El uso de la inteligencia artificial debilita la memoria
El uso adecuado de la inteligencia artificial (IA) puede liberar de tareas rutinarias y repetitivas, permitiendo dedicar más tiempo a actividades creativas y estimulantes, pero este acceso instantáneo a la información también tiene sus efectos negativos ya que debilita la memoria y reduce la capacidad para pensar críticamente y resolver problemas.
“Si utilizamos la IA para escribir artículos científicos, e-mails o resumir textos, nuestras habilidades cognitivas corren el riesgo de verse comprometidas, ya que cuando delegamos en exceso dejamos en manos de la IA el procesamiento de la información y perdemos la oportunidad de fortalecer la memoria. Reducir el esfuerzo neurológico disminuye nuestra capacidad para pensar críticamente y resolver problemas de manera independiente”, ha asegurado la presidenta de la Asociación Española para el Avance de la Ciencia y neurobióloga del Centro de Regulación Genómica, la doctora Mara Dierssen, durante la sesión ‘Inteligencia artificial en neurología y psiquiatría’ organizada por la Real Academia Nacional de Medicina de España (RANME).
Por tanto, la doctora Dierssen ha advertido de que “es esencial encontrar un equilibrio para aprovechar los beneficios de la IA y mantener el ejercicio y la agudeza mental, ya que es fundamental para tener un cerebro sano y funcional”. Por esta misma razón, “los desarrollos basados en IA deben dirigirse a cuestiones prioritarias, buscando maximizar los beneficios, sobre todo en el campo de la medicina”, ha afirmado por su parte, el vicepresidente y responsable del Área de Neurotecnología e Inteligencia Artificial de la Sociedad Española de Neurología, el doctor David Ezpeleta.
Entre las cuestiones prioritarias donde debe usarse la IA een Medicina se encuentra mejorar la interacción entre el médico y el paciente. “Los médicos tenemos que mirar a los ojos de nuestros pacientes, no a la pantalla de un ordenador. Por tanto, urge poner en marcha esa tecnología capaz de escuchar la conversación de la consulta, ordenarla, hacer un borrador de informe y rellenar automáticamente los campos clave del sistema de información del centro”, ha explicado el doctor Expeleta.
Otro campo prioritario en el que se debe enfocar la IA es en “saber de antemano qué pacientes van a responder y cuáles no a determinados fármacos, ya que esto cuesta miles de euros al año”, ha apuntado el doctor Ezpeleta, quien ha explicado dos proyectos exitosos en esta dirección.
En primer lugar, un grupo multicéntrico liderado por el Hospital Universitario de la Princesa de Madrid ha publicado un trabajo en 2022 que ha evaluado y demostrado la utilidad de modelos de aprendizaje automático a la hora de predecir la respuesta a fármacos antimigrañosos contra el péptido relacionado con el gen de la calcitonina o su receptor. Y, en 2023, un grupo internacional coordinado por el Hospital del Mar Research Institute de Barcelona publicó un trabajo que puso de manifiesto que el análisis de datos multimodales con técnicas de aprendizaje automático es capaz de predecir diferentes escenarios clínicos y evolutivos en pacientes con esclerosis múltiple.
En el campo de la neurotecnología también hay avances significativos. “Se han publicado dos trabajos fabulosos sobre generación de lenguaje en pacientes con anartria (un caso de esclerosis lateral amiotrófica y otro caso de ictus troncoencefálico)”, ha apuntado el experto.
No obstante, el doctor Ezpeleta ha reconocido que se observa una brecha entre los logros que se publican y su adopción en la clínica. “Se habla mucho de inteligencia artificial en medicina, pero la mayoría de los médicos desconoce, por ejemplo, qué es una neurona artificial. En la SEN ofrecemos cursos de inmersión en IA para neurólogos con el fin de que empiecen a adaptarse a estas tecnologías y puedan servirse de ellas en beneficio de los pacientes”, ha apuntado el vicepresidente de la sociedad científica.
“La inteligencia artificial no es algo nuevo, lleva décadas en nuestras vidas, pero está claro que en los últimos años está permitiendo extraordinarias oportunidades en los modelos sanitarios y de investigación científica, aportando mejoras en la detección precoz, la prevención, el diagnóstico y tratamiento de diferentes de enfermedades”, ha resumido por su parte, la académica de número de la RANME y catedrática de Anatomía y Embriología Humana de la Universidad de Murcia, la profesora María Trinidad Herrero.
