ay un tema que ha estimulado de forma recurrente la imaginación de los creadores en la literatura y el cine: máquinas que realizan tareas que estaban reservadas exclusivamente a los humanos; artefactos metálicos con cables y microprocesadores, humanoides que desafían las capacidades de nuestra especie. Pero lo que hasta hace varios años había sido un producto de la ficción se ha convertido paulatinamente en parte de nuestra realidad: robots que juegan futbol y ganan torneos, semáforos que por sí mismos regulan el tránsito, autos que no requieren de conductores (ejemplos en los que, por cierto, participan expertos mexicanos), son algunas de las noticias que ya forman parte de la cotidianidad en el mundo entero. Pero el salto más sorprendente en el que ya estamos inmersos es la capacidad de las máquinas no sólo para realizar con precisión tareas mecánicas, sino para emular e incluso superar en algunos casos a la inteligencia humana.
El cómputo cognitivo es uno de los avances más recientes en el desarrollo de la inteligencia artificial. Se basa en la creación de equipos capaces de manejar grandes volúmenes de información (Big Data), procesarlos, ofrecer a partir de ellos hipótesis y aprender de esa experiencia. Este avance ha sido posible, por una parte, gracias al desarrollo de sistemas matemáticos (o algoritmos) que pueden procesar cantidades enormes de información.
En la actualidad hay dos tipos de datos a la que se enfrentan los sistemas de cómputo: los datos estructurados, que son aquellos que se encuentran en el lenguaje de las computadoras y pueden extraerse de los sistemas de búsqueda y, por otra parte, los datos no estructurados, que representan 80 por ciento de la información generada en este instante en el mundo, y que consisten en voces, imágenes, textos, tuits, entre muchos otros. El manejo de la enorme cantidad de datos no estructurados es algo imposible para los humanos, pero no para los nuevos sistemas de cómputo cognitivo. El procesamiento de esta vastedad de información, su clasificación por temas muy singulares y la formulación de hipótesis, o de las soluciones más probables ante una pregunta, constituye una de las herramientas más poderosas creadas hasta hoy, con aplicaciones potenciales (y actuales) en campos como finanzas, educación, salud y en la propia ciencia.
La semana pasada tuve la oportunidad de asistir a un seminario sobre este tema organizado conjuntamente por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, el Foro Consultivo Científico y Tecnológico y la Fundación México Estados Unidos para la Ciencia, que contó con la participación como conferencista del doctor Guruduth S. Banavar, vicepresidente de investigación y director de ciencia para cómputo cognitivo de IBM. Participaron también especialistas mexicanos, entre ellos dos premios Nacionales de Ciencia, los doctores Enrique Sucar y David Kershenobich. Banavar, experto de origen hindú, explicó las características generales de los novedosos equipos de inteligencia artificial, en particular del sistema Watson (llamado así en honor de Thomas Watson, fundador de IBM), e ilustró con ejemplos su utilidad en distintos campos, con especial énfasis en el área de la salud.
De acuerdo con un artículo publicado en la revista Forum, Watson fue entrenado en una prestigiada institución médica en Estados Unidos en el campo de la oncología, el Memorial Sloan Kettering, donde fue alimentado por miles de datos de historias clínicas y sesiones médicas, pruebas de laboratorio y gabinete, resultados de imagenología (radiografías y otras técnicas como la resonancia magnética) y millones de páginas de textos y artículos científicos. Con esa información y los datos del paciente, este sistema sugiere un diagnóstico basado en la evidencia disponible, puede solicitar nuevos estudios para asegurar el diagnóstico y propone el tratamiento más adecuado, con una confiabilidad entre 90 y 95 por ciento, lo que lo convertiría en un aliado no sólo extraordinario, sino yo diría, además, indispensable para todos los sistemas de salud del mundo. Este sistema ya está disponible a nivel comercial con la información acumulada y aprendida por Watson en la nube (sitio virtual en el que se deposita la información).
Pero al parecer México todavía está un poco lejos de estas soluciones, no sólo por el costo que representaría para nuestro país y en general para los sistemas de salud de las naciones pobres contar con estos recursos de cómputo cognitivo, lo que ya de por sí lleva a un debate ético sobre los derechos a la salud y su comercialización, sino además sobre su efectividad en nuestro medio.
En la misma reunión a la que hice referencia, el doctor David Kershenobich, director del Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, presentó los resultados de una prueba realizada con Watson en la institución a su cargo con 100 pacientes de cáncer; se encontró que las propuestas de tratamiento del sistema de cómputo sólo coincidieron en 62 por ciento con las de los médicos mexicanos. Como buen científico, Kershenobich se propuso indagar el porqué de esa discrepancia, tratándose de personal médico del más alto nivel, y halló entre las causas probables de las diferencias el costo de los medicamentos y su disponibilidad en México, que hizo variar las decisiones sobre el tratamiento.
Así, el empleo del cómputo cognitivo en la salud constituye una gran promesa para el futuro, pero tiene que resolver primero los dilemas éticos que lo acompañan y asumir que hay realidades diferentes.
