Adrián Mosquera Orgueira, hematólogo: "La inteligencia artificial nos ayudará a dar con tratamientos de cáncer más precisos"

El hematólogo Adrián Mosquera Orgueira (Ordes, A Coruña, 1989), especialista del Hospital Clínico Universitario de Santiago de Compostela, acudió ayer a Cabueñes para explicar a sus compañeros del servicio gijonés cómo desde su hospital han podido implantar varios proyectos de inteligencia artificial (IA) aplicados a tratamientos médicos.

–¿Cómo se puede aplicar un hematólogo la inteligencia artificial en su trabajo?

–Con el tiempo te vas dando cuenta de que la medicina está basada en la experiencia individual de manera muy potente y algo en la derivada de ensayos clínicos, y que esa experiencia, por tanto, es muy sesgada. Necesitamos soluciones de optimización de datos para tratar a nuestros pacientes de manera más precisa, con la llamada medicina de precisión, y evitar problemas recurrentes como que a un paciente se le da una experiencia de vida de seis meses, porque eso es lo que se estima, cuando en realidad su proceso será más largo. Nuestras herramientas actuales no son precisas, porque no todos los cánceres son iguales ni todos matan o van a comprometer tu vida. Hasta ahora, atendemos a grupos de pacientes, según el tipo de cáncer que tengan, pero cada caso debe abordarse por separado.

–Cabueñes tiene un proyecto de investigación con ingenieros de la Escuela Politécnica con el que procesan bases de datos de marcadores genéticos de ciertos tumores. ¿Eso es un ejemplo?

–Sí, lo que nosotros hacemos es parecido. El objetivo es identifica mejor el pronóstico de los pacientes, ver cuáles tienen riesgo de una peor evolución o de muerte más precoz. Para eso hay que tener en cuenta la genética de propio tumor, pero también las características particulares del paciente. Una persona de 80 o 90 años va a tener una esperanza de vida más corta, por ejemplo. Y nosotros también trabajamos con la respuesta de los fármacos, con la idea de que una herramienta de inteligencia artificial ayude a predecir qué pacientes se benefician más de una terapia u otra. Y, en tercer lugar, trabajamos también con la integración de capas de datos de diferente complejidad. Hemos hecho modelos muy sencillos que pueden ser aplicables en cualquier espacio, también en países en vías de desarrollo, y otros más complejos que se nutren de más bases de datos, como resultado de imagen y citometrías de flujo, y que por tanto son más precisos.

–¿El objetivo es que sus proyectos puedan aplicarse en Cabueñes?

–Les vengo a presentar nuestros proyectos ya cerrados y sus resultados, que surgieron de planes colaborativos con varios grupos españoles. Obviamente, nos gustaría colaborar con Cabueñes en esta misma línea. Por ahora, me consta que hay mucho interés por ambas partes, pero aún tenemos que concretar cómo.

–No parece que haya muchos ejemplos de proyectos como los suyos.

–Cada vez se está haciendo en más sitios, pero sí es cierto que quizás hemos sido un poco pioneros en esto. Tenemos proyectos en España y en América y Asia.

–¿Teme cierta reticencia en el uso de la IA en sanidad?

–Lo que más percibo entre compañeros es un gran interés y, en algunos casos, quizás cierto desconocimiento. Sí creo que debemos desmitificar qué es la IA y explicar que hay muchos tipos y, por tanto, muchas soluciones de optimización que podemos aplicar, incluso cuando existen pocos recursos para ello. Creo también que, como médicos, tenemos que comprender que nuestra experiencia individual es limitada y que nuestro cerebro no ha evolucionado como para poder procesar datos de manera tan eficiente como las máquinas. Y, como tenemos que individualizar los tratamientos, y eso solo se puede hacer con la integración de datos de pacientes que ya hayan sido tratados. Cada vez somos más conscientes de que la manera tradicional de hacer la medicina tiene los días contados y de que para aumentar nuestra eficiencia necesitamos a la IA.

–Con lo que está costando integrar las historias clínicas electrónicas, ¿puede el sistema de salud incorporar bases de datos de este nivel?

–(Ríe). Eso es una limitación, pero también depende mucho del contexto. Hay patologías donde con datos muy sencillos ya se puede modelizar una buena respuesta, y otras donde se necesitarían datos genéticos exhaustivos. En los casos en los que una base de datos sencilla sirve, se pueden generar registros. De hecho, en hematología ya hay varios con miles de pacientes de cientos de hospitales. Y luego hay empresas y equipos que desarrollar sistemas para semiautomizar la elaboración de esos registros.

–¿Ingenieros y sanitarios tendrán que trabajar cada vez más de la mano?

–Sin duda. Es un cambio obligatorio. Es importante aplicar programas de capacitación en esta materia para médicos y sanitarios y lo mismo para profesionales de ciencias de la información. Tenemos que por comunicarnos en el mismo lenguaje. Hasta ahora, con mucha frecuencia, los equipos de ingenieros no saben de medicina y los de medicina no controlan claves de ingeniería. Los proyectos de medicina con inteligencia artificial serán más útiles cuando podamos hablar el lenguaje del otro.

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