equipo de IA, dentro de no mucho, que va a
11:54ser fundamental, igual que el equipo de TIC.
11:56Y no es el mismo, porque el que sabe de TIC, de usuarios, de ordenadores, de bases de datos, no
12:01necesariamente sabe de algoritmos y de IA.
12:03Y yo creo que es un perfil distinto.
12:05Es decir, ¿eso nos permite ser no reactivos, sino proactivos?
12:11Totalmente.
12:12Pero eso es un gran avance, a efectos de lo que estamos hablando.
12:15Tenemos que liderar la implementación, los clínicos.
12:19Esto de la telemedicina, que por ejemplo se puso muy, por razones evidentes a partir de la pandemia, se puso
12:24muy en boga,
12:26o descubrimos ese concepto, que te da la sensación como de que te están atendiendo menos.
12:30Que alguien te llame, que el médico te llame por teléfono, por el iPad y te esté tratando, para según
12:38qué situaciones, por supuesto, claro que sí.
12:41Es una realidad ya. Es una realidad fiable.
12:45Es una realidad que puede ser real, pero que en muchos casos no lo es.
12:50Hay muchos centros de asistencia clínica que hablan de telemedicina y lo único que hacen es una llamada telefónica.
12:56En el momento en que tú incorporas sensorización en remoto y sensorización de calidad hospitalaria,
13:01que se puede utilizar bien en el domicilio o bien en centros, por ejemplo, en zonas rurales,
13:06como una cápsula de un equipo de sensorización hospitalaria, con electrocardiograma, con ecocardiografía, con eso ya existe.
13:13Por ejemplo, en Francia ya se está utilizando.
13:15Entonces, estamos metiendo la sensorización que permite que no sea solo una llamada, una videollamada,
13:20sino que yo pueda hacer un electroencefalograma en remoto.
13:23Está analizando al paciente en tiempo real.
13:25Eso ya se puede hacer, sí.
13:26Entonces, incluso que el paciente tenga el sensor conectado de manera permanente
13:31y en remoto el médico siga haciendo su trabajo y haya un algoritmo de machine learning
13:36que supervise esos datos de ese sensor y si detecta los cambios que el clínico le ha indicado, que le
13:41dé una alarma.
13:42Por ejemplo, en cardiología se está haciendo muchísimo con las arritmias.
13:46Entonces, el clínico está supervisando a 500 pacientes y ya más solo a aquellos donde hay una alarma,
13:52porque los algoritmos, por ejemplo, para arritmias son muy fiables.
13:55Entonces, podemos supervisar con mucho menos personal a mucha gente que está haciendo su vida totalmente normal
14:02y que está monitorizando no una situación excepcional en una consulta, sino su vida real.
14:08Sube las escaleras de su casa y tú estás detectando los cambios en saturación de oxígeno,
14:13frecuencia cardíaca, función neurológica, equilibrio, movimiento en su entorno real.
14:19Y los algoritmos de machine learning nos permiten digerir toda esa información
14:23que una cabeza humana no puede, mil pacientes recibiendo en tiempo real señales, es imposible.
14:30¿Será posible predecir enfermedades?
14:33Ya es posible.
14:34Ya es posible.
14:34Sí.
14:35Quiero decir, no solo hacer un diagnóstico precoz, que no sé exactamente si hay alguna diferencia o no,
14:43sino predecir que alguien va a sufrir una enfermedad en función, no sé, imagino que una combinación de datos
14:49de todo tipo, genético, del propio paciente, de la propia persona o no paciente todavía.
14:54A día de hoy ya hay modelos que permiten hacer una predicción.
14:58Lo que hay que entender es que la IA no es...
15:00Perdón, que no se entere Eduardo Inda, que ha dicho que es hipocondríaco, porque...
15:05Esperemos, cortad esto, que no lo vea Eduardo.
15:07Perdón.
15:09Creo que hay que cambiar un poco el concepto de la IA.
15:12La IA no es la IA.
15:13La IA es una red enorme de herramientas totalmente heterogéneas.
15:20Entonces, los modelos son distintos y la operatividad de cada modelo para cada función es distinta.
15:25Entonces, lo que tenemos que empezar a hablar es de este modelo puede predecir esta patología en este tipo de
15:31población
15:31con una sensibilidad X, con una especificidad Y, igual que los test diagnósticos.
15:36A veces tú para un VIH le haces una serología, le haces una ELISA y sabes que eso no es
15:42100% fiable,
15:43pero tiene una sensibilidad, una especificidad que el médico tiene que meter en la ecuación.
15:47Entonces, con la IA, a día de hoy, pasa lo mismo.
15:51Prácticamente no hay ningún algoritmo que funcione 100% perfecto en todos los casos.
15:55¿Hay algunas excepciones? Sí.
15:57Pero, en general, son modelos.
16:00Hay como en una página pública llamada Hugging Face,
16:03hay unos 2,6 millones de modelos parecidos a ChatGPT, gratuitos, abiertos, para que te lo bajes.
16:11¿Os dais cuenta la heterogenicidad de funcionalidades, de tamaños, de operatividad, de lenguajes,
16:17que es infinita?
16:19Entonces, no es la IA.
16:21Es este modelo, que lo he validado en mi población de mi hospital de Madrid,
16:25tiene esta funcionalidad.
16:27Y con eso el clínico es el que decide.
16:30¿La incorporo en producción en mi desarrollo de diagnóstico clínico o no la incorporo?
16:35Si va a meter más ruido, no la incorporo.
16:37Si va a ayudar en el diagnóstico porque tiene más capacidad que el benchmark clínico,
16:42por supuesto que lo puede incorporar informando y formando a los clínicos del valor que tiene esa herramienta.
16:48Por eso la IA ha dicho, la IA no ha dicho nada.
16:50La IA no es una herramienta, es un ecosistema que maneja diferentes espacios y datos.
17:01Por eso la dificultad de los hospitales para incorporar la IA es enorme porque no es un producto que tú
17:07contrates y lo pongas y ya está.
17:08Es cambiar la mentalidad, es crear toda una estructura que te permita manejar todos esos modelos
17:15y es empezar a incorporar modelos para funciones concretas validando cada uno de ellos al comienzo y revalidándolos cada X
17:22meses
17:22porque la epidemiología cambia, las patologías cambian.
17:26Entonces, todo eso supone técnicos, supone equipos de validación, supone clínicos que estén muy bien formados en cada uno en
17:36su ámbito de especialidad.
17:38Pero no una sustitución de un personal por otro.
17:40Quiero decir, esto supone una mayor eficiencia, da unas enormes posibilidades, supongo, de mejora en la gestión sanitaria,
17:50pero supone inversión porque, en definitiva, tenemos al personal de siempre, al tradicional,
17:55pero tenemos todos estos nuevos perfiles que van incorporados y que tienen que ir incorporados.
17:59A día de hoy, en el ámbito clínico, para mí no hay sustitución, no está en la ecuación, no está
18:03en la mesa.
18:04En el ámbito de la programación, tampoco, pero está más cerca.
18:08Pero el mundo clínico no es como el de la programación.
18:11Lo que yo creo es que estamos en el momento de poder crear supermédicos.
18:16Un supermédico es un clínico, un neurólogo, que tiene una capacidad extraordinaria para el diagnóstico,
18:22para la monitorización y para el seguimiento de pacientes.
18:26Eso es muy eficiente porque puede monitorizar 50, 100, 200, 500 en aspectos muy concretos de una patología,
18:35lo que antes requería un volumen muy grande de médicos enfermeros.
18:39Y yo creo que estamos en el momento de desarrollar esos supermédicos.
18:42Por eso creo que hay que elegir esos champions de nuestro servicio, que igual son más jóvenes
18:47y tienen esa habilidad natural para lo digital, y darles esa formación y esas herramientas
18:52para que puedan empezar a implementar en casos pilotos al principio muy pequeñitos
18:56y si realmente funciona y funciona muy bien, lo expandimos y lo escalamos.
19:01El gran error para mí es implementar herramientas que todavía no están validadas,
19:06que todavía no sabemos cómo van a funcionar, que no se han trasplantado a la realidad de ese hospital
19:10y hacerlo a gran escala.
19:12Porque entonces, cuando nos demos cuenta que no funciona, que el médico está quemado,
19:16que este escriba no me está transcribiendo la información correcta,
19:19que se le ha escapado un elemento importantísimo en la historia y no me lo ha incluido,
19:24y de pronto está ya implementado en todos los sitios y acaba todo el mundo quemado
19:27y todo el mundo dice, yo no quiero saber nada de la IA.
19:29Y con razón, porque le estás liando.
19:32Esto va tan rápido que además hay que ser muy veloz, porque el crecimiento,
19:36cuando vemos las curvas de implementación, de la digitalización, de la IA,
19:41el crecimiento es exponencial en implementación en todas las fases,
19:46de valor de una empresa simplemente, pero también en el mundo de la medicina.
19:51Claro, esto requiere una constante renovación, actualización.
19:58Sí, bueno, no es actualización, es reestructurar la cabeza.
20:02Sí, entiéndase, reestructurar, porque esta estructura, esta arquitectura que usted dice,
20:06todavía está construyéndose.
20:07No se trata de mejorar lo que hacemos, para mí, sino de cambiar lo que hacemos.
20:12Y eso es complicado, pero es que es una revolución industrial.
20:16Y yo, por ejemplo, lo veo en los estudiantes de medicina,
20:18tenemos una asignatura de la Universidad Europea de Inteligencia Artificial
20:21para alumnos de medicina, y la damos en cuarto, y dura un semestre entero.
20:27Y son nativos digitales, y por ejemplo, la semana pasada construyeron chatbots,
20:33y los construyen ellos.
20:35Claro, yo veo los chatbots que construyen los estudiantes de medicina,
20:37y yo flipo, porque tú les das el comienzo, y luego ellos echan a volar.
20:43Entonces, yo veo a ese estudiante de medicina de cuarto,
20:46pienso, ¿cómo va a ser como R1?
20:48Pues es que va a volver locos a todo el servicio,
20:50porque va a llegar con la cabeza como un bombo de ideas.
20:54Y o bien se encuentra el caldo de cultivo adecuado
20:57para empezar a implementar todas esas ideas que tiene
20:59por la formación que ha recibido, o se va a frustrar muy rápido.
21:02Y no se trata de decir...
21:04Es un reto para las empresas privadas y para las administraciones.
21:07No se trata de mejorar un poquito lo que hacemos,
21:10se trata de muchas veces cambiar cómo lo hacemos.
21:12Es decir, monitorizar a un paciente en remoto, en tiempo real,
21:15cambia el juego, cambia completamente el juego,
21:17cambia la estructura de seguimiento.
21:19El médico que está en consulta no puede estar a la vez en consulta
21:21y a la vez atendiendo a la urgencia
21:23y a la vez atendiendo al paciente en su domicilio.
21:25Eso es imposible.
21:26Igual necesitas a un neurólogo que esté en su sala de informática
21:29con 40 pantallas y que se dedique solo a monitorizar a 1.000 pacientes.
21:34Y está especialmente entrenado a atender a esos pacientes.
21:37Que esa no es la atención completa de esos pacientes.
21:40Habrá otro servicio que será presencial,
21:41habrá que explorarle, habrá que probar cosas de la marcha,
21:45pero habrá que incorporar a ese clínico friki que haga esta nueva...
21:52Ese clínico friki, es verdad.
21:55Sí, pero es un reto lo que dije, porque efectivamente
21:57si llegan estas nuevas generaciones y se encuentran con que no hay un entorno
22:02en el hospital, en el centro donde investiga, donde sea,
22:05pues va a generar frustración.
22:07De manera que estamos ante algo nuevo,
22:09que vamos aprendiendo poco a poco,
22:11que es potentísimo, que tiene un potencial enorme,
22:14pero que puede ser también muy peligroso,
22:15como en todas las revoluciones que hemos vivido,
22:18según como lo vayamos cambiando,
22:22mejorando y usando.
22:24¿No?
22:24Exacto.
22:26¿Qué son los agentes de IA, por acabar?
22:29Para mí los agentes de IA son la verdadera revolución.
22:33¿Y qué son? ¿Cómo los definimos?
22:35Es un chat GPT con brazos y piernas.
22:38De manera que no solamente le hago preguntas y me contesta,
22:42sino que ejecuta.
22:44Entonces, por ejemplo, yo le puedo decir a un agente
22:47me ha pedido primera consulta a un paciente con sospecha de Parkinson,
22:52haz una planificación de todo lo que necesita,
22:55reserva todas las citas y llámale y pregúntale
22:58si ha tenido esto, esto y esto.
23:00Si ha tenido esto, esto y esto, añádale esta prueba.
23:02Entonces, el chatbot lo que hace es
23:04primero ver la solicitud que se ha hecho
23:06de esa primera consulta de Parkinson,
23:08saca el protocolo que yo tengo en el hospital ya escrito
23:10y mira el protocolo y dice
23:12necesita una resonancia magnética del cerebro,
23:14me lo estoy inventando.
23:16Y entonces va al sistema de citas del hospital,
23:18mira de dónde vive el paciente,
23:21calcula el transporte desde su lugar por tren
23:24y dice, se lo cito a las 12 para que le dé tiempo a llegar.
23:27Y me lo deja citado.
23:28Y además crea el informe de por qué ha pedido la prueba.
23:31Y luego le llama al paciente mediante un chatbot
23:33y le pregunta, oiga, ¿usted tiene esto, esto y esto?
23:35Y le dicen, sí, sí, sí, muy bien.
23:37Que sepa que tal día tiene tal prueba,
23:39tal día tiene tal prueba, tal día tiene tal prueba,
23:40tiene tal prueba, tiene tal prueba.
23:41Y reserva lo que se le ha pedido
23:43y le envía un mensaje al médico y le dice,
23:45he reservado esto esta fecha, esta fecha, esta fecha,
23:47esta fecha, esta fecha.
23:48De manera que no solo nos da respuesta
23:51de un conocimiento, sino que ejecuta.
23:55Eso es una liga superior.
23:57Y es un riesgo superior.
23:59Porque si se equivoca,
24:00y los modelos hoy en día alucinan,
24:03no sé si os suena el término,
24:05va a cometer errores ejecutados.
24:07Eso tiene unas consecuencias de todo tipo,
24:09pero en lugar para el paciente, por supuesto,
24:11pero legales también.
24:12Entonces, estamos empezando a jugar con los agentes.
24:16Entonces, por ejemplo,
24:17con los alumnos de medicina,
24:18la semana que viene vamos a construir un agente juntos
24:20para una consulta clínica.
24:22Entonces, yo creo que todavía no están maduros,
24:25todavía es el comienzo
24:28de una nueva mini revolución dentro de la revolución,
24:31pero creo que eso va a ser
24:32lo que cambia las reglas del juego.
24:34Y combinar agentes con IA generativa
24:36que están pensando soluciones con reglas
24:40donde tú le obligas a tomar las decisiones
24:42que tú quieres de manera cerrada,
24:44o sea, combinar la IA generativa con las reglas
24:46es donde creo que está el mundo clínico.
24:48A veces yo no quiero que tú me generes nada.
24:50Quiero que hagas lo que yo te digo.
24:52Y a veces quiero que me generes,
24:53por ejemplo, consejos a un paciente
24:55para un estilo de vida.
24:57Se lo puedo generar, me lo puedo permitir.
24:58Lo que nunca cambiara sería la mirada
25:00de un médico directamente a su paciente.
25:04Ni el agarrarle de la mano
25:05y que sienta nuestra piel.
25:07Eso no va a cambiar.
25:08Eso no va a cambiar.
25:09¿Nos lo garantizan?
25:12Es mi deseo.
25:14Es su deseo.
25:15Es mi deseo.
25:18Y luego una labor, se imagino, de educación.
25:19Educación a los pacientes para que confíen
25:21y luego para que solo lean
25:23lo que ustedes les digan que lean.
25:25Porque Internet es una cosa infinita
25:27y ahora con la IA, pues imagínate,
25:29te pones ahí, pim, pim, pim, pim,
25:31y te puede generar mucha más confusión.
25:34Yo creo que ahora el clínico va a tener
25:36una doble misión,
25:37que es hacer el diagnóstico
25:38y explicar al paciente lo que tiene
25:40y el tratamiento que tiene que tomar
25:41y reorganizar toda su cabeza
25:43con todo lo que le ha metido
25:44Internet y la IA generativa,
25:46que habrá cosas que serán verdad
25:48y habrá muchas cosas que serán mentira.
25:50Una última cuestión.
25:51Mi hija tiene 15 años
25:53y tiene verdadera vocación médica.
25:55Dice que quiere ser médico
25:56y está empeñada
25:57y lo dice de verdad.
25:59Pero ha oído hablar
26:00de la ingeniería biomédica
26:02y dice que a qué se dedica.
26:06Que por un lado
26:09lo que encuentra es gente
26:10que le desanima a ser médico
26:11porque las condiciones son muy difíciles,
26:13muy tal,
26:13y que por otro lado
26:14la ingeniería biomédica es esto
26:16porque al final
26:17por lo que yo lo entiendo
26:18tendrá que haber
26:18lo de siempre
26:19y lo de ahora.
26:21¿Qué le digo?
26:22No, no, no responda.
26:23Que le pregunte a ChatGPT.
26:26Bueno, es que me ha dicho
26:27que lo va a hacer.
26:28Me dijo que lo iba a hacer.
26:29Seguro que ya lo ha hecho.
26:30Seguro que ya lo ha hecho.
26:32Mira, por ejemplo,
26:32nosotros tenemos un proyecto
26:34en el Hospital Moncloa
26:35de aquí de Madrid
26:35y hemos colocado
26:37cámaras térmicas
26:38en el techo
26:38de los boxes de UCI
26:40y estamos midiendo
26:41en tiempo real
26:42la temperatura corporal
26:43con los patrones
26:44de la perfusión periférica
26:45y podemos detectar
26:46una vasoconstricción periférica,
26:48podemos detectar
26:48muchas cosas
26:49y con algoritmos
26:50estimar la perfusión
26:51de los órganos.
26:52Todo ese montaje
26:53lo hacen los ingenieros biomédicos
26:55porque hay que moverse
26:56en la UCI,
26:57hay que entender
26:57cómo funciona la UCI,
26:58hay que entender
26:59los datos que estamos buscando,
27:01pero todo lo que es
27:01la sensorización,
27:03el IOMT,
27:03la comunicación,
27:04los microcontroladores,
27:06el servidor,
27:06es un mundo
27:08que mezcla
27:09la informática
27:10con la clínica
27:11y es un mundo apasionante.
27:14Son ingenieros
27:15que hablan el lenguaje médico,
27:16que se mueven por la UCI
27:17vestidos con el pijama
27:19y saben moverse,
27:21que no se puede tocar,
27:22que es campo estéril,
27:23saben perfectamente
27:23el mundo clínico
27:24y trabajan en la UCI,
27:26ellos trabajan en la UCI,
27:27pero son ingenieros.
27:28Entonces,
27:29yo creo que
27:30ese campo
27:31ya empiezan a salir
27:32los primeros alumnos,
27:34lo que tenemos que hacer
27:35es crear
27:36los puestos de trabajo
27:37para no perder
27:38esos alumnos
27:39y que se incorporen
27:39al ámbito clínico,
27:40sean tanto público
27:41como privado
27:42y a día de hoy
27:43no tenemos esos puestos.
27:45Entonces,
27:45creo que es urgente
27:46crear y generar
27:47esas plazas,
27:48no con dinero
27:49de investigación
27:50y becas de mil euros
27:51que duran un año
27:52y luego te lo cierro,
27:53sino puestos de trabajo
27:55competitivos
27:56en el ámbito
27:57privado también.
27:58Doctor Porta
27:59me miraba y decía
28:00que sea médico,
28:01¿no?
28:01Sin ninguna duda,
28:03no se arrepienten,
28:03¿no?
28:04Bueno,
28:04yo me quedo de todo esto,
28:06con todo lo que ha dicho
28:06que es fascinante,
28:07me quedo con su promesa
28:08de que nunca dejarán
28:10de mirarnos a los ojos
28:11y cogernos la mano
28:12que es lo importante
28:13y todos los que están ahí
28:14detrás
28:15y nos están viendo
28:16y son médicos
28:17lo saben
28:17y están haciendo así
28:18aunque ustedes lo vean.
28:19Gracias,
28:20muchas gracias.
28:21Doctor,
28:22muchas gracias.
28:23Gracias.
28:24Gracias.
28:25Gracias.
28:27Gracias.
28:28Gracias.
28:28Gracias.
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