Javier Briceño, cirujano: "La inteligencia artificial no va a suplantar la decisión de un médico experimentado, pero lo va a ayudar"

El doctor Javier Briceño es director de la Unidad de Cirugía General y Digestiva del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba y responsable de su programa de Trasplante Hepático. Hace años que se interesó en la aplicación de la inteligencia artificial como herramienta para optimizar y mejorar los resultados en estos trasplantes. Así, inició un proyecto acompañado de un equipo multidisciplinar que ya ha dado sus frutos aplicando con éxito la IA para emparejar a donantes y receptores.

Pregunta.¿Cómo surge la iniciativa de este sistema de inteligencia artificial para trasplantes hepáticos?

Respuesta.Aunque la inteligencia artificial ahora está de moda y va a estar mucho más de moda, lo cierto es que el proyecto empezó en torno a 2009, cuando entramos en contacto con la Unidad de Computación de la Universidad de Córdoba que en ese momento dirigía el profesor César Hervás y planteamos la posibilidad de hacer emparejamiento de donantes y receptores de trasplante hepático con inteligencia artificial. ¿Por qué? Porque realmente nosotros tenemos una lista de receptores de trasplante, de candidatos, que suele ser bastante voluminosa, y en un momento determinado tenemos una oferta de un donante. Hasta ese momento, la asignación la hacemos basada en criterios sobre todo de gravedad del receptor y de las características de ambos, pero no deja de ser una asignación que está basada en la experiencia, en la evidencia científica, y también hay que decir que tiene un cierto componente subjetivo. En esa valoración intervienen del orden de 400 variables que uno tiene que tener en cuenta para hacer un emparejamiento correcto. Cuesta mucho saber si este donante en concreto le va a venir bien a cualquiera de los receptores de la lista, sobre todo porque tienen características diferentes como la edad, el sexo, la gravedad, la enfermedad... Por lo tanto, pensamos que la inteligencia artificial, que realmente no es como tal una inteligencia artificial, es deep learning, la creación de algoritmos de decisión, nos podían resolver el problema.

P.¿Cómo fueron los inicios?

R.En torno al año 2009, empezamos a trabajar con bases de datos de algunos equipos de trasplante españoles, hicimos un primer modelo que fue pionero a nivel mundial de inteligencia artificial en la asignación de donantes y luego lo validamos en Reino Unido, donde actualmente se sigue ese modelo de emparejamiento con sus modificaciones. Luego, realizamos una validación en la base americana, que es un modelo totalmente diferente. Curiosamente, en Reino Unido funciona incluso mejor porque son siete centros de trasplante y las bases de datos son muy homogéneas, frente a los 24 centros de trasplante españoles, en los que los datos están más dispersos.

Toda la decisión en medicina va a estar apoyada sí o sí en inteligencia artificial, eso no tiene más vuelta de hoja"

P.¿En qué se han centrado los últimos trabajos dentro de este proyecto?

R.En lo que hemos hecho ahora han participado los 25 centros de trasplante español y la Organización Nacional de Trasplantes (ONT) en un programa de inteligencia artificial con los donantes en asistolia o a corazón parado. Son pacientes que están en la Unidad de Cuidados Intensivos, tienen una enfermedad muy grave, irreversible, para la que no hay solución. Están mantenidos con máquinas de soporte y no tienen viabilidad ninguna. Entonces, se decide limitar el esfuerzo terapéutico y se le pide a las familias si están dispuestas a la donación de sus órganos, que son perfectamente válidos. Si dicen que sí, pasan al quirófano y se realiza la extracción. Es diferente a lo que es la muerte encefálica, que es la manera estándar de donación, en la que el paciente tiene una muerte cerebral. Pocos pacientes hacían donación en asistolia hace unos años, pero hoy en día son el 50%. Entonces, queríamos ver cómo funcionaban los algoritmos de inteligencia artificial con estos donantes, porque hemos ido asignándolos siguiendo de alguna manera la experiencia previa que teníamos con otros donantes, pero no sabíamos exactamente cómo manejar esto. Otra peculiaridad es que en España la donación en asistolia es diferente del resto del mundo. Aquí utilizamos unas máquinas de circulación extracorpórea, de manera que mientras estamos extrayendo los órganos, toda la sangre del paciente está circulando en un dispositivo muy parecido al que se utiliza en la cirugía cardíaca. En el resto del mundo se realiza lo que se llama una extracción ultra rápida, a enorme velocidad, que está demostrado que tiene una desventaja en torno a un 20% de pérdidas del injerto.

P.Entonces, ¿habéis tenido que hacer cambios en el sistema de inteligencia artificial para estos pacientes?

R.Los algoritmos van cambiando en función de las variables, es decir, si utilizamos otro tipo de donantes y otro tipo de receptores, los algoritmos que teníamos del pasado no sirven. Hay que volverlos a entrenar, volver a elegir clasificadores y demás. En definitiva, que hemos desarrollado otro sistema de inteligencia artificial totalmente diferente. Esto no lo hacemos nosotros; somos cirujanos, no somos matemáticos, y entendemos algo con el tiempo, pero ni de lejos. Uno con el tiempo puede llegar a saber lo que son clasificadores, lo que es una red neuronal, las clasificaciones ordinales y todo ese lenguaje muy abstracto del área de la computación. Lo que sí sabemos es para qué los queremos, cómo tenemos que aplicarlos y para ello tenemos a los matemáticos que son los que lo desarrollan. Tengo la suerte de trabajar desde hace más de 15 años con la Unidad de Computación, con el profesor César Hervás, el profesor Pedro Antonio Gutiérrez y su equipo, y la verdad es que es un mundo muy fascinante. Nosotros lo aplicamos al área del trasplante, pero se puede aplicar perfectamente a cualquier área de medicina en la que medie la decisión. En definitiva, esto nos ayuda a decidir.

P.¿Qué capacidad de decisión tiene?

R.Ahora mismo ha llegado a tener una capacidad de decisión en torno al 93-95%. Un clínico muy experimentado puede llegar a tener una capacidad de decisión en torno al 82%, más o menos, después de estudiar mucho, trasplantar mucho y tener mucha experiencia a la espalda. Esto significa que entre el 93-95% y el 82% hay un error que podemos cometer y que significa pérdida de injerto o una asignación indebida. Una asignación indebida no significa que se vaya a morir el receptor o que se vaya a perder el injerto, pero sí que va a significar mayor riesgo, una mayor potencialidad de complicaciones postoperatorias, mayor estancia de los pacientes en UCI... La inteligencia artificial no va a suplir ni va a suplantar la decisión de un clínico experimentado, pero sí que te va a ayudar a la asignación. Te va a decir: no le pongas este donante al receptor número 2 en la lista, pónselo al número 4. ¿Por qué? Porque hay una combinación de factores de riesgo que a lo mejor a ti se te escapan, porque ya digo que son 400 variables, que hacen que tu asignación no sea la mejor. Vamos a acertar en un 82% pero es que los algoritmos aciertan en un 93%. Ahora se acepta mucho todo el Chat GPT, parece que todo es verdad y que estamos familiarizándonos con la inteligencia artificial, pero cuando empezamos en 2009 esto era un terreno totalmente inédito en medicina, y más en el mundo del trasplante.

Ahora se acepta mucho todo el Chat GPT, pero cuando empezamos en 2009 era un terreno totalmente inédito en medicina"

P.¿Cómo se percibía por parte de la comunidad científica?

R.La comunidad científica veía con muchísimo recelo todo lo que viene del mundo de la inteligencia artificial, un poco como lo que nos está pasando en la sociedad, que pensamos que la inteligencia artificial nos va a quitar el papel de humanos, va a decidir por nosotros y va a hacer lo que ella entienda porque es muy superior a nosotros. Al principio nos costó muchísimo convencer a los compañeros de nuestra área de que esto es una ayuda a la decisión, que no tiene por qué sustituir a un clínico experimentado. Las críticas eran duras porque poco más que venían a decirnos que entonces las decisiones sobre los pacientes, sobre su vida o su muerte, las va a tomar ahora un ordenador, y no es eso. Es simplemente que yo, con toda mi experiencia, voy a tener una ayuda extra que me va dar el algoritmo de inteligencia artificial. ¿Lo que va a pasar en el futuro? Pues sinceramente no lo sé, pero tengo muy claro que toda la decisión en medicina va a estar apoyada sí o sí en inteligencia artificial, y eso es así, no tiene más vuelta de hoja. En definitiva, en tanto que existan bases de datos buenas, la inteligencia artificial se entrena y va aprendiendo. Son sistemas que están hambrientos de datos: a medida que le metes datos y los datos son mejores, tienen mayor capacidad de decisión. Hoy por hoy está demostrado que estas herramientas nos superan; ¿que nos suplanten?, pues no lo sé. Pero de momento superarnos, nos superan.

P.¿En el Reina Sofía habéis usado este sistema de asignación de órganos por IA?

R.Esto es complejo. Nosotros no llegamos a realizar una asignación con esta metodología porque el sistema español es un sistema descentralizado. Cada comunidad autónoma tiene su propia coordinación autonómica. Entonces, para aplicar este modelo necesitaríamos una coordinación única. Es decir, que si aparece un donante, la lista de espera fuera de toda España, y no es así. Cada comunidad, cada hospital, tiene su propia lista de espera. Lo segundo, que es por lo que es difícil de llevar a la práctica, es porque estos sistemas necesitan obviamente de expertos, expertos en matemáticas. Es decir, tienes que tener 365 días al año un equipo matemático que esté continuamente alimentando el programa, si no la decisión es defectuosa. Esos son, digamos, actores que no participan hasta hoy en la decisión. Pero ya empieza uno a ver cómo en los comités, por ejemplo, de oncología, de decisiones de tumores oncológicos, que son complejas, que son multidisciplinares, cada vez se está pensando más en incluir a este tipo de profesionales, a expertos en inteligencia artificial, porque son los que, con todos los datos, van a ser capaces de crear los modelos de decisión. Hoy por hoy, esto más que una implementación es una exploración. Los modelos de inteligencia artificial funcionan y probablemente el futuro sea apostar por estos modelos para también aliviarnos a veces de nuestra propia decisión.

En los próximos diez años vamos a ver cómo estas herramientas se incorporan al día a día de las especialidades médicas"

P.¿La subjetividad también entra en juego, en cierta forma, a la hora de asignar un órgano?

R.Yo siempre pongo este ejemplo: uno tiene una llamada porque hay un donante un sábado a las dos de la mañana y, en ese momento, tiene que barajar todos los datos que le están dando del donante y todos los receptores que tiene. Pero empieza a acordarse de que el receptor que vio por la mañana en la consulta ha venido muchísimas veces al hospital, tiene alguna característica especial, a lo mejor es muy joven, tiene muy mala calidad de vida... Todos esos son factores humanos, subjetivos, que pueden influenciar en nuestra decisión. La inteligencia artificial ese tipo de factores no los considera. Digamos que son decisiones sin corazón, por decirlo de alguna manera, pero claro, a veces nuestra decisión está muy condicionada por esos aspectos, no solamente es la evidencia pura científica. Por eso digo que ni podemos basarnos solo en la inteligencia artificial porque deja de lado factores emocionales humanos, ni tampoco podemos basarnos solamente en los factores nuestros porque tenemos menos capacidad de predicción. O sea, que habrá que combinarlos los dos. Creo que en los próximos diez años vamos a ir viendo cómo todas estas herramientas se van incorporando al día a día de las especialidades médicas. Y por mucho que le pese a algunos profesionales el pensar que los pueden suplantar, pues no, la verdad que no es así.