“De res no ens servirà la IA si no avancem cap a una atenció mèdica més accessible, humana i democràtica”

Joan M. Nuñez do Rio té una interessant trajectòria a la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). El 2019 es va estrenar a la UOC com a professor col·laborador en assignatures com ‘Intel·ligència artificial avançada’ i ‘Aprenentatge automàtic’, i com a supervisor de treballs de màster i de grau de l’àrea d’intel·ligència artificial. Doctor en Visió per Computador i màster en Visió per Computador i Intel·ligència Artificial per la Universitat Autònoma de Barcelona, a més d’enginyer de Telecomunicació per la Universitat Politècnica de Catalunya, actualment és investigador a la Universitat Oberta de Catalunya en qüestions relacionades amb la visió per computador i la imatge mèdica, i s’estrena ara com a nou professor dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació. Parlem de la seva trajectòria professional, de com afronta la nova etapa com a docent a la UOC i dels principals reptes de la intel·ligència artificial en Medicina.

Per a la gent que no estigui familiaritzada amb aquest camp de coneixement, podries explicar breument què és la visió per computador?

La visió per computador és la branca de la intel·ligència artificial que es concentra en proporcionar a les màquines habilitats per interpretar i analitzar el món visual que les envolta. Això es tradueix en dotar-les de la capacitat d’extreure qualsevol mena d’informació d’imatges o vídeos o, fins i tot, de crear-ne de nous.

Què et va portar a interessar-te en la intel·ligència artificial i la visió per computador?

El meu interès en la intel·ligència artificial va arribar directament des de la visió per computador. Durant la carrera vam fer alguna pràctica en què havíem d’extreure informació d’imatges i ja vaig saber que m’hi volia especialitzar. Directament vaig anar a comprar-me alguns llibres i a fer els meus “programets” a casa. Estem parlant d’abans de la gran revolució de l’aprenentatge profund!

Has tornat a Barcelona després de vuit anys a Londres com a investigador. Després de la teva experiència a l’University College London i el King’s College London, quins han estat els aprenentatges més valuosos que has obtingut de treballar en aquests prestigiosos centres? Com afrontes aquesta nova etapa?

Estic molt agraït d’haver tingut l’oportunitat de treballar a aquestes grans institucions i amb grans professionals, no només pel seu talent, sinó, també, per la seva generositat. La meva etapa allà va començar després de defensar la meva tesi doctoral i ha estat una gran escola en tot el que té a veure amb la vida acadèmica, formant part de projectes de recerca de gran abast i amb enginyers i metges amb una forta vocació científica. Ara, aquesta nova etapa l’afronto amb molta il·lusió i amb la intenció de continuar sumant, als projectes actuals, nous projectes, nous aprenentatges i nous companys.

Has treballat en diversos projectes internacionals. Com ha influït el teu treball en altres països en el teu enfocament cap a la recerca i l’educació? Quin és el projecte del qual estàs més orgullós?

Com et deia, he viscut la major part de la meva vida acadèmica al Regne Unit. Per tant, m’ha influït absolutament en tot. La veritat és que tots els projectes en què he treballat han estat importants per mi i, a més, tenen molta relació entre ells. Suposo que, per durada i abast, té un significat molt important per mi haver format part de l’estudi ORNATE, dirigit per la Dra. Sobha Sivaprasad i, en la branca d’IA en particular, pel Dr. Christos Bergeles. En aquest estudi, de més de quatre anys de durada, i amb la col·laboració de diferents institucions del Regne Unit i de l’Índia, vam treballar en el desenvolupament de noves eines per diagnosticar la retinopatia diabètica. La premissa principal és que aquestes noves eines havien de poder ser implementades a països sense una forta infraestructura, arribant a indrets, potser, a centenars de kilòmetres de l’hospital més proper.

Com a expert en visió per computador, has desenvolupat la teva recerca principalment en el camp de la imatge mèdica. En què consisteix?

La imatge mèdica és el camp de la medicina que fa servir imatges de diferents parts del cos humà per al diagnòstic i el tractament de patologies. Des de la visió per computador posem tècniques d’intel·ligència artificial al servei d’aquests mateixos objectius i, per tant, treballem en el processament d’imatges o vídeos de qualsevol modalitat mèdica, com serien les imatges de fons d’ull, la radiografia o la ressonància magnètica.

Com ha estat la teva transició des de rols més centrats en la recerca al sector de la docència com a professor a la UOC? 

La docència sempre ha estat lligada a la meva activitat acadèmica. De bon principi, durant la meva etapa predoctoral, ja tenia responsabilitats de docència. Sempre he gaudit molt la relació amb l’alumnat i crec molt en la tasca i la responsabilitat de la universitat com a nexe entre la innovació i la formació dels creadors del futur. Connecta molt amb la forta component de generositat que fonamenta, crec jo, l’activitat acadèmica, entre col·laboradors, o entre docents i alumnat.

Quina és l’àrea o assignatura que més gaudeixes ensenyant?

Gaudeixo molt les assignatures lligades directament a la meva recerca en IA i visió per computador, però també les assignatures de matemàtiques, que fonamenten totes les tècniques que fem servir en la nostra i en moltes altres disciplines.

Què et va motivar a assumir un paper més actiu com a docent a la UOC, més enllà del teu rol anterior com a professor col·laborador?

Ho vaig veure com una transició molt natural. Sent ja part de la “família” UOC, fer un pas endavant i incorporar-me com a docent investigador ha estat molt fàcil. A més, em fa molta il·lusió formar part d’aquesta institució i aportar-hi el meu petit gra de sorra, tant pel que fa a la part docent com a la part d’innovació i recerca.

Ensenyar en una universitat en línia com la UOC presenta desafiaments únics. Com afrontes la impartició de temes tan tècnics com la intel·ligència artificial i les matemàtiques en un entorn virtual?

La UOC, que ha estat la primera a fer tantes coses, i no és casualitat que arribi a celebrar els trenta anys que celebra aquest any, ha consolidat una potent plataforma que s’adapta perfectament a les necessitats dinàmiques de l’alumnat. El model d’ensenyament en línia de la UOC facilita la comunicació directa i constant entre docents i alumnat i entre companys a les aules, fent que l’intercanvi d’idees i de materials sigui excepcionalment fluid. Des de les assignatures amb una component més tècnica o matemàtica és molt fàcil aprofitar-nos de totes aquestes eines.

Com incorpores les teves experiències i descobriments de recerca en la teva metodologia d’ensenyament? Pots compartir algun exemple concret?

És important que les aules no estiguin aïllades de la realitat. Per exemple, en les assignatures relacionades amb la intel·ligència artificial, sempre s’ha de mirar de fer que l’alumnat s’enfronti a problemes reals. En aquest sentit, els problemes d’imatge mèdica, com la detecció de patologies, proporcionen un gran marc de treball, no només per veure el potencial de les eines que l’alumnat aprèn a utilitzar, sinó per comprendre i detectar les seves limitacions.

Què creus que és el més important que els estudiants han d’aprendre sobre intel·ligència artificial per preparar-se per al futur imminent?

Qualsevol expert que hagi de participar en el disseny d’eines basades en IA ha de conèixer, òbviament, els detalls de les tècniques que farà servir. A aquest aprenentatge, però, és fonamental afegir-hi capacitats que li permetin estudiar i analitzar curosament el funcionament de les eines desenvolupades i, per exemple, detectar-hi qualsevol mena de biaix. Tots aquests aspectes tècnics, a més, han d’anar acompanyats del desenvolupament d’una consciència del poder transformador de la IA i del seu impacte des d’una perspectiva ètica i social.

La IA està transformant la medicina de maneres que abans eren inimaginables. Des de la teva experiència, quin creus que és l’impacte més gran que la IA ha tingut en la medicina, especialment en oftalmologia?

En els últims anys s’ha estat treballant en molts fronts importants i interessants. Alguns dels exemples més clars els trobem en la diagnosi de variades patologies, com la retinopatia diabètica, el glaucoma o la degeneració macular associada a l’edat, però, també, en l’anàlisi de lesions a la retina o el processament de vídeos d’intervencions, com serien les de cataractes. Alguns d’aquests sistemes de detecció i diagnosi, entrenats amb milers o centenars de milers d’imatges i capaços de diagnosticar patologies amb una gran exactitud, han rebut ja l’aprovació de la FDA (Food and Drug Administration, Administració d’Aliments i Medicaments dels Estats Units d’Amèrica).

Quins creus que són els pròxims grans desafiaments per a la intel·ligència artificial a la medicina?

Per avançar en l’arribada de les eines basades en la IA a la pràctica clínica hem de poder donar resposta no només als desafiaments tecnològics, sinó, també, a altres fronts d’igual o més importància. Per una banda, s’han d’afrontar les qüestions ètiques i d’impacte que comentàvem abans i s’ha de fer, com no pot ser d’una altra manera, des d’un punt de vista interdisciplinari. Aquesta reflexió ha de fonamentar una tasca reguladora que asseguri la bona gestió i aplicació d’aquestes noves eines. Tot plegat, a més, s’ha de fer escoltant al pacient. De res no ens servirà la IA si no avancem cap a una atenció mèdica més accessible, humana i democràtica.

Tot i que la IA té un enorme potencial, també hi ha preocupacions sobre els seus efectes a llarg termini. Existeixen riscos o possibles conseqüències negatives de l’ús de la IA en la medicina que et preocupin, ja sigui en termes d’errors diagnòstics, deshumanització de l’atenció mèdica o una dependència excessiva de les màquines?

La IA ha d’estar al servei del benestar de les persones. La tecnologia té un gran poder transformador i del que ens hem de preocupar és de què el seu desplegament respongui sempre a aquest principi.