Lucía Lavín y Camilo Palazuelos, directores del curso, en la Escuela Oficial de Idiomas de Laredo. - UC
SANTANDER 1 Jul. (EUROPA PRESS) -
Los codirectores del curso de verano de la Universidad de Cantabria (UC) 'Inteligencia Artificial en Estudios Clínicos', Lucía Lavín y Camilo Palazuelos, consideran que la inteligencia artificial (IA) debe entenderse como un apoyo al profesional sanitario y no como un sustituto de su criterio clínico. "Es muy difícil que la máquina, en escenarios donde hay una potencial gravedad en función de la toma de decisiones, acabe sustituyendo al clínico. Le ayudará, pero es difícil que lo acabe sustituyendo", ha asegurado Palazuelos.
Así lo han destacado durante la inauguración del monográfico, que ha tenido lugar este miércoles en la Escuela Oficial de Idiomas de Laredo, donde se abordará el impacto que esta tecnología ya tiene en el diseño de ensayos clínicos, el análisis de datos biomédicos y la toma de decisiones sanitarias.
En una nota de prensa, la UC ha explicado que la IA ha pasado en pocos años de ser una tecnología emergente a convertirse en una herramienta con cada vez mayores aplicaciones en el ámbito sanitario.
Durante la jornada inaugural, la técnica adjunta de Ensayos Clínicos del Instituto de Investigación Sanitaria de Valdecilla (IDIVAL) Lucía Lavín ha defendido que la IA "ha sido un gran avance en la investigación clínica" porque ha permitido mejorar de manera significativa distintas fases de los ensayos clínicos.
Entre ellas, ha citado el diseño de los estudios, el análisis de los datos y la monitorización de los pacientes. A ello se suman disciplinas como el machine learning, capaces de identificar patrones complejos que permiten acelerar los diagnósticos y obtener resultados más robustos en menos tiempo.
Para contextualizar, el profesor ayudante doctor de la UC Camilo Palazuelos ha indicado que la investigación biomédica se ha apoyado históricamente en técnicas estadísticas convencionales, pero que en los últimos años se han incorporado metodologías propias de la IA que amplían las posibilidades de análisis.
En su opinión, una de las principales ventajas de estos modelos es que aumentan la capacidad predictiva y permiten comprender los motivos que llevan al algoritmo a ofrecer una determinada recomendación. "No solamente entregamos nuevas herramientas al clínico, sino que también le podemos decir el porqué de estas herramientas predicen como predicen. Eso es crucial en la investigación clínica porque nos permite incorporarlo a la toma de decisiones", ha afirmado.
En ese sentido, Palazuelos ha considerado que la genómica es uno de los ejemplos más representativos, dado que el análisis del material genético genera una cantidad de información que solo puede abordarse con herramientas capaces de procesar grandes volúmenes de datos.
También, la formación dedica un espacio específico a los retos éticos y legales que plantea el desarrollo de estas tecnologías. El alumnado conocerá la normativa vigente sobre productos sanitarios basados en software, la regulación específica de la IA y aspectos relacionados con la protección de datos que afectan directamente a la investigación clínica.
Además, se analizarán las ventajas que ofrecen estas herramientas y algunas de las principales limitaciones y desafíos identificados por la comunidad científica.
