Sarai Suárez: «El uso de la IA puede mejorar la comprensión de los informes médicos, favoreciendo así la participación activa del paciente y su alfabetización en salud»

Crear una nueva versión, simplificada y personalizada, de los —por lo general— complejos e incomprensibles informes médicos utilizando modelos de inteligencia artificial (IA) generativa. Este es el objetivo del proyecto «Mejorando la comunicación médico-paciente con IA», ganador de la ayuda De la Idea al Proyecto del eHealth Center de la UOC, y desarrollado por Sarai Suárez, estudiante del máster universitario de Salud Digital (E-Health) de la UOC.

Licenciada en Comunicación Audiovisual y especializada en marketing online, esta asturiana afincada en Barcelona desarrolló durante casi dos décadas su trayectoria profesional en el área digital, dando después el salto al ámbito sanitario en el contexto de la creciente transformación tecnológica de este sector. Fue entonces cuando empezó a trabajar como TCAE (auxiliar de enfermería) en el Hospital Vall d’Hebron, un giro profesional que le permitió fusionar sus habilidades digitales y su compromiso con la atención sanitaria. De su bagaje profesional, su experiencia como estudiante de la UOC y las peculiaridades del proyecto galardonado nos habla en esta entrevista.

¿Cómo surgió la idea de poner en marcha este proyecto, que ha resultado ganador en la jornada eHealth Project de la UOC?

Soy una entusiasta de la tecnología y, siempre que puedo, ejerzo de early adopter (adopción temprana de tecnologías emergentes). La IA generativa me motivó a explorar soluciones innovadoras y, discutiendo con compañeros de trabajo, nos dimos cuenta de que esta innovación podría aplicarse para el eterno problema existente en la comunicación médico-paciente: la incomprensión de los informes. Existe evidencia científica de que muchos pacientes (yo misma) tienen dificultades para comprender la terminología utilizada en la documentación médica que se les entrega.

En el potencial de los nuevos modelos de lenguaje de los chatbots de la IA para adaptar, resumir y traducir contenidos complejos, vimos una oportunidad de aplicar esta tecnología para beneficio directo de los pacientes. Sabíamos que sería un reto ambicioso, pero creíamos que valía la pena investigar si la IA puede ayudar a transformar un documento densamente técnico en una versión optimizada para la comprensión del paciente promedio, y vislumbramos que esto abriría una nueva dimensión a la medicina personalizada.

De forma resumida, ¿en qué consiste exactamente el proyecto y cuál es su objetivo principal?

Se basa en la utilización de modelos de IA, como ChatGPT, para generar versiones simplificadas y enriquecidas de los informes médicos sin tener que demandar más tiempo a los facultativos. Esta nueva versión del informe original está adaptada y “personalizada” para cada paciente en función de los datos que introducimos en la IA. 

El propósito principal es facilitar la lectura y comprensión de estos documentos, adaptando los textos a los respectivos niveles de alfabetización en salud, aprovechando la capacidad de estos modelos de lenguaje para, de forma automatizada, adaptar los informes médicos a un formato más accesible y enriquecerlos con explicaciones comprensibles sobre los términos médicos y abreviaciones utilizadas. El objetivo final es confirmar si esta tecnología puede implementarse para asistir en la comprensión del paciente promedio, fomentando así una comunicación más efectiva con el médico. 

En qué momento de desarrollo se encuentra?

Está en una fase preliminar, en la que hemos realizado un primer estudio piloto de evaluación por expertos en redacción de informes hospitalarios y en alfabetización en salud. Esta primera etapa nos ha permitido recopilar las primeras evaluaciones de tres modelos de lenguaje utilizados: modelos de código abierto como Meta-llama 2 (opensource), o bajo licencia (como OpenAi-chatGPT o Claude de Anthropic), y una retroalimentación valiosa que nos ayudará a refinar la configuración de los modelos y establecer una hoja de ruta para elaborar a futuro un protocolo de estudio en pacientes. 

El problema de la «comunicación efectiva»

¿Ha habido algún trabajo similar en este sentido? ¿Qué aporta el proyecto respecto a la evidencia sobre este tema?

Existen algunos antecedentes de uso de software y programas entrenados con IA para la simplificación de informes médicos dirigidos a pacientes, pero la mayoría son estudios limitados, centrados en sustituir términos o generar pequeñas explicaciones. Ninguno había explorado en este contexto la aplicación de potentes modelos de lenguaje específicos y avanzados como ChatGPT-4 o Llama 2 en la adaptación de informes médicos. 

Lo que tiene de novedoso nuestro proyecto es que estamos llevando a cabo un estudio en el que expertos evalúan y comparan tres tecnologías distintas de IA generativa para la preparación de informes de alta hospitalaria en diferentes dimensiones. 

El punto de partida del trabajo es la falta de una “comunicación efectiva” que dificulta la comprensión de los informes por parte de los pacientes. ¿Qué consecuencias puede tener este problema en el manejo de sus patologías?

La falta de comprensión o el tener dudas sobre el informe médico puede llevar a que el manejo posterior de la salud no sea el correcto y dificulta que el paciente participe activamente de las decisiones sobre su atención sanitaria. No entender los términos médicos, el diagnóstico, el tratamiento recetado o las recomendaciones al alta puede desembocar en la incorrecta administración de medicamentos, mala adherencia, incapacidad de reconocer síntomas críticos o signos de alarma, y alteración del seguimiento de visitas. 

Todo ello supone un obstáculo significativo para un adecuado autocuidado, fomentando una mayor dependencia y menos autonomía por parte del paciente, sin olvidar que, la incapacidad para comprender la propia salud puede generar frustración y ansiedad, llevando al paciente a abandonar el seguimiento médico o a buscar alternativas no confiables.

¿Cuáles son las principales aportaciones de la IA a la adecuación de los informes médicos para que sean comprendidos por los pacientes? 

Un informe médico entendido correctamente cambia la dinámica de las consultas, permitiendo un diálogo más efectivo y una colaboración más estrecha en la toma de decisiones médicas, lo que supone un avance significativo en la personalización de la atención sanitaria. 

La IA permite “traducir” de forma rápida y automática textos complejos a versiones simplificadas con un vocabulario adaptado al conocimiento del paciente, y a diferencia de soluciones anteriores basadas en reglas, aprende estas simplificaciones directamente de ejemplos reales de lenguaje humano. Esto da lugar a adaptaciones más naturales y efectivas. Además, al ser automatizada, esta traducción no demanda tiempo extra del equipo médico, añadiendo así calidad al tiempo de visita del paciente.

Cómo experta, ¿qué otras ventajas destacarías de la aplicación de la IA en el ámbito de la medicina?

Además de mejorar la comunicación y democratizar el acceso a la información, ayuda a agilizar tareas administrativas gracias a la automatización a gran escala. Asimismo, desde hace años viene siendo un potencial transformador en distintas áreas de la medicina como los diagnósticos asistidos, la predicción de enfermedades y la personalización de tratamientos. 

Actualmente, impulsa avances en imagenología, genómica y monitorización de signos vitales. En investigación clínica, acelera el diseño de fármacos y terapias innovadoras, aumenta las posibilidades del monitoreo y de atención domiciliaria, y es una aliada en la ejecución de intervenciones preventivas. Todas estas aplicaciones tienen el potencial de transformar la atención médica, haciéndola más proactiva y centrada en el paciente.

¿Cuáles son las principales limitaciones a la implantación efectiva de la IA en el sistema sanitario actual?

El principal problema radica en su opacidad: al desconocer los datos utilizados, resulta una “caja negra” propiedad de empresas privadas, lo cual dificulta su evaluación y plantea retos éticos y tecnológicos.

Obstáculos adicionales son la capacidad de explicar los datos de la IA (especialmente en la toma de decisiones basadas en datos) y aspectos éticos y legales, como la responsabilidad por errores y la privacidad. Asimismo, la falta de transparencia impide realizar una “regresión de causalidad” legalmente.

No comparto la idea de que los profesionales vean la IA como una amenaza al rol médico. Sí pueden ser un poco escépticos sobre la fiabilidad y manifestar la típica resistencia al cambio, al igual que ocurre en los pacientes, pero creo que es percibida más como una oportunidad que como un factor amenazante.

Regulación, seguridad y privacidad de datos

Estas nuevas soluciones y tecnologías (IA, ChatGPT), ¿están debidamente reguladas de forma que la seguridad / privacidad de los datos estén totalmente garantizadas?

A nivel internacional no existe una regulación uniforme sobre el uso de la IA, de forma similar a lo que ocurre con la ley de datos personales. El Europa se acaba de aprobar (8 de diciembre de 2023) un acuerdo provisional sobre la propuesta relativa a normas armonizadas en materia de IA, el denominado “Reglamento de Inteligencia Artificial”, un marco regulatorio pionero en el mundo. La ley categoriza el uso de la IA por sistema de responsabilidad por daños, niveles de riesgo. Un chatbot como ChatGPT, por ejemplo, se clasifica como “riesgo limitado”, y tienen la obligación específica de transparencia. En nuestro caso, ponemos en conocimiento del usuario que ese informe está creado con IA.

¿Se contempla que el proyecto tenga continuidad o llevar a cabo una nueva investigación en esta línea?

Si los resultados preliminares de este estudio piloto con expertos son positivos, que parece que lo son, se plantearía un estudio piloto con pacientes, un  ensayo controlado con un muestreo por conveniencia en un entorno de pruebas <span style="font-weight: 400;»>sandboxing donde realizar los cuestionarios de manera segura y controlada, sin afectar a la actividad asistencial del hospital.

¿Qué ha supuesto, desde el punto de vista de su puesta en marcha, que el proyecto haya sido galardonado por la UOC?

Un gran reconocimiento a la innovación y aplicabilidad del proyecto. Nos motiva a seguir desarrollándolo y llevarlo a la práctica con más solidez, y nos proporciona la oportunidad de obtener mayores recursos y fortalecer nuestro enfoque en su implementación práctica. Queda un largo camino por recorrer y somos conscientes de que el proyecto demanda una dedicación continua y un seguimiento constante debido a la naturaleza dinámica y acelerada del desarrollo de la IA, un tren con mucho potencial que no debíamos dejar pasar, y el premio refuerza nuestra convicción de que estamos en el camino correcto.

Finalmente, ¿cómo ha sido tu experiencia como estudiante del máster universitario de Salud Digital (E-Health) de la UOC?

Muy enriquecedora y “sorprendente” en cuanto al limitado conocimiento que tenía del sector antes de cursarlo: se tiende a pensar que todos los sectores comparten similitudes, pero en el caso de la salud digital, esta premisa no se sostiene, pues presenta peculiaridades y particularidades que hacen que este sector sea único y requiera enfoques específicos en términos de regulación, ética, tecnología y prácticas clínicas.

Ha supuesto una gran experiencia aprender de profesionales y académicos líderes en el campo de la salud digital y, además, el enfoque práctico y flexible del plan de estudios me ha facilitado poder compaginarlo con las jornadas laborales de un hospital. Asimismo, la relevancia de los temas, su actualidad y las competencias que he desarrollado me han proporcionado buenos cimientos para enfrentarme a los desafíos actuales y futuros de la medicina digital, y han sido fundamentales para el éxito de mi proyecto.