A fines del siglo XIX, espectadores que asistían por primera vez a la proyección de una película huyeron de sus butacas al creer que serían arrollados por una locomotora que avanzaba en la pantalla. El temor que provocó el cortometraje La llegada del tren a la estación de Ciotat, de los hermanos Lumiere, tiene un correlato en pleno 2023. “Los detractores de estas tecnologías no usan buenos recursos para aprender sobre ellas. Hacerlo, les ayudaría a obtener una visión integral de lo que hace y cómo”, dice Regina Barzilay, una investigadora que trabaja en un novedoso método que combina la inteligencia artificial y el cáncer de mamá, para la detección temprana de la enfermedad.

Mostrar el lado luminoso de la inteligencia artificial —ahora en auge con en su variante generativa— no implica desconocer los riesgos asociados a su empleo. Numerosos especialistas han encendido las alarmas y recomendado la instauración de normas que regulen los desarrollos en el área. En esa dirección, un grupo de países liderado por Estados Unidos recientemente se comprometió a una revisión más exhaustiva sobre las compañías y laboratorios que participan en el sector. El propio Sam Altman, CEO de la empresa detrás de ChatGPT, dijo que su gran temor es que el chatbot cause “grandes daños” al mundo. Ahora bien, los peligros vinculados a esas tecnologías no deberían eclipsar los potenciales beneficios, opina Barzilay.

Creo que la IA puede mejorar muchas áreas de nuestra vida”, asegura en diálogo con Hipertextual la especialista de origen moldavo-israelí, que ha ganado reconocimiento en la escena científica al mixturar los avances en inteligencia artificial con el cáncer de mamá, tras atravesar una desafiante experiencia personal. El gran alcance de su investigación acaba de recibir un espaldarazo. Barzilay ha sido recientemente nominada como miembro de la Academia Nacional de Medicina de Estados Unidos (NAM, por sus siglas en inglés). Esa distinción es uno de los más altos honores en el sector de la salud.

Regina Barzilay, la científica que conjuga inteligencia artificial y cáncer de mamá para conseguir detecciones tempranas

Regina Barzilay. (Crédito: MIT)
  • Nació en 1970 en Moldavia y emigró a Israel cuando tenía 20 años de edad.
  • Cursó estudios en la Universidad Ben-Gurión del Néguev, en Israel, y más tarde se mudó a Estados Unidos, donde se graduó en informática en la Universidad de Columbia. Su investigación para el doctorado la supervisó Kathleen McKeown, una reconocida científica especializada en procesamiento de lenguaje natural, un campo de conocimiento de la inteligencia artificial.
  • Actualmente es profesora de IA y salud de la Facultad de Ingeniería en el Departamento de Ciencias de la Computación del Instituto Tecnológico de Massachusetts. También es líder de IA en el MIT Jameel Clinic.
  • En 2014 le diagnosticaron cáncer de mama, experiencia que influyó en sus investigaciones.
  • Además de su reciente nombramiento para la NAM, es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de Estados Unidos, y de la Academia Estadounidense de Artes y Ciencias.

Regina Barzilay: «La IA puede mejorar nuestra vida»

“Estoy encantada con mi selección para la NAM. Es un reconocimiento de que la IA clínica es un área importante dentro de la medicina. Esto es relativamente nuevo. Actualmente, muy pocos investigadores de IA forman parte de esa academia. Espero que esto comience a cambiar”, comenta Barzilay en una conversación en la que aborda el lado luminoso de estas tecnologías, además de su experiencia personal en la que se cruza la inteligencia artificial y el cáncer de mama.

inteligencia artificial y cáncer de mama
"Cuando comencé a trabajar en aplicaciones para la atención médica, a menudo escuchaba este argumento: no puedes entender determinado asunto porque no eres médico", dice la investigadora que conjuga inteligencia artificial y cáncer de mamá para conseguir detecciones tempranas.

Entonces, ¿tu nombramiento en la Academia Nacional de Medicina es también un reconocimiento a los avances en inteligencia artificial?

Sí. Recuerdo que cuando comencé a trabajar en aplicaciones para la atención médica, a menudo escuchaba este argumento: no puedes entender determinado asunto porque no eres médico. Eso me enloqueció. Con este nombramiento, les será más difícil presentar este argumento.

¿Qué tiene la inteligencia artificial para aportar al ámbito sanitario?

Creo que puede mejorar muchas áreas de nuestra vida. Es una tecnología muy poderosa y flexible. Uno de los principales problemas de la medicina moderna es que no es personalizada. La mayoría de las veces tratamos enfermedades ya avanzadas, porque pasamos por alto los primeros signos. Con estos avances, será posible detectar signos tempranos mucho antes de que se presenten los síntomas. Además, es útil para crear tratamientos personalizados. La IA conseguirá muchas cosas que los médicos no pueden hacer.

Le han diagnosticado cáncer de mama hace un tiempo y que esa enfermedad ha sido relevante, también, en sus investigaciones. En su caso, ¿qué tan poderosa fue esa vivencia para impulsar posibles soluciones?

Mi experiencia personal me alejó del procesamiento del lenguaje natural, y me condujo al descubrimiento de fármacos y a la IA clínica. La transición fue muy dolorosa y lenta. No podría haberlo hecho sin una motivación personal para cambiar este campo.

¿Nos contaría cómo funciona Mirai, el sistema reúne inteligencia artificial y cáncer de mama, procurando detecciones tempranas?

Claro. Es clave que sepamos que nuestra capacidad para reconocer patrones visuales es limitada. Por lo tanto, el cáncer debería ser lo suficientemente grande para ser visto. Cuando una máquina se entrena con muchas imágenes y resultados de estudios, puede discernir patrones muy sutiles que el ojo humano no capta. Además, hay que tener en cuenta que el conjunto de entrenamiento de una máquina suele ser mayor de lo que ven los radiólogos humanos durante su formación, e incluso durante toda su carrera.

Cáncer de mama: de acuerrdo a Barzilya, cuando una máquina se entrena con muchas imágenes y resultados de estudios puede discernir patrones muy sutiles que el ojo humano no capta.

¿Qué tan relevante es la detección temprana, en estos casos?

Es importante porque sabemos cómo tratar el cáncer temprano, pero no sabemos cómo hacerlo en los casos avanzados. Además, existen medicamentos quimiopreventivos que pueden disminuir la probabilidad de la enfermedad. Pero, hoy en día, la mayoría de los pacientes que los necesitan no los reciben porque los médicos no saben quién está en riesgo, a menos que tengan una mutación genética y/o antecedentes familiares.

Retomando las nociones sobre el sistema Mirai, ¿es un eventual reemplazante para los médicos?

Absolutamente no. De la misma manera que los profesionales de la medicina no deberían temer que los reemplacen las máquinas de resonancia magnética o a los laboratorios de sangre. Es una nueva tecnología, que si se utiliza correctamente puede ayudarles a hacer mejor su trabajo. Mientras tanto, es importante mencionar que el 99% de este trabajo está en documentos y actualmente no se ha traducido al sistema de salud.

Has dicho que es importante que las máquinas aprendan a decir “no sé”. ¿Puedes ahondar al respecto? ¿En qué sentido es relevante esa “humildad” en los sistemas inertes?

Claro. Ahora, cuando una máquina hace predicciones, también proporciona su probabilidad. Entonces, si usted es médico y la máquina le da un 95% en su predicción, debería sentirse cómodo actuando según esta predicción. Sin embargo, las máquinas a menudo no están calibradas, lo que significa que el 95% puede ser inexacto.

Si un médico no puede validar manualmente la predicción, solo puede confiar en esta probabilidad, que puede ser errónea. Por lo tanto, necesitamos entrenar máquinas para predecir cuándo algo está fuera de su alcance y, en ese caso, no deberíamos mirar sus predicciones. La razón por la que aún no se utiliza este método se relaciona con el hecho de que esta tecnología de aprendizaje automático aún está en desarrollo. Estamos avanzando en ello en el MIT y otros lugares, pero está lejos de ser perfecto en este momento.

El lado luminoso de la IA

estas tecnologías pueden ayudar a mejorar la vida de las personas si se utiliza de forma socialmente responsable
"Estas tecnologías pueden ayudar a mejorar la vida de las personas si se utiliza de forma socialmente responsable", opina la investigadora.

La inteligencia artificial es la tecnología más candente. Tras el lanzamiento general de ChatGPT, de Google Bard y de los generadores de imágenes, esos avances han trascendido a los círculos especializados. Muestra de ello es la reciente elección del Diccionario Collins, que escogió a la abreviatura “IA” como la “palabra más descatada del año”. Tal como hemos señalado, estos avances traen consigo encantos y riesgos. Ahora bien, ¿por qué se percibe una inclinación generalizada hacia los peligros?

La investigadora que propone una solución que conjuga la inteligencia artificial y el cáncer de mama tiene una visión clara al respecto. “Creo que hay una falta de comprensión generalizada para aprender sobre esta tecnología”, comenta.

A sabiendas de sus años en Israel, un país que ahora atraviesa un presente complejo tras el ataque terrorista de Hamás en la Franja de Gaza y el recrudecimiento del conflicto bélico, preguntamos a Barzilay si la inteligencia artificial tiene potencial, también, para aportar soluciones hacia la pacificación. “Creo que estas tecnologías pueden ayudar a mejorar la vida de las personas si se utiliza de forma socialmente responsable”, observa y concluye. “Actualmente tenemos muchas personas en este planeta que son pobres, sin acceso a las necesidades básicas y que no tienen oportunidades de crecimiento en sus vidas. La IA puede cambiar esta ecuación si se usa de manera sagaz y comprometidamente”.

Barzilay avanza en esa dirección. Además de su propuesta para conectar la inteligencia artificial y el cáncer de mama en pos de las detecciones tempranas, ella es una figura centran en la fundación de la Clínica Jameel. Esa institución que depende del MIT se aboca al desarrollo de algoritmos de IA adecuados para modelar los datos biológicos y clínicos de enfermedades oncológicas, el Parkinson y el Covid-19.