Si en un día de enero predecimos que el 1 de agosto, en Murcia, a las 15h, seguro que hará entre 38º y 44º, es altamente improbable que nos equivoquemos. Lo mismo ocurre si jugamos a acertar, con meses de antelación, que en la M-30 de Madrid, el miércoles del Puente de la Constitución, es seguro que a las 17h habrá un atasco. ¿Por qué no resultan sorprendentes estas predicciones? Simplemente porque la capacidad de predecir depende del histórico de datos que acumulamos.
Pues bien, lo que está ocurriendo desde que tenemos datos digitales conectados es precisamente que nuestras capacidades de anticipar sucesos están también aumentando caso a caso, disciplina a disciplina. De forma que, hasta hace poco, sólo podíamos predecir la meteorología, el tráfico, los fenómenos astronómicos y poco más. Pero desde que acumulamos datos sobre nuevos sistemas, nos hacemos capaces, computación de por medio, de ordenar riesgos con horas o días de antelación. Del precio de la naranja en Italia a las compras de móviles en Amazon, los algoritmos están alcanzando asombrosa eficiencia predictiva.
Superar el umbral humano
Así, si hoy mismo abrimos el periódico al azar, es muy probable que encontremos un nuevo caso en el que un sistema de inteligencia artificial haya sido capaz de superar el umbral humano en una tarea específica. Es el tiempo que nos ha tocado vivir; el de la explosión de los algoritmos de aprendizaje automático (lo llaman aprendizaje profundo), basados en la imitación de las redes neuronales humanas, y que tanto impacto tienen en nuestra vida diaria, aunque a menudo, como suele suceder con los saltos tecnológicos, no nos apercibamos si no es en retrospectiva.
De pocos años a esta parte, estas máquinas están ayudando a equipos de fútbol a anticipar la estrategia de sus rivales a base de analizar partidos previos, tanto como están consiguiendo que Netflix haya generado una gran ventaja competitiva al conocer qué serie tendrá éxito de manera predictiva, de forma que es la inteligencia artificial la que sienta las bases sobre las que se escribirá el argumento de sus producciones.
Nuevas recetas de cocina antes inexistentes, victorias políticas al conseguir doblegar el voto mediante noticias falsas en las redes sociales, algoritmos que contratan las agencias de moda para saber qué adolescente tiene mayor probabilidad de llegar a top model… y la lista podría seguir durante días; la inteligencia artificial ha dejado de ser futuro sin que apenas hayamos sido conscientes de su llegada.
Imitar nuestra capacidad de acertar
Lo que sin embargo no resulta tan obvio es que estas máquinas capaces de inferir patrones (creo que podemos llamarlas máquinas de intuir -puesto que lo que en realidad hacen es imitar nuestra capacidad de acertar, incluso cuando existe incertidumbre sobre las probabilidades de un suceso-, tal cual hacemos los humanos) terminan realizando dos grandes tipos de tareas por encima de nuestras capacidades, las cuales resulta útil distinguir: clasificar y predecir, siendo la segunda la que citábamos más arriba.
En el capítulo de clasificar se encuadran, por ejemplo, el reconocimiento facial (China ya cuenta con un sistema de puntos para sus ciudadanos que deja atrás por terrorífico al Gran Hermano de la novela 1984) o la reciente tecnología del MIT que ha permitido conocer qué textos de Shakespeare eran apócrifos. Clasificar, en definitiva, mejor que lo hacen nuestras mentes.
Pero lo realmente fascinante es lo que encontramos en el capítulo de predecir, ya que es ahí donde nuestros cerebros fallan a menudo y donde consecuentemente los aciertos de la inteligencia artificial marcan la mayor diferencia. Así, estos nuevos algoritmos están siendo capaces de anticipar nuestras compras en internet, al tiempo que son capaces de prever quién impagará una hipoteca.
Anticipación de riesgos
Necesario debate ético aparte, no resultaba difícil ver, hace ya unos años, cómo todo este fenómeno desembocaría en la Medicina; y ahora que ya son decenas los sistemas inteligentes aprobados por la Food and Drug Administration (porque en estudios retrospectivos han conseguido demostrar batir al estado del arte clínico), al tiempo que llegan las primeras aprobaciones europeas (inteligencia artificial que diagnostica retinopatía diabética), nos damos cuenta del inmenso valor que este fenómeno encierra en términos de anticipación de riesgos.
Lo interesante está en darse cuenta de que los algoritmos que clasifican van a limitarse a aplicaciones pragmáticas, esencialmente diagnósticas y de screening; no desdeñamos su valor, pero son poco más que elementos de eficiencia. No cambian el paradigma.
Cambian el juego
En salud, son de nuevo las predictivas, las aplicaciones que cambian el juego. Lo fascinante, lo rompedor viene de manos de los trabajos científicos que nos han empezado a llegar en 2019, en los que estos sistemas predecían la respuesta a un antibiótico mejor que un antibiograma, o qué paciente de Crohn tendrá una remisión, o ese impresionante artículo en Nature en el que sus autores eran capaces de predecir metástasis (e incluso respuesta a tratamiento) a partir de la imagen radiológica original.
Esta historia de la Inteligencia Artificial clínica no va de chatbots que nos etiquetan dado un conjunto de síntomas. Ni siquiera va de automatizar especialidades diagnósticas abriendo heridas laborales insalvables. Esta historia va de superar a Framingham y a la regresión logística; va, en suma, de la idea tan sencilla como poderosa, de que las máquinas están llegando al punto en el que (siempre con un intervalo de confianza) empiezan a ser capaces de anticipar, a nivel de cada individuo, la respuesta a un tratamiento, la evolución pronóstica o incluso, por qué no, los eventos vitales graves. Casi nada.
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