En enero de 2011, el sistema Watson de IBM ganó el concurso de Jeopardy!. Watson era en aquel momento un sistema IA capaz de responder a preguntas formuladas en lenguaje natural. Durante tres días Watson demostró sus capacidades derrotando a dos oponentes humanos que habían destacado como campeones en el juego.
La euforia se apoderó de todos e hizo pensar a muchos que la IA podría resolver cualquier problema, incluso curar el cáncer.
En octubre del 2013 el M.D Anderson Cancer Center anunció que había contratado una año antes a IBM para el desarrollo de un sistema denominado Oncology Expert Advisor (OEA) con Watson como tecnología subyacente. Se trata de uno de los proyectos más ambiciosos del centro que gozaba de un fuerte respaldo por parte del CEO.
Un mes más tarde del anuncio del proyecto una comunicación del centro sugiere que el plan para abordar la leucemia estaba prácticamente resuelto.
En noviembre del 2015, la entidad auditora de la Universidad de Texas, a la que pertenece el centro médico, emite un informe en el que revela que hasta ese momento se habían invertido sesenta y dos millones de dólares USA en el proyecto y que no se había tratado un sólo paciente, el sistema no se había integrado con el sistema de historia clínica electrónica del centro y que existían deficiencias en la gestión del proyecto. El proyecto fue paralizado de forma indefinida y el CEO dimitió a los pocos meses.
Durante ese mismo periodo otros proyectos de IA se estaban ejecutando en el M.D Anderson. Estas iniciativas mucho menos ambiciosas incluían un sistema de recomendación para los familiares de los pacientes, un sistema predictivo para determinar qué pacientes necesitarían ayuda con la factura del centro y automatización del help desk para el registro de incidencias TI. Proyectos que contribuyeron a mejorar la satisfacción del paciente, los resultados financieros del centro y evitar entradas de datos monótonas para el personal del centro.
A pesar de la experiencia con OEA, el M.D. Anderson se encuentra comprometido con la IA y ha puesto en marcha un centro de competencia en IA. Tampoco ha abandonado la aplicación de la IA al diagnóstico y tratamiento del cáncer. Otro programa llamado APOLLO utiliza machine learning para generar modelos predictivos de respuesta al tratamiento de los pacientes según su perfil genético e historia clínica. Aunque con objetivos ambiciosos se basa en técnicas de machine learning que se encuentran bien establecidas y que son similares a las utilizadas en otros centros de investigación del cáncer.
Varias enseñanzas podemos extraer del caso de M.D. Anderson Cancer Center:
- La tecnología IA no está aún preparada para ayudarnos en la resolución de problemas complejos como la “cura del cáncer”, pero sí puede ayudarnos en la resolución de problemas más modestos que tienen un impacto en la satisfacción de los pacientes, profesionales, optimización de flujos de trabajo y costes.
- Es muy importante que los directivos de las organizaciones de salud tengan una comprensión conceptual de lo que es la IA y qué tipo de problemas puede resolver actualmente. Evitará pérdidas innecesarias en recursos, tiempo, y dinero.
- Es necesaria una evaluación rigurosa de los proyectos IA a abordar así como de las propuestas de solución por parte de los proveedores.
- Las pruebas de concepto pueden desempeñar un papel muy relevante para determinar si el proyecto es viable en el contexto de la organización de salud que pretende ejecutarlo.
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