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Sanidad y robótica: los radiólogos quedarán obsoletos en cinco años

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El inversor Vinod Khosla hace tiempo que empezó a pintar un futuro nada prometedor para los profesionales de la sanidad. Hace más de cuatro años, cuando la inteligencia artificial no estaba tan avanzada como en la actualidad ni había tanta preocupación porque los robots fueran a arrebatar sus puestos de trabajo, Khosla ya estaba seguro de que las máquinas acabarían sustituyendo al 80% de los médicos. Esta teoría ha sido remarcada ahora que la robótica está cada vez más implantada en nuestras vidas. Por poner un ejemplo, el empresario cree que los primeros en caer serán los radiólogos, en un plazo de 5 años.

Según la CNBC, Khosla ha realizado estas polémicas declaraciones en una entrevista para un podcast de la startup de biotecnología Color Genomics, donde afirma que hay muchos algoritmos de gran sofisticación que son mejores que los especialistas médicos a la hora de detectar problemas o indicios de desarreglo, que pueden desembocar en un fallo en determinadas imágenes médicas, como las obtenidas a partir de rayos X o escáneres. Además, cree que no hay ninguna razón para que los humanos tengan que desempeñar esta función.

Para Khosla, la capacidad de los ordenadores de cara al radiodiagnóstico es muy superior a la del humano, por mucha formación y experiencia que tenga. Uno de los motivos que le llevan a hacer esta afirmación es su rapidez. Según apunta, los ordenadores pueden analizar miles de escáneres para buscar problemas y evaluar posibles diagnósticos, al mismo tiempo que utilizan para ello las investigaciones médicas más recientes.

Las declaraciones de Khosla se han hecho públicas en un momento en el que muchas empresas de tecnología han puesto su vista en el sector médico y están desarrollando nuevas herramientas para él. Entre ellas, Alphabet, que cuenta con una división dedicada a la investigación de la salud y las ciencias de la vida. No hace mucho que se asoció con Nikon para crear herramientas de machine learning para detectar y diagnosticar enfermedades como la retinopatía diabética y edema macular, dos de las principales causas de ceguera en enfermos de diabetes. IBM es otra de las que más está apostando por la mejora de la medicina, con el desarrollo de Watson para ayudar a los médicos a resolver casos difíciles mediante la búsqueda de datos entre miles de trabajos de investigación en minutos.

Ayudar más que sustituir

No obstante, muchos de los esfuerzos en los que estas empresas están enfrascados no están centrados en sustituir a los médicos y otros profesionales sanitarios, sino que más bien buscan darles más herramientas y medios para mejorar en sus funciones y tareas. Concretamente, en el caso de los radiólogos, que están convencidos de que su trabajo cobrará más importancia a lo largo de los próximos años. En concreto, el algoritmo de Kaggle es muy importante para ellos, ya que se desarrolló para facilitarles la derivación de los pacientes al especialista correspondiente. Así pueden dar prioridad a unos casos sobre otros en función de su gravedad, aunque tengan que analizar miles de pruebas.

Se da la casualidad de que los radiólogos son uno de los colectivos profesionales más avanzados en el uso de tecnología de toda la profesión sanitaria, puesto que llevan años utilizando herramientas de diagnóstico asistidas por ordenador. Por lo tanto, son uno de los objetivos de las tecnológicas. Según ven la situación radiólogos como Garry Choy, de San Francisco, los ordenadores les proporcionan más tiempo libre para hacer lo que los humanos hacen mejor y no tienen que ver directamente con el diagnóstico. Por ejemplo, pasar más tiempo atendiendo a sus pacientes.

Otros, como Simon Rascovksy, radiólogo y director de informática médica en una startup de software para salud llamada Nucleus Health, no es la primera vez que oyen declaraciones similares a las de Khosla. Pero en su opinión, es todo producto del revuelo que hay alrededor de la inteligencia artificial. Más que nada, porque la radiología no cuenta todavía con aplicaciones basadas en deep learning clínicamente probadas. Por lo tanto, por mucho que Khosla opine que los radiólogos deben ir buscando otro empleo, los profesionales de dicho campo no lo creen así.

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