“Otro reto importante es la voluntad política porque va a permitir impulsar, desde el más alto nivel, la IA en todas las esferas de salud”, señaló el vicerrector de Investigación de la Universidad Continental en una entrevista ofrecida al diario Perú 21 y que reproducimos a continuación.
Hace unas semanas, el campus de Arequipa de Universidad Continental fue sede del I Foro Estratégico para la Integración Ética de la Inteligencia Artificial en la Formación Médica, que congregó a más de mil participantes entre docentes, expertos nacionales e internacionales y profesionales de la educación superior. Allí se elaboró un manifiesto que define compromisos y estrategias a 2026 para asegurar que esta tecnología se incorpore con responsabilidad, innovación y un enfoque centrado en la persona. Al respecto, conversamos con Walter Curioso, vicerrector de Investigación de la universidad anfitriona.
La Universidad Continental ha planteado un importante debate sobre el uso de la IA. Esto ha determinado conclusiones en un manifiesto de 15 acápites.
Este manifiesto representa el producto de la discusión que se realizó hace muy poco en Arequipa en el marco de un foro estratégico de inteligencia artificial (IA) que estuvo inmerso dentro del III Encuentro de Innovación Pedagógica. Fue un evento organizado por la Universidad Continental. Y en este foro participaron decanos de universidades públicas y privadas vinculados a las ciencias de la salud y también algunos médicos que se encuentran en la práctica clínica. El manifiesto se centra en discutir tres aspectos fundamentales: el rol que tiene la ética dentro del proceso de formación e implementación de tecnologías, la necesidad de actualizar y revisar nuestro currículum de formación de estudiantes de medicina y de ciencias de la salud, y la necesidad de que las tecnologías complementen, fortalezcan al profesional, pero sobre todo que la persona esté en el centro. El humanismo es un aspecto fundamental.
¿Cuáles son los principales desafíos señalados?
Un primer componente son los datos que están representados en muchas fuentes de información. Una de ellas es la historia clínica electrónica. Sin embargo, a pesar de que existe una ley de implementación de un registro nacional de historias clínicas electrónicas, todavía el proceso de implementación es lento. Tenemos muchas instituciones públicas que no lo implementan en regiones. Nosotros consideramos que implementar o acelerar este proceso va a contribuir a que se adopten herramientas de inteligencia artificial, porque las herramientas necesitan datos de calidad, oportunos y protegidos. Hay otras fuentes de datos complementarias, por ejemplo, de los exámenes auxiliares o imágenes médicas, inclusive de la telemedicina o la genómica. Por ejemplo, el secuenciamiento del genoma de una persona puede decir cómo se puede comportar un medicamento. Integrar estos perfiles farmacogenómicos a todo el conjunto de datos va a permitir que podamos sacarle mayor provecho.
Y un mejor diagnóstico también.
Que luego va a redundar en un tratamiento más personalizado. Esa es una tendencia importante, la medicina personalizada. Es decir, cómo basado en tus datos de historia clínica, exámenes, perfil farmacogenómico, puedes tener un tratamiento y un manejo más fino. Antes había mucha discusión de tratar de llegar al diagnóstico preciso, hoy en día ese proceso se ha optimizado mucho con las tecnologías. Ahí ha entrado un beneficio importante, la IA en el campo del diagnóstico.
Las herramientas de IA pueden detectar patrones anormales de mucha utilidad para que un médico confirme un diagnóstico. Todo esto va a permitir un diagnóstico más temprano en enfermedades como la tuberculosis, donde hemos hecho investigación en la universidad, con diagnósticos más oportunos y un tratamiento óptimo para evitar resistencias.
También ayudará a prevenir
Es la otra gran aplicación. Con datos que podamos obtener de historia clínica, de antecedentes o de fármacos nos ayuda en un campo importantísimo en salud pública como es la prevención, sin esperar que se desarrolle la enfermedad para recién ver cuál es la mejor opción.
¿Como en el caso del cáncer?
Tenemos muchas herramientas de IA que nos permiten detectar algunos signos que pueden anticiparse años. Inclusive hay estudios que nos dicen que puede anticipar hasta cinco años en el desarrollo de lesiones cancerígenas.
¿Por qué cree que no se ha llegado a implementar la IA entre los profesionales y los estudiantes de la salud?
Lo primero es compartir que el gran reto de la IA en salud no es tecnológico sino sociotécnico. Esto involucra, por un lado, disponibilidad de datos, la conectividad a internet. Sin banda ancha va a ser muy difícil poder sacarles provecho a las herramientas de IA porque necesitan esa gran conectividad para poder transmitir imágenes, para poder transmitir videos. El caso de la telesalud es un gran ejemplo y eso constituye aún un reto importante. Lo sociotécnico tiene que ver con la resistencia al cambio, todavía hay mucha desconfianza sobre la efectividad de la IA. Por eso es importante que los estudiantes de medicina puedan tener claro cuáles son las potencialidades, pero también las limitaciones o consideraciones que hay que tomar en cuenta. La IA tiene la capacidad de transformar, pero el proceso cognitivo, el juicio clínico, debe prevalecer. La tecnología no nos debe deshumanizar, sino más bien potenciarnos.
Vea la entrevista completa aquí.
