Hablemos de Salud - Episodio 34: IA en salud: ¿Estamos preparados?

La inteligencia artificial ya está transformando la salud, desde la detección de enfermedades y el análisis de imágenes médicas hasta la optimización de hospitales y la reducción de tiempos de espera. En este episodio de Hablemos de Salud, Marcelo D’Agostino (OPS) y Daniel Luna (Hospital Italiano de Buenos Aires) analizan cómo estas tecnologías están cambiando la atención sanitaria, qué beneficios ya están generando para pacientes y profesionales, y cuáles son los principales desafíos relacionados con la privacidad, la regulación, la ética y la formación del personal de salud. Una conversación sobre el presente y el futuro de la inteligencia artificial en la salud, y sobre cómo aprovechar su potencial sin dejar a nadie atrás.

[00:00:00] Sebastián Oliel: Hoy en Hablemos de salud, vamos a conversar de algo que ya está transformando la salud en todo el mundo la inteligencia artificial. Hace apenas unos años parecía algo propio de la ciencia ficción. Hoy la inteligencia artificial ayuda a analizar radiografías, detectar enfermedades, resumir historias clínicas, prevenir brotes, acompañar a adultos mayores en situación de soledad. También a optimizar la gestión de hospitales e incluso apoyar el funcionamiento y la gestión de instituciones de salud. ¿Pero a medida que este movimiento avanza, también surgen nuevas preguntas: ¿Cómo se está utilizando realmente la inteligencia artificial en los sistemas de salud, en los centros de salud? ¿Podemos confiar en ellas? ¿Y qué oportunidades emergen y cuáles podrían ser los riesgos asociados a su uso? También qué papel seguirán teniendo los médicos, las enfermeras y otros profesionales de salud y qué están haciendo los países de nuestra región para utilizarla. ¿Están preparados para aprovechar esta nueva revolución tecnológica sin dejar a nadie atrás? Bienvenidos a Hablemos de salud y para conversar sobre este tema de Inteligencia Artificial y salud, nos acompañan hoy dos voces clave que nos van a ayudar a entender esta transformación. Desde la Organización Panamericana de la Salud nos acompaña Marcelo D'Agostino, que es jefe de la Unidad de Sistemas de Información y Salud Digital y desde el Hospital Italiano de la Ciudad de Buenos Aires, que es un centro colaborador, además de la OPS. En el tema de salud digital, nos acompaña Daniel Luna, que es médico y especialista en informática en salud y también es uno de los principales referentes de la región en temas de salud digital y Sistemas de información e inteligencia artificial aplicada a la práctica clínica. Bienvenidos Marcelo, Daniel, muchas gracias por estar en el podcast.

[00:02:08] Marcelo Dagostino: Muchas gracias. Un gusto estar aquí con vos de nuevo.

[00:02:10] Sebastián Oliel: Gracias. Bueno, para empezar y para quienes no están familiarizados o no los conocen, quisiera que nos cuenten un poco qué es lo que hacen en sus respectivas organizaciones. Empezamos contigo, Marcelo.

[00:02:22] Marcelo Dagostino: Muchas gracias. Yo soy Marcelo Dagostino, soy el jefe de la Unidad de Sistemas de Información y Salud Digital en la OPS, donde se encuentra también el proyecto de Inteligencia Artificial en Salud.

[00:02:32] Sebastián Oliel: Muy bien Daniel.

[00:02:34] Marcelo Dagostino: Bueno.

[00:02:34] Daniel Luna: Daniel Luna, argentino, encargado del Departamento de Informática en Salud del Hospital Italiano de Buenos Aires, el cual tiene el honor de ser el primer centro colaborador para la OPS en Salud Digital y también trabajando en el área académica en la Universidad del hospital.

[00:02:53] Sebastián Oliel: Muy bien. Bueno, un gusto tenerlos a los dos en el podcast de hoy. Tenemos tres argentinos. No fue intencional, pero acá estamos. ¿Y quería empezar preguntándote Marcelo, dónde estamos en Inteligencia y Salud en este 2026?

[00:03:07] Marcelo Dagostino: Bueno, mi primera respuesta sería: está en todos lados, en el sistema de salud, en el ámbito privado, público, académico. Estamos en una línea muy fuerte de incorporación de inteligencia artificial en la parte de equipamiento médico, pero también en todo lo que tiene que ver con la ciencia de datos, la vigilancia, la prevención de brotes, la anticipación de posibles emergencias de salud pública y a su vez está incorporado en el día a día de todos los trabajadores y trabajadoras del sector salud.

[00:03:39] Sebastián Oliel: ¿Y Daniel, la misma pregunta, pero para ti, vinculado con los hospitales o con tu hospital en particular, donde están utilizando ya inteligencia artificial?

[00:03:49] Daniel Luna: Bueno, un poco para complementar lo que dice Marcelo, creo que hay una suerte de reset tecnológico y aplica a todos los ámbitos de la sociedad, inclusive no solo en el ámbito de la salud, pero en el ámbito en particular de la salud. Podría contarte que el hospital o el departamento Inteligencia Artificial es como un paraguas que hoy se asocia a lo que son los grandes modelos de lenguaje, pero hace muchos años que hay inteligencia artificial desde diferentes técnicas y el hospital lleva 15 años haciendo diferentes tipos de técnicas en diferentes dominios. Y el más importante o el que más efecto tuvo, son aquellos que son sistemas basados en reglas que se llaman sistemas expertos. Nuestra historia clínica que desarrollamos en los últimos 25 años tiene alertas, recordatorios. Luego pasamos a procesamiento natural, después visión computacional. Hay varias líneas y te diría que ahí hay un gran avance. Es decir, sistemas que tratan de interpretar las imágenes y colaboran con el radiólogo para mejorar sus informes. Y en este momento estamos desarrollando ya como una cuarta etapa lo que tiene que ver con, inteligencia artificial generativa, con un asistente que colabora con el profesional adentro de la historia clínica contándole cosas del paciente y uno puede hacerle preguntas como si fuera un chat GPT pero contenido con un buen resguardo de la privacidad de los datos y contenido en los datos propios del paciente. Y lo que pregunta el médico.

[00:05:17] Sebastián Oliel: Bien, y para los dos. Pero Marcelo, ¿por qué estamos utilizando tanta inteligencia artificial o qué beneficios ya se están viendo que tienen para la atención, para los profesionales, para los pacientes utilizar y para los sistemas de salud utilizar estas herramientas?.

[00:05:35] Marcelo Dagostino: Tiene múltiples beneficios en diferentes áreas. Por ejemplo, te doy el caso de países que están incorporando equipos de lectura de rayos X o mamógrafos, entonces tiene una gran cantidad de equipo instalado, pero no tiene la misma cantidad de recursos humanos con la capacidad a lo mejor de leer reportes. La inteligencia artificial viene a facilitar todos esos procesos con una efectividad altísima y el último informe que siempre recomiendo a la gente que le interesa más profundizar, que es el informe anual de Stanford de Inteligencia Artificial, ya muestra las áreas donde la inteligencia artificial supera al humano y una de estas es la que decía Daniel en la lectura de imágenes, en la traducción de documentos, es decir, en múltiples espacios, ya hay muchas áreas donde la inteligencia artificial está superando el comportamiento humano. Entonces el desafío no es usarlo o no usarlo o a donde se está usando. El desafío es un poco ver y si pudiera usar una metáfora es ver, tenemos que ver cómo nosotros aprendemos en los próximos 3 a 5 años a ver y a utilizar la inteligencia artificial como si fuera una herramienta del trabajador o trabajadora de salud, porque si no, en cinco años los trabajadores de salud van a ser la herramienta de la inteligencia artificial. Entonces eso es un poco el gran cambio que hay que dar, pero se está dando en esa línea, mayor o menor medida, países más avanzados, menos avanzados, pero todos. Hay algo que nosotros destacamos es que no hay un solo país, y lo vemos esta semana que está transcurriendo la reunión de ministros aquí, no hubo un solo país que no habló de inteligencia artificial para beneficio de la salud pública.

[00:07:15] Sebastián Oliel: Sí podemos decir que es el tema que hoy en día está en boca de todos es la inteligencia artificial. ¿Y Daniel, en el caso del hospital, ustedes qué beneficios ya vienen viendo de utilizar estas herramientas?

[00:07:29] Daniel Luna: La verdad que la adopción es dispar. Estamos precisamente indagando el por qué. Uno creería que ponés la herramienta, la usan todos y es algo que estamos viendo que es dispar. Pero en términos generales y lo más importante, en la primera aproximación que hicimos con este asistente conversacional es que hay pacientes que tienen hasta más de 20 años de documentos clínicos en nuestro sistema de información y es imposible que un profesional pueda acceder a toda esa información. Entonces, el primero es recuperación de la información, es decir, poder hacerle preguntas sobre el historial clínico de ese paciente para optimizar tiempo. Yo te diría que el principal beneficio en esta etapa de transición va a ser disminuir cargas administrativas. Te doy otro ejemplo: estamos precisamente en este momento terminando un piloto de evaluación clínica de cómo hacer un resumen de historia clínica, una epicrisis, una carta de alta al momento del alta de la internación, y luego de haber hecho las pruebas pertinentes, disminuye considerablemente el tiempo que les lleva a hacer esos documentos.

[00:08:34] Marcelo Dagostino: También ahí complementando un poco que no lo mencioné antes. Hoy en día el foco se está dando y tenemos varios países que están trabajando con nosotros en cómo la inteligencia artificial viene por ejemplo, a ayudar en la reducción de tiempos de espera, en proveer mejor y mayor acceso a los especialistas al servicio especializado. Un ejemplo es el triage a través de telesalud con inteligencia artificial que redistribuye mejor los turnos, los tiempos de espera. Entonces hay múltiples beneficios.

[00:09:06] Sebastián Oliel: No súper bien. ¿Y hay riesgos? Porque mucho se habla también de que hay temores y riesgos de utilizar estas herramientas o el tema de privacidad de los datos y demás. Pero también vemos, he escuchado también a especialistas decir como que igual si no tenemos todos los datos, como vos mencionabas, todas las historias clínicas de 20 años o más, si no están a disposición de la inteligencia artificial, es como difícil que pueda operar o dar ciertos resultados que faciliten el trabajo y que den buenos resultados. ¿Cómo lo ven ustedes?

[00:09:36] Daniel Luna: Siempre hay riesgos. El planteo es que uno no puede quedarse inmóvil ante el avance de la tecnología. Hay que apropiarse de la tecnología y tratar de utilizarla de la manera más adecuada. Como lógica, siempre va a ser un medio para lograr un fin y el fin siempre va a ser seguridad y calidad de atención, motivo por el cual el riesgo en términos generales es automatizar sin control, dejar de alguna manera que haya decisiones humanas en la toma de decisiones efectiva. Y uno de los puntos importantes, creo yo, es que hay que preservar la confidencialidad y privacidad de los datos. Ese es un punto muy importante porque los datos en el ámbito de la salud son un activo y son un activo que son sensibles. Entonces es un punto importante y también es un punto importante los aspectos que tienen que ver con la ciberseguridad con estas herramientas, debido a que se traslada un poco el espacio en donde uno se vuelve vulnerable y hay que tenerlo en cuenta en los proyectos.

[00:10:44] Marcelo Dagostino: Si, yo te diría que soy menos adverso a ver los riesgos. Hay que tenerlos en cuenta como cualquier herramienta. Un cuchillo puede ser un riesgo o puede ser un beneficio si estás comiendo un asado. Depende cómo uses la herramienta. Acá uno de los riesgos importantes que tiene que ver con este concepto del humano en el proceso, que en inglés es el human in the loop. Uno de los riesgos que hay es esto, que en inglés se conoce como el rubber stamping, que es como que me pasan miles de trámites, un formulario y yo les pongo un sello, como que los revisé y no revisé ninguno. Entonces uno confía tanto en los resultados que escribe la inteligencia artificial están tan bien escritos desde un punto de vista gramatical, correcto, con terminología, efectivos, cada vez más basados en literatura científica, que uno comienza a confiar sin revisar. Entonces el riesgo no está tanto o si está, está en la herramienta, está en inteligencia artificial, pero también está en cómo la usamos. Y por eso es importante la educación y el cambio de cultura a la hora de incorporar inteligencia artificial en tus procesos. Eso es parte de un riesgo controlable y no el riesgo más mediático de el Robocop que viene y toda esa historia. Entonces eso es lo que hay que dividir un poco, porque hay mucha cosa mediática y hay una cosa que es más real, que podemos controlar el proceso, podemos educar, podemos controlar y el humano tiene que estar en el loop siempre.

[00:12:12] Daniel Luna: Ahí te hago un complemento de lo que dice Marcelo, que me parece muy importante. Uno es lo que se llama el sesgo de automatización. Y es que si uno confía demasiado en la herramienta, después, luego deja de razonar y eso es un riesgo que hay que hay que abordar. Y por otro lado, la lógica de la incorporación adentro del flujo, que es muy importante lo que dice Marcelo. El riesgo de tener que ir a consultar diferentes oráculos, va a ser que se pierda ese tiempo que se debe ganar para lo asistencial. Entonces, incorporar estas herramientas en el flujo asistencial es Absolutamente imperioso. Y por otro lado, creo que también es muy importante diferenciar los dominios en los cuales uno puede ir con menos riesgos. Todo aquello que sea transaccional es mucho menos riesgo y todo aquello que sea de automatización de procesos asistenciales es donde debe estar siempre el humano, en el medio del proceso.

[00:13:09] Sebastián Oliel: Y algo que pasa mucho hoy en día también con estas herramientas de inteligencia artificial que usamos todos, tanto para trabajar como para consultarle de cualquier cosa de la vida, es consultarle sobre temas o problemas de salud. Me duele tal cosa, consultamos. Antes, quizás entrabamos a un buscador y lo consultabamos ahí y ahora entramos a una herramienta de inteligencia artificial para preguntarle ¿qué puedo tener? ¿Qué problema puede ser esto? Como que uno hace una auto consulta con esa herramienta que igual te aclara que no es un profesional de la salud, pero te arroja también ciertos diagnósticos. ¿Cómo ven eso o cuál es su recomendación para las personas que utilizan esas herramientas como si fuese una consulta profesional?.

[00:13:51] Marcelo Dagostino: Yo considero siempre mucho el tema de educación de base, es fundamental para todos. Es decir, uno tiene que eh entender lo que está usando, cómo lo está usando, cómo interactuar con herramientas. Es como todo. Si uno se está relacionando con una herramienta, una tecnología, cuanto mejor la sabe utilizar, mejor es el resultado que va a obtener. Ahora, no es, es algo que no es controlable. Los seres humanos desde que existen los buscadores, están buscando información. Es el tema más buscado, son los temas de salud, de cómo me siento, de que tomo. Nosotros lo vivimos en la web de la OPS, llegaba mil consultas, si puedo tomarme una aspirina, si tengo tal o cual cosa. Entonces, hay una responsabilidad que tenemos todos los que trabajamos del otro lado de la pantalla, que es que si todos trabajamos para que las fuentes de información sean de calidad, basadas en evidencia, lo que va a empezar a encontrar la gente, sobre todo con los agentes de inteligencia artificial va a ser confiable, va a ser cada vez más confiable. No es que nosotros tenemos que luchar contra siempre va a ser algo que hay que desconfiar. Va a llegar un momento que va a ser muy confiable. Como hoy es confiable la lectura de una mamografía o de un de una radiografía. Estamos en el Consejo Directivo mostrando detección de tuberculosis con inteligencia artificial, pero todo tiene que ver un poco con esta relación con la tecnología y por otro lado, cómo las instituciones trabajamos en producir contenidos para que cuando se recuperen o cuando las historias clínicas electrónicas consultan la información que le des sea válida. ¿No sé, Dani, cuál es tu tu punto de vista?

[00:15:30] Daniel Luna: Yo lo complementaría desde el lado más asistencial y te diría esta historia ya la vivimos. En los 2000 apareció el doctor Google y parecía que iba a ser muy complicado y sin embargo la transitamos. Los pacientes venían con diez hojas impresas por haber buscado en el Medline, inclusive, sin entender lo que estaban trayendo. Pero eso es algo positivo, porque un paciente empoderado, un paciente activado en la búsqueda de información, luego necesita de alguien que lo guíe. Y es ahí donde está la responsabilidad del sistema de salud y más que nada los profesionales. Y yo creo que ahora uno no va a poder evitar que el paciente si tiene una duda, consulte a cualquier ChatGPT o Claude o cualquiera de los grandes y vuelve a darse la misma lógica. Y ahí coincido con Marcelo en que tiene que haber un proceso de alfabetización por un lado para el consumidor o el consumer, el paciente y por otro también para los profesionales. También inclusive esto es bueno cuando uno sabe cómo preguntar y cómo evaluar la respuesta. Si uno no sabe preguntar ni sabe evaluar la respuesta, la herramienta va a quedar en el medio. Creo que uno de los desafíos vos contabas, preguntabas desafíos, creo que uno de los desafíos también es cómo vamos a formar a los actuales y a los nuevos profesionales en el uso de estas herramientas, porque van a ser ubicuas y al ser ubicuas van a estar tanto para los pacientes como para todos los miembros del equipo de salud.

[00:16:54] Sebastián Oliel: Pero que no reemplazan. O sea, como que esa consulta que uno hace en estas herramientas no reemplaza la consulta real con un profesional de salud.

[00:17:02] Daniel Luna: No, por ahora.

[00:17:04] Marcelo Dagostino: No por ahora, ese es el punto y hay que estar preparado para eso, porque puede ser, tal vez no completo. Acá lo que hay que tratar de evitar es: va a reemplazar a los trabajadores de salud ¿sí o no?

[00:17:14] Marcelo Dagostino: Porque va a reemplazar funciones, tal vez.

[00:17:17] Sebastián Oliel: Okay.

[00:17:17] Marcelo Dagostino: Y entonces hay que repensar un poco las funciones que pueden llegar a ser reemplazables. Y hay que trabajar en consecuencia.

[00:17:25] Daniel Luna: Y hay complemento con algo. Y es que uno no puede generalizar, porque por un lado, la Organización Mundial de la Salud ya plantea una disminución de médicos en diferentes regiones hacia futuro. Entonces cuando uno no tiene nada, uno diría ¿va a reemplazar o no? El planteo es el reemplazo cuando hay, pero cuando no hay es lo que se llama el diseño por defecto o el diseño por creación específica o por falta. Si uno no tiene nada, es mejor tener por lo menos un sistema que algo pueda contestar. Obviamente, cuando uno encuentra una disminución de recursos en alguna instancia, por supuesto que tener estas herramientas va a ser superior a no tener nada.

[00:18:10] Sebastián Oliel: Bueno, si sabemos que hay un déficit en la región y en el mundo de trabajadores de salud, entonces digamos que estas herramientas también pueden ayudar a ampliar el acceso, a dar acceso a las personas que ahora no tienen. Bueno, entonces ustedes son más, digamos, tienen una visión como mucho más positiva que negativa de la utilización de la inteligencia artificial en salud.

[00:18:32] Daniel Luna: Yo te diría que como dos posiciones: está la tecno optimista que es la que planteas y la tecno pesimista. Yo suelo llamarme tecno moderado, un punto intermedio. Hay que tomar los riesgos para tenerlos en cuenta y los beneficios para usufructuarlos.

[00:18:46] Sebastián Oliel: ¿Y algún riesgo que les preocupe hoy en día o a futuro? Sabemos que se habla mucho de inteligencia artificial ahora y que hay riesgos en general, pero riesgos vinculados con salud, ¿alguno que les preocupe o piensan está yendo demasiado lento o demasiado rápido? ¿Cómo lo ven en el tema de salud?

[00:19:04] Daniel Luna: Yo creo que el riesgo más importante es la automatización sin gestión. Creo que todo esto tiene que ser, creo que Marcelo lo planteó, en diferentes niveles: a niveles de sistemas de salud, tanto nacionales o transnacionales, regionales o locales como institucionales y después individuales, desde el punto de vista los miembros del equipo de salud. Creo que es una herramienta que llegó para quedarse y va a transformar en todos los ámbitos de la sociedad, no solo en salud, y que actúa como un catalizador de más de 20 o 30 tecnologías que están convergiendo de una manera acelerada y que donde se retroalimentan. No es solo la inteligencia artificial. Tenemos que pensar en transductores, en Medical Devices. Tenemos que pensar en el Internet de las Cosas, en gemelos digitales. Obviamente en las ciencias ómicas. Tenemos que pensar en conectividad. Hay muchas tecnologías que están convergiendo y la inteligencia artificial está siendo el catalizador para la expansión exponencial de todas ellas en conjunto. Vamos a ver, creo yo, en la década en la próxima década, vamos a ver una una verdadera revolución tecnológica en el ámbito de la salud.

[00:20:13] Marcelo Dagostino: Ahí yo estoy de acuerdo, agregaría también que no sé si riesgo, pero hay que encontrar un balance. Hay dos, dos líneas muy importantes. Uno, hay que encontrar un balance entre legislar y no detener la innovación. Y esas son discusiones que están teniendo muchos países. Es decir, se trata de legislar, de controlar y eso ha detenido la innovación. Y por otro lado, cuando uno ve los datos hay que lograr acercar más a los sectores gubernamentales al sector privado. El sector privado va muchísimo más rápido. Después viene el sector académico y finalmente el sector gubernamental en todo lo que tiene que ver con la adopción. Entonces, esas son dos grandes líneas que desde un punto de vista de gestión, si no se manejan bien, podrían ser un riesgo, sobre todo porque los países que no acompañen van a ir quedando relegados. Entonces, hay que tratar de acompañar que las políticas públicas sean políticas mirando la innovación y el enorme potencial que trae la inteligencia artificial. Porque si no podemos detener la innovación.

[00:21:18] Sebastián Oliel: Pero a su vez, en todo este marco también entra el tema de regulación y el tema de ética.

[00:21:23] Marcelo Dagostino: Correcto.

[00:21:25] Daniel Luna: Yo creo que lo dijo muy claro Marcelo. Es decir, la ética está en el uso de la herramienta, porque vos podés tener el cuchillo o un martillo pensado para una cosa y usado para otra. La deontología y el concepto ético queda en los cuerpos profesionales. La ética, no es de la herramienta. Sin embargo, yo estoy convencido que siempre la innovación va antes que las reglamentaciones y por el nivel de aceleración que tienen estas tecnologías, creo que la reglamentación es necesaria, por supuesto, pero que no puede frenar la innovación tecnológica porque va a dejar en una desventaja no solo a los países. Y hablando más en el plano, te diría, obviamente Marcelo tiene mucha más experiencia en el plano transnacional o de organizaciones, pero en el plano específicamente institucional y aplicándolo, aplicando esto en lo que me toca hacer en el día a día, yo creo que hay que indagar mucho que algo que no se suele hacer, no se suele tener tiempo para indagar, para tratar de entender perspectivas, percepciones, miedos y por otro lado evaluar. Y eso también lleva recursos y lleva tiempo, y es cada vez que uno implementa alguna de estas herramientas, tratar de evaluar a través del método científico para tratar de entender cuál fue el verdadero impacto. Porque cada una de estas herramientas va a generar nuevos circuitos de error, nuevos beneficios, por supuesto. Pero sin embargo, si no nos damos el tiempo para indagar y evaluar a través del método científico, puede que estemos usando herramientas y no tener en cuenta el daño que podríamos hacer en lugar del beneficio que le puede dar.

[00:22:59] Sebastián Oliel: Bien, seguro. ¿Y cómo son los sistemas de salud de los hospitales que se imaginan del futuro? Cuando hablamos del futuro también le pregunto cuando es el futuro, digamos, de estas herramientas que van a explotar. Porque ahora me parece que todavía hay muchos avances. No es nuevo, pero es bien incipiente y recién estamos viendo como muchos, muchos más avances que han explotado de golpe. Pero siempre se dice que esto una vez que explota como que sigue creciendo y se acelera mucho más. ¿Entonces, cómo ven? ¿Cómo se imaginan que van a ser los hospitales y centros de salud del futuro?

[00:23:27] Marcelo Dagostino: Ahí lo dejo a Dani, que trabaja en un hospital.

[00:23:30] Daniel Luna: Mira, muchas veces me hacen esta pregunta y yo suelo invertirla. Y suelo decir cómo eran los hospitales hace cinco o diez años. Entonces el concepto es. la verdad es que no puedo imaginarme por la velocidad y lo vertiginoso del avance cómo va a ser en cinco o diez años. Pero sí te puedo asegurar que lo que estamos viviendo hoy era inimaginable hace cinco años. Entonces creo que va a haber incorporación de sistemas de información mucho más interactivos, ubicuos e inteligentes. Y estoy convencido, va a haber mucha tecnología desde el punto de vista de bots, cobots y todo aquello que colabore, y creo yo, pero eso es más una expresión de deseo que les va a dar más tiempo a volver a las bases. Hay un libro escrito Pre-pandemia. Yo suelo poner la pandemia como el punto de inflexión pre y post, porque luego de la pandemia apareció la IA generativa en forma masiva. Un libro de una trilogía que escribió el doctor Eric Topol, que él planteaba en su primer libro hablaba de la hiperconvergencia ya por allá del 2010. Después el concepto de cambiar el modelo paternalista y centrar más en el paciente. Y por último, él hablaba de Deep Medicine haciendo una analogía a deep learning con la medicina, porque ya llegaba la inteligencia artificial y mostraba la evidencia. Y él planteaba que veía como el verdadero, la verdadera oportunidad de devolverle tiempo al profesional para recuperar empatía y tiempo de conexión afectiva, que es algo que si bien podrá emularse desde la inteligencia artificial, dudo que los mismos pacientes logren intercambiar. Es necesario el contacto humano y yo creo que lo que imagino es poder tener más tiempo para recuperar eso.

[00:25:18] Sebastián Oliel: Bien, Marcelo, en nuestra región, que se dice siempre que es una de las más desiguales del mundo, ¿cómo hacemos o qué está haciendo la OPS, cómo está la OPS trabajando con los países para que no se queden atrás en la incorporación o el uso de inteligencia artificial en salud?

[00:25:34] Marcelo Dagostino: Lo primero que estamos haciendo es tratar de lograr que todos los países sepan cuál es el nivel de madurez o el nivel de preparación. Es decir, nosotros tenemos una una herramienta cuyo título en inglés es AI Readiness Assessment Toolkit, que es un set de herramientas que la desarrollamos conjuntamente con los colegas del BID y que estamos ya aplicando en varios países donde decimos: este es un estado de preparación desde el punto de vista normativo de recursos humanos, tecnológico, infraestructura pública digital, etcétera. A eso le complementamos herramientas adicionales dependiendo de las necesidades. Por ejemplo, quieren comprar equipamiento médico con inteligencia artificial, también le ofrecemos esto, es decir, cómo complementamos las brechas de conocimiento que pueden tener para que puedan estar al mismo nivel que aquellos que no nos necesitan tanto. Hay países están más avanzados, que tienen mucha más formación y hay otros países que están en un nivel de madurez o de preparación más bajo y con ellos trabajamos. Pero lo primero es establecer las bases fundacionales y segundo, todo lo que tiene que ver con entrenamiento. Si nosotros estamos por un lado en el campus virtual de la OPS, cursos de certificación, ya lo tomaron más de 10.000 personas para certificarse con inteligencia artificial y por otro lado, trabajando. Queremos presionar cada vez más y más para que se junte el sector salud, el sector educación y el sector trabajo para poder modificar la currícula de la formación de grado y posgrado e incorporar todos estos elementos, porque pensamos que desde la educación temprana tiene ya que incorporarse el tema.

[00:27:14] Marcelo Dagostino: Es decir esto a la pregunta anterior y complementando lo que decía Dani, nosotros estuvimos de misión en un país muy avanzado donde ya se pueden ver microclínicas sin humanos, es decir, todo eso va a llegar tarde o temprano. Entonces esto de cómo lo imaginamos, nosotros desde OPS en la región también estamos participando en el diseño del futuro. Entonces eso es que nosotros planteamos y queremos traer la innovación y por eso discutimos también con parlamentarios, para que la legislación no bloquee la innovación con el sector académico, con el sector público, con el sector privado. Ahora, estamos al inicio de toda esta revolución, entonces ahí por eso es importante entender a dónde estamos y eso es lo que quieren todos los países. Ahora, esto es como cambiarle la rueda a un auto en movimiento. Es decir, no podemos tampoco esperar a tener la normativa, tener los informes de madurez, porque los países van tomando decisiones y hay mucha, volviendo al tema de los riesgos, siempre lo comento medio en broma, medio en serio, pero uno de los grandes riesgos es la cantidad de charlatanes que existen ofreciendo soluciones mágicas que en dos minutos van a cambiar la salud del país a partir de tener un chatbot o algún producto. Y tenemos muchas compañías acercándose a los gobiernos, ofreciendo también equipos que no necesariamente están certificados por la FDA o certificados por la Comisión Europea. Entonces, en todo eso nosotros estamos apoyando a los países a medida que se va avanzando en diferentes líneas de cooperación.

[00:28:48] Sebastián Oliel: Bueno, genial. Una duda que me surgió. Daniel quería saber si en tu hospital los médicos usan o si el hospital les facilita ciertas herramientas de inteligencia artificial para, no sé, por ejemplo, para diagnosticar, que decía Marcelo ciertas cosas. O sea, ¿cómo se pueden usar? Nosotros lo usamos en nuestro trabajo diario también, donde quizás hay un montón de libros de medicina que ya están en una inteligencia artificial de salud en donde se puede consultar directamente una consulta en vez de antes, revisar en un buscador o en un libro directamente que también te facilitaría un diagnóstico o haría mucho más rápido el trabajo. ¿Se usa ya eso?

[00:29:23] Marcelo Dagostino: 

[00:29:24] Daniel Luna: Yo te lo diría en dos planos. Hay uno que es inmanejable y es lo que se llama Bring your own AI, que es que el médico va a usar en su teléfono lo que quiera, lo que pueda. Y uno no tiene manera de evitarlo, de la misma manera que lo hacen los pacientes. Pero desde el punto de vista de la institución, tienes que tener un programa de tecnologías de la información que sea claro y ese programa tiene que llevar acompañado de un programa de gobierno de datos y de gobierno de inteligencia artificial. Uno es el combustible, otro es el motor. Eso implica un proceso de educación porque los niveles de adopción son diferentes y sí le brindamos herramientas. Hemos creado como un gran ecosistema, se llama Tana, un gran ecosistema que va encontrando diferentes necesidades y hemos tomado la decisión de no hacer algo tan global, sino tener un valor predictivo positivo previo desde el usuario, de que sienta que va a ser útil y que luego lo va a usar. Porque hemos creado en más de 25 años de estos proyectos, muchas funcionalidades que no usa nadie. Entonces estamos poniendo foco, porque esto es tan grande y se puede aplicar en tantos campos que vamos encontrando aquellos usuarios que están muy motivados por usar una herramienta que les facilite su proceso de trabajo y haciendo el camino en donde ese valor predictivo de utilidad y uso nos vaya dando pequeños casos de éxito. Así que no estamos buscando un uso masivo, estamos buscando más bien un uso significativo.

[00:30:51] Sebastián Oliel: Ok. Bien. Interesante. Bueno, quería proponerles, ahora vamos a hacer una una ronda rápida de ciertas preguntas. Marcelo, por ejemplo ¿qué oportunidad que tiene la inteligencia artificial hoy te entusiasma más?

[00:31:05] Marcelo Dagostino: A mí, que va a revolucionar los sistemas de salud, va a acercar la salud a un tiempo mucho más rápido de lo que está pasando hoy. Se van a reducir los tiempos de espera y va a agregarse más calidad en el acceso a los servicios.

[00:31:18] Sebastián Oliel: ¿y cuál es para vos el principal riesgo que deberíamos evitar?

[00:31:24] Marcelo Dagostino: El riesgo que hay que evitar es no conocer lo que estamos usando. Por eso insisto en la educación. Cuanto más sepamos, mejor la vamos a utilizar y más beneficio va a tener la gente, los prestadores de servicios, todos.

[00:31:35] Sebastián Oliel: Y la última, una prioridad para los países de nuestra región con respecto a inteligencia artificial y salud.

[00:31:41] Marcelo Dagostino: Yo la dividiría en dos en vez de una: capacitación por un lado y por otro lado, el tema de entender muy bien la incorporación de equipamiento médico con inteligencia artificial.

[00:31:51] Sebastián Oliel: Perfecto. ¿Daniel, para vos, qué mitos sobre la inteligencia artificial es el más común o el que más te preocupa o querés desmitificar?

[00:32:00] Daniel Luna: El de Skynet or Terminator, que nos va a venir a reemplazar y demás. Yo creo que el mito que hay que desmitificar es el del reemplazo. Creo que va a ser coadyuvante, no de reemplazo.

[00:32:12] Sebastián Oliel: ¿Qué aplicación que ya se esté utilizando o que pueda aparecer crees que puede cambiar la práctica médica?

[00:32:19] Daniel Luna: En el plano transaccional, sin lugar a dudas, todo lo que comentó Marcelo, que tiene que ver con accesibilidad, con los aspectos transaccionales, es decir, turnos o aquellos donde no hay un proceso asistencial. Y en el proceso asistencial en donde hay evidencia, y la evidencia se basa en publicaciones en donde haya comprobado que realmente funciona. Visión computacional claramente es un lugar en donde hay una muy buena evidencia. Procesamiento de señales fisiológicas y los aspectos que tienen que ver con la toma de decisiones, con alertas o recordatorios. El cribado o el tamizaje para búsqueda de screening de determinadas enfermedades. Yo creo que en todos los ámbitos va a haber algo en lo cual puede colaborar. Yo plantearía que primero se empiece por los lugares en donde hay evidencia y después formar parte de la conformación de ese corpus de evidencia para lo que se está haciendo ahora y lo que va a venir a futuro.

[00:33:15] Sebastián Oliel: Y la última, Daniel, ¿cómo pueden prepararse o qué le decís a los trabajadores de salud con respecto a la utilización de estas nuevas herramientas?

[00:33:23] Daniel Luna: Creo que complemento lo que dice Marcelo: formarse para saber hacer preguntas y a interpretar las respuestas de estas herramientas.

[00:33:31] Sebastián Oliel: Perfecto. Bueno, quería agradecerles entonces a los dos por esta charla que hemos tenido hoy. Muchas gracias Marcelo. Muchas gracias Daniel por habernos acompañado.

[00:33:39] Speaker 3: Gracias.

[00:33:40] Sebastián Oliel: Hoy vimos que la inteligencia artificial ya no es una promesa futura. Está presente en hospitales, centros de salud, laboratorios y sistemas de vigilancia de todo el mundo. También vimos que el verdadero desafío no es solamente tecnológico, tiene que ver con la calidad de los datos, la formación de los profesionales, la regulación, la protección de la privacidad y la necesidad de mantener siempre a las personas en el centro de las decisiones. Si este episodio les gustó, los invitamos a compartirlo, a dejar sus comentarios y suscribirse para no perderse ninguno de los próximos. Muchas gracias por acompañarnos una vez más en Hablemos de salud. Hasta la próxima! Chau.