5 claves que debes saber sobre la Inteligencia Artificial Generativa en Dermatología

 Este artículo pretende despertar inquietud sobre un cambio que ya no es futuro, sino presente: la influencia de la Inteligencia Artificial Generativa en la medicina. Un ejemplo sorprendente se publicó hace pocos días en la revista JAMA: un estudio comparó la precisión diagnóstica de médicos frente a médicos asistidos por ChatGPT, y finalmente con ChatGPT como único evaluador. El resultado fue asombroso: ChatGPT superó a todos. Los médicos que utilizaron esta herramienta obtuvieron resultados similares a los de sus colegas sin ayuda, pero el chatbot, actuando por sí solo, demostró una precisión superior. Además, el estudio reveló que los médicos aún no están suficientemente formados para aprovechar el inmenso potencial de la inteligencia artificial generativa (IAG).

Otro trabajo, también publicado en JAMA por investigadores de la Universidad de California, comparó las respuestas de médicos reales con las de ChatGPT. No solo se destacó la calidad de las respuestas del chatbot, sino que, sorprendentemente, este fue evaluado como más empático que los propios médicos.

Estoy cursando un programa sobre Inteligencia Artificial Aplicada a la Dermatología en la Universidad Europea, bajo la dirección de dos grandes, el Dr. Juan José Beunza y Enrique Puertas. Y el mensaje que estoy sacando de la formación es claro: los médicos que dominen estas tecnologías liderarán la medicina en los próximos años.

La llegada de la IAG también cambiará la relación médico-paciente. El conocimiento ya no será exclusivo de los profesionales sanitarios. Los pacientes tendrán acceso a información detallada y precisa sobre sus enfermedades, en muchos casos superando al médico en determinados aspectos gracias a plataformas como ChatGPT, Copilot o Gemini. Este empoderamiento transformará el modelo asistencial, poniendo a la tecnología al servicio tanto del profesional como del paciente. La información está ahí, a golpe de “prompt” (todavía no se ha encontrado una palabra que traduzca las “instrucciones” que damos al GPT para que nos genere una información).

A continuación, destaco cinco aspectos clave de la IAG en dermatología y su impacto en la práctica clínica.

 

1. MEJORES DIAGNÓSTICOS

La dermatología, como especialidad basada en la observación visual y la identificación de patrones, es especialmente adecuada para beneficiarse de las capacidades de la IAG. Al procesar grandes volúmenes de imágenes y datos clínicos, estas herramientas pueden generar diagnósticos precisos que abarcan desde enfermedades comunes, como el acné, hasta patologías graves, como el melanoma. La IAG encuentra patrones imperceptibles para el ojo humano, lo que abre un mundo de posibilidades diagnósticas. En áreas donde escasean los dermatólogos, esta tecnología puede actuar como un soporte esencial, identificando casos que requieren atención urgente, como determinados cánceres de piel. Además, al integrar datos clínicos y antecedentes médicos, los diagnósticos son más completos y permiten personalizar las recomendaciones según las características específicas del paciente.

2. TRATAMIENTOS MAS SEGUROS Y PERSONALIZADOS

La capacidad de la IAG no se limita al diagnóstico, también revoluciona la forma en que se diseñan los tratamientos. Al analizar el historial médico, las alergias y otros factores individuales, esta tecnología puede ofrecer recomendaciones personalizadas para cada paciente. Por ejemplo, para una persona con dermatitis atópica, la IAG puede sugerir un régimen que minimice los desencadenantes conocidos y optimice la combinación de tratamientos. Además, los pacientes reciben a través de la IAG explicaciones claras y comprensibles sobre cómo utilizar los medicamentos, qué efectos secundarios esperar y qué resultados esperar, lo que mejora la adherencia al tratamiento y empodera al paciente. La capacidad de integrar datos clínicos, genéticos y moleculares permite que estas herramientas avancen hacia una medicina más personalizada y segura, reduciendo los errores relacionados con incompatibilidades de medicamentos o factores de riesgo no considerados.

 

3. MEJOR CONTROL DEL PACIENTE

El control del paciente también se verá profundamente transformado. La dermatología no solo implica un diagnóstico inicial, sino un seguimiento constante. Los pacientes podrán cargar imágenes periódicamente para que la IAG evalúe la evolución de sus lesiones cutáneas. En casos como el acné o la psoriasis, la tecnología puede analizar la reducción de lesiones inflamatorias y sugerir ajustes en el tratamiento si no se observan mejoras, como el sistema desarrollado por la empresa española Legit Health. Este seguimiento remoto no solo ahorra tiempo y costes, sino que también fomenta un rol más activo del paciente en su cuidado, ayudándolo a comprender mejor su enfermedad.

 

4. UNA NUEVA FORMA DE APRENDER Y ENSEÑAR

La IAG también está cambiando la forma en que los médicos aprendemos y enseñamos. En una sesión hospitalaria reciente en el Ruber Internacional, el prestigioso cardiólogo Dr. Jiménez Larraya, experto en IAG, comparó esta tecnología con un "cuñado": siempre tiene una respuesta para todo. Los médicos ya disponemos de herramientas como CONSENSUS, que permite búsquedas bibliográficas avanzadas, o Perplexity, que en su versión académica combina acceso a imágenes y videos, o NOTEBOOK, que puede crear un podcast simplemente adjuntándole unos artículos en PDF. Incluso ChatGPT puede generar en segundos códigos QR para compartir informes médicos con instrucciones detalladas o chatbots para informar a nuestros pacientes en diversas plataformas. Estas herramientas no solo facilitan la transmisión de conocimiento, sino que optimizan procesos, como la generación de gráficos y videos para presentaciones o el análisis de datos clínicos.

 

 

5. LIMITACIONES DE LA IAG

Sin embargo, la IAG no está exenta de desafíos. Su precisión depende de los datos con los que ha sido entrenada, y si estos no son representativos, los modelos pueden generar sesgos. Un ejemplo claro es que muchos algoritmos de diagnóstico de cáncer de piel no funcionan bien en pieles negras. También existen preocupaciones éticas sobre el manejo de información médica sensible. Es crucial garantizar la privacidad de los datos y obtener el consentimiento informado de los pacientes. Además, surge la pregunta de quién es responsable en caso de error: el médico, el desarrollador del software o la herramienta en sí. Por último, es importante abordar las denominadas "alucinaciones" de la IAG, errores que, aunque infrecuentes, pueden tener consecuencias graves.

 

CONCLUSIÓN

 

En conclusión, la inteligencia artificial generativa democratizará el acceso a la atención médica, permitiendo que diagnósticos especializados estén disponibles desde cualquier dispositivo. Pero este avance solo será significativo si los desafíos éticos, técnicos y regulatorios se resuelven de manera adecuada. Los médicos debemos reconocer que ya no somos los únicos guardianes del conocimiento. El empoderamiento del paciente transformará el modelo de consulta, pero también nos permitirá evolucionar hacia una medicina más colaborativa y eficiente. El futuro de la dermatología dependerá de nuestra capacidad para trabajar en sinergia con estas herramientas, asegurando que la tecnología se utilice para mejorar la calidad de la atención médica. Los médicos deberíamos liderar esta revolución para lograr que el resultado sea una medicina más accesible y humana en la que podamos tratar no sólo la enfermedad sino también al enfermo.