Director ejecutivo de Jameel Clinic for Machine Learning in Health desde el año 2018, epicentro de la inteligencia artificial (IA) en la asistencia sanitaria del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), el español Ignacio Fuentes Ribas ha desarrollado la mayor parte de su carrera profesional en finanzas y entornos corporativos, “pero estos aprendizajes se trasladan bien a otras disciplinas”, señala.
Su advertencia cobra sentido cuando se contrasta con su trayectoria ligada a temas de salud.
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“Siempre me interesó la medicina, aunque la ingeniería me permitía entender el mundo físico y la forma de comprender y estructurar los problemas y sus soluciones; una manera de pensar que luego ha sido muy útil en distintas áreas profesionales”, relata Fuentes, titulado en ingeniería industrial e investigación operativa y máster en gestión de riesgos, seguridad, prevención y ergonomía de la Universitat Politècnica de Catalunya de Barcelona, además de MBA de la Sloan School of Management de MIT.
Desde esta intersección disciplinar ha estado trabajando para cambiar el panorama de la atención sanitaria mundial, a la vez de desarrollar una comunidad comprometida con la investigación en los campos del aprendizaje automático de máquinas (Machine Learning), biología, química y ciencias clínicas.
Desde aquí promueve el desarrollo de MIRAI (futuro en japonés), algoritmo validado en etapa inicial en la población chilena, el cual es capaz de predecir el riesgo de cáncer de mama a través de mamografías de control.
“MIRAI tiene un potencial enorme en la salud pública chilena, porque permitiría crear eficiencias en el modelo de salud pública mediante un sistema de screening personalizado”, afirma el ejecutivo convencido.
Explica: “Si no hace falta que una paciente esté sometida a pruebas rutinarias, por no formar parte de un colectivo de riesgo, solo conseguimos estresar el sistema, al paciente y a sus familias”, asegura.
Agrega, citando textualmente -dice- al principal benefactor de Jameel Clinic y antiguo alumno de MIT, Mohamed Jameel KBE, “¡¿Qué hay más importante que salvar vidas?!”.
“MIRAI tiene un potencial enorme para la salud pública chilena”
En su paso por Chile a fines de octubre, el directivo de Jameel Clinic for Machine Learning in Health de MIT participó en el lanzamiento de MIRAI, un modelo validado en etapa inicial en la población chilena, el cual es capaz de predecir el riesgo de cáncer de mama a través de mamografías de control, gracias a un trabajo conjunto entre las facultades de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) y de Medicina de la Universidad de Chile, el Departamento de Salud Digital, dependiente de la Subsecretaría de Redes Asistenciales del Ministerio de Salud, y Jameel Clinic de MIT.
“Recientemente, un reconocido radiólogo chileno me contó que el 40% de las mujeres en Chile son detectadas con cáncer de mama en estado 4. Esto no es bueno para salud de las mujeres, sus familias y el país. Hay que detectar anticipadamente estos casos, porque hoy sabemos cómo tratar tumores en una etapa temprana, pero esto se complica en etapas más tardías, con un impacto enorme en nuestra población”, explica sobre su motivación y la de Jameel Clinic.
¿Cuáles son los principales desafíos que ha enfrentado en esta colaboración entre MIT y la Universidad de Chile?
En cualquier colaboración con tecnologías de IA, los datos suelen ser la principal dificultad y la Universidad no ha sido excepción. Sin embargo, un equipo muy dedicado y comprometido con hacer las cosas bien para el país y su población ha permitido que avancemos en espacios donde otros países no lo han conseguido. Mi agradecimiento a la directora (del Departamento de Ingeniería Industrial de la FCFM), Dra. Susana Mondschein, al Dr. Arnaldo Marín, al ingeniero Diego Kauer y a muchos otros que han estado apoyando para hacer esta colaboración posible.
¿Cómo se comparan los resultados de MIRAI con otros modelos internacionales en términos de efectividad?
Existen pocos modelos parecidos a MIRAI. Pese a que se lanzó en el año 2020, en un entorno tecnológico tan cambiante, sigue liderando los principales benchmark de otras soluciones disponibles en el mercado. Quizá la gran diferencia es que lo continuamos ofreciendo en código abierto para beneficio de la humanidad. Nos gustaría que hubiera más soluciones tipo MIRAI, lamentablemente el progreso en este campo ha sido discreto.
¿Qué expectativas tiene sobre el impacto de MIRAI a largo plazo en la salud pública chilena?
MIRAI tiene un potencial enorme, por su sistema de monitoreo personalizado. No hace falta que pacientes estén sometidos a pruebas rutinarias, si no forman parte de un colectivo de riesgo. Sin este tipo de herramientas de control del riesgo, no es fácil para la política pública acomodarse a un seguimiento más continuado.
¿Qué tan rápido puede impactar una iniciativa como esta en nuestra salud pública?
Estas iniciativas tienen diferentes etapas, pero tenemos la suerte de contar con unos sólidos equipos técnicos y clínicos en la U. de Chile que nos permiten avanzar bien y con confianza. A partir de esta etapa inicial, y en colaboración con el Hospital Digital, estamos progresando en la validación retrospectiva de los datos de los pacientes chilenos para muy pronto llegar al modelo prospectivo de esta herramienta.
Ingeniería y medicina unidas
Con reconocida experiencia en gestión de riesgos y motor de la estrategia y la gestión del cambio en múltiples sectores, Fuentes, cuyos intereses de investigación se centran en la utilización de la transformación digital y la innovación para diseñar soluciones, destaca el nivel de colaboración entre los distintos centros de la Universidad involucrados en este proyecto.
“Si bien este es un modelo de éxito en MIT, que nos ha traído grandes logros en Boston, producto de la combinación de talento, trabajo y colaboración, es menos habitual en muchas de las geografías en las que trabajamos. Es por esto que desde un primer momento quedamos muy impresionados con el nivel de colaboración entre las disciplinas de ingeniería y medicina en Chile y, gracias a esto, hemos podido avanzar mejor y más rápido”, indica.
¿Qué otras áreas de salud puede ayudar a resolver la Inteligencia Artificial?
En el MIT Jameel Clinic hemos trabajado principalmente en la detección precoz del cáncer en mama y pulmón y, más recientemente, en próstata y páncreas, pero también en afecciones cardíacas y respiratorias, enfermedades infecciosas y otros aspectos de gestión hospitalaria como la asignación de recursos durante la pandemia, los modelos de supervivencia… Otra área muy importante ha sido también la terapéutica, en la cual, desde hace años, lideramos el espacio que se conoce como Drug Discovery. Comprender las interacciones biomoleculares es fundamental para avanzar en campos como el descubrimiento de fármacos y el diseño de nuevas proteínas.
En la intersección entre tecnología y salud, ¿qué tendencias le parecen más prometedoras y por qué?
Llevamos años donde la medicina está progresando mucho gracias al trabajo conjunto de médicos e ingenieros. Esto, acompañado de tecnologías de IA y también de IA generativa, lo que permitirá acelerar algunos de los desafíos que se presentan en la medicina para beneficio de nuestros pacientes.
¿Cómo visualiza el futuro de la inteligencia artificial en el ámbito de la salud en los próximos cinco años?
Aunque ha avanzado muy despacio en cuanto a la adopción de IA en salud, esperamos que esto vaya mejorando para, en los próximos años, ver importantes transformaciones que mejoren la calidad de vida de los pacientes y la salud de nuestra población.
