TECNOLOGÍAS 5.0 O DE PERFECCIONAMIENTO HUMANO
PARA LA MEDICINA
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Alejandro Hernández-Arango ¹,²
Resumen
Las revoluciones industriales han tenido un impacto significativo
en la forma en que los seres humanos nos relacionamos, trabajamos y
vivimos. El impacto en el sector salud no ha sido ajeno a los avances
tecnológicos, llegando incluso a una disrupción del acto médico mediada
por la historia clínica
electrónica. Actualmente, en la transición hacia la llamada sociedad
5.0 las tecnologías que toman el
protagonismo son la inteligencia artificial, Internet de las cosas
(IoT), computación en la nube, redes
sociales, ciencia de datos, Impresión 3D, dispositivos portátiles
interconectados, computación cuántica, robótica y genética, las cuales
están construyendo la base para la investigación y desarrollo sobre la
cual las tecnologías 5.0 como la computación cognitiva, los Cobots y
las interfaces humano-máquina
están emergiendo con importantes cuestionamientos bioéticos
transhumanistas.
Palabras clave: Tecnologías
5.0; inteligencia artificial; cobot; transhumanismo; perfeccionamiento
humano; computación cognitiva; Internet de las cosas (IoT); computación
en la nube; medicina.
5.0 TECHNOLOGIES FOR HUMAN ENHANCEMENT IN MEDICINE
Abstract
Industrial revolutions have had a significant impact
on the way we humans relate, work, and
live. The impact on the health sector has not been unrelated to
technological advances, even
leading to a disruption of the medical act mediated by electronic
medical records. Currently in
the transition to the so-called society 5.0 the technologies that take
the lead are artificial intelligence, Internet of things (IoT), cloud
computing, social networks, data science, 3D printing,
interconnected portable devices, computing quantum, robotics and
genetics which are building the basis for the research and development
on which 5.0 technologies such as cognitive
computing, Cobots and human-machine interfaces are emerging with
important transhumanist bioethical questions.
Keywords: Technologies
5.0; Artificial intelligence; Cobot; Transhumanism; Human Enhancement;
Cognitive Computing; Internet of Things (IoT); Cloud computing;
Medicine.
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¹ Universidad de Antioquia, Facultad de Medicina, Departamento de Medicina Interna, Medellín, Colombia.
² Institución Prestadora de Servicios de Salud IPS Universitaria, Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia.
Contexto histórico de las revoluciones
industriales
Las revoluciones industriales hacen mención a grupo
de cambios tecnológicos con impactos sociales muy
significativos que transforman la forma en que los seres humanos nos relacionamos, trabajamos y vivimos.
El sector sanitario no ha sido ajeno a estos cambios
y evoluciona con la implementación progresiva de la
tecnología que ha marcado cada época (1). Desde un
punto de vista histórico se han categorizado 5 grandes
revoluciones:
- La revolución industrial 1.0, en el siglo XVIII, con
el advenimiento de la máquina de vapor. En el siglo XIX, la revolución 2.0 con el advenimiento de la
electricidad y la producción en masa. La revolución
3.0 con las tecnologías digitales y el ordenador y la
automatización de la producción (1). La revolución
4.0, aproximadamente en el 2016, definida por el
Foro Económico Mundial como “Una fusión de
tecnologías que están difuminando las líneas entre las
esferas física, digital y biológica” (2).
Impacto de las revoluciones en la
ciencia médica
Una característica importante de estas revoluciones
es que una se construye sobre los resultados de la anterior. A continuación describo algunos ejemplos del
trayecto e impacto de las revoluciones en la ciencia
médica:
- La ciencia usa metáforas para explicar los fenómenos científicos y asociar conceptos con el fin
de comunicarlos (3). Así, en el siglo XIX las descripciones de Freud usando metáforas alegóricas
a la máquina de vapor, sobre la “presión de los
instintos” como una fuerza que debe ser canalizada, muestran como la tecnología predominante
en la época influenciaba profundamente la medicina“[…]Por la presión de un instinto entendemos su
factor motor, la cantidad de fuerza o la medida de la
demanda de trabajo que representa. La característica de
ejercer presión es común a todos los instintos; de hecho,
es su esencia misma. […]”(4).
Posteriormente, el advenimiento de la tercera revolución trajo consigo
una disrupción tecnológica del acto
médico. Al pasar del registro de datos en la historia
clínica manual a la digitalización de los datos con la
historia clínica electrónica (5) emergieron nuevos tipos
de errores médicos con el uso de herramientas como
copiar-pegar (6), lo que derivó en una epidemia de burnout tecnológico
de los médicos, secundario a la disminución del tiempo dedicado al
paciente y un aumento
de la carga de trabajo digital relacionada con la estructuración y
alimentación de lo que hoy conocemos como
el
“Big data” de los datos
clínicos (7). Hoy, el mundo se
encuentra en una transición entre los productos de las
tecnologías 4.0 que son la base de la sociedad 5.0 con
nuevas y emergentes tecnologías exponenciales como
cobots, computación cognitiva e interfaces humanomáquina (8), que
ayudarán a la personalización y quizás la transhumanización de la
medicina (9) (
Figura 1).
Figura 1. Línea de tiempo de las revoluciones industriales
Figura 2. Modelo conceptual de computación cognitiva en medicina.
(Adaptado con autorización de Behera RK, Bala PK, Dhir A. The emerging role of cognitive computing in healthcare:
A systematic literature review. Int J Med Inform. septiembre de 2019;129:154–66.).
La cuarta revolución industrial como
la base para las tecnologías 5.0
La cuarta revolución industrial -a diferencia de las anteriores- viene
evolucionando a un ritmo exponencial,
las tecnologías que toman el protagonismo son la inteligencia
artificial, Internet de las cosas (IoT), computación en la nube, redes
sociales, ciencia de datos,
Impresión 3D, dispositivos portátiles interconectados,
computación cuántica, robótica y genética (1). La investigación y el
desarrollo de estas tecnologías han
permitido avances y cambios que han trascendido la
investigación básica y traslacional, para trasladarse
rápidamente al mundo clínico donde aún se encuentran madurando a un
ritmo mucho más rápido que el
transcurrido en las revoluciones previas (10) (
Tabla 1).
Tabla 1. Lista no exhaustiva de las aplicaciones actuales y potenciales de la IA como tecnología 4.0 en medicina
Toda la interconexión de datos masivos generados
en dispositivos autónomos para compartir y generar
datos, algunos incluso intracorpóreos, enviando información de forma continua a través de internet a la
nube y la subsecuente creación del Big-Data en gestión
interminable por algoritmos de inteligencia artificial
son la base para la medicina de la sociedad 5.0, en la
que probablemente la computación cognitiva ayudará
a los seres humanos a través de cobots que influirán
profundamente no solo en las decisiones médicas, sino
en las grandes decisiones del ser humano en los próximos años.
Desde la computación cognitiva hasta
las interfaces humano - máquina en
medicina
La computación cognitiva en medicina es un conjunto
de sistemas que recopilan datos individuales, clínicos
y sociales de diferentes fuentes y usa la combinación
multidisciplinaria de tecnologías como aprendizaje
de máquina, Big Data Analytics (BDA), inteligencia
artificial, procesamiento natural del lenguaje, visualización de datos y aprendizaje profundo, permitiendo
crear un contexto de cooperación humano-máquina
capaz de enfrentar problemas clínicos complejos que
requieren procesamiento y visualización acertada de
grandes cantidades de datos para que el clínico direccione una decisión más precisa con su paciente (11).
Para lograr este tipo de sistemas de soporte al razonamiento clínico se
requiere de una correcta gestión y un
nivel de madurez hospitalaria en la gestión de los datos y en los
sistemas derivados de tecnologías 4.0 que
permita a los algoritmos predictivos basados en inteligencia artificial
encontrar predicciones correctas con
el nivel de personalización que requiere el contexto individual de cada
paciente. Para esto se ha esquematizado un modelo conceptual de
computación cognitiva
en salud (11) .
En este punto, el desarrollo de robots industriales colaborativos
(Cobots) juega un papel importante en la
automatización y apoyo al equipo de salud para la
resolución eficaz de problemas clínicos o quirúrgicos
difíciles de resolver, y así se configura una colaboración en tiempo
real de máquinas entrenadas con algoritmos de inteligencia artificial y
clínicos en tareas de
pronóstico, diagnóstico, tratamiento, flujo de trabajo
del médico, expandiendo la experticia clínica a lugares
que por no disponibilidad de talento humano u otros
factores no era posible llegar. Todo lo anterior, debido
a que un modelo de aprendizaje automático aprende
los patrones y trayectorias de enfermedades de un gran
número de pacientes. Además, estos modelos pueden
determinar cuándo un signo sutil que es particular a un
paciente está dentro del rango normal o indica un valor
atípico. Estos sistemas de IA pueden analizar en tiempo real pacientes
con condiciones similares que reciben
tratamientos similares en un gran sistema de salud con
decenas de miles de médicos que tratan a decenas de
millones de pacientes. Con el problema de oferta de talento humano en
salud, el aprendizaje automático puede
ampliar el alcance de los médicos para proporcionar una
evaluación médica de nivel experto sin participación personal directa
con sistemas entrenados por expertos para
resolver problemas específicos (12).
Ciencia convergente y
transhumanismo
La ciencia convergente o NBIC por sus siglas en inglés
(13) agrupa la biotecnología, la nanotecnología, las tecnologías de la información y las ciencias cognitivas para
el mejoramiento humano; esto surge como resultado de
compartir las metodologías e ideas de los médicos con
los químicos, físicos, ingenieros, científicos de datos,
matemáticos e informáticos en múltiples campos e industrias. El objetivo de la medicina convergente es la
renovación de la salud basada en el trabajo conjunto interdisciplinario y la mentalidad transdisciplinar.
Este enfoque ha llevado a un campo activo de investigación donde el
principal foco son los desarrollos tecnológicos para cubrir necesidades
humanas afectadas
por enfermedades, tal como se describe en un trabajo
publicado recientemente sobre la implantación de un
electrodo intracerebral en un paciente con anartria
para lograr a través de redes neuronales, la producción
del lenguaje por la interpretación del electroencefalograma (14). Se
viene avanzando en investigación en
ratones, a los que se les conectan electrodos microscópicos cerebrales
con el fin de detectar actividad cerebral conectados a un puerto USB
(Neuralink) (15).
Cuando se investiga no con fines terapéuticos, sino de
mejoramiento de habilidades humanas, se plantean dilemas éticos basados
en la idea del surgimiento de un
nuevo tipo de ser humano “mejorado” (16), por lo cual
existen guías de valoración ética sobre intervenciones
en el cuerpo humano con fines de mejoramiento, que
intentan orientar las decisiones y el papel del médico
en relación con el uso de tecnologías 5.0 o de perfeccionamiento humano
para la medicina.
Referencias
1. Park H-A. Are We Ready for the Fourth Industrial Revolution? Yearb Med Inform. 2016;(1):1–3.
2. The Fourth Industrial Revolution, by Klaus Schwab [Internet]. [citado 3 de octubre de 2021]. Disponible en: https://www.weforum.org/about/the-fourth-industrial-revolution-by-klaus-schwab/
3. Taylor C, Dewsbury BM. On the Problem and Promise of Metaphor Use in
Science and Science Communication. J Microbiol Biol Educ [Internet].
2018;19(1). Doi: http://dx.doi.org/10.1128/jmbe.v19i1.1538
4. Stoléru S. Reading the Freudian theory of sexual drives from a
functional neuroimaging perspective. Front Hum Neurosci. 2014;8:157.
5. Alejandro Hernández-Arango. La disrupción tecnológica del acto médico [Internet]. 2021 [citado 3 de octubre de 2021]. Doi: https://aipocrates.org/2021/08/08/la-disrupcion-tecnologica-del-acto-medico/
6. From G, Sølvkjær M, Bansler J. [Copy and paste in electronic health
records]. Ugeskr Laeger [Internet]. 27 de mayo de 2019;181(22).
Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31140410
7. Morquin D. [Legitimate resistance without technophobia: Analysis of
electronic medical records impacts on the medical profession]. Rev Med
Internet. 2020;41(9):617– 21.
8. Ioppolo G, Vazquez F, Hennerici MG, Andrès E. Medicine 4.0: New
Technologies as Tools for a Society 5.0. J Clin Med Res [Internet].
2020;9(7). Doi: http://dx.doi.org/10.3390/jcm9072198
9. Mayor S. Transhumanism: five minutes with . . . Mark O’Connell. BMJ. 29 de mayo de 2018;361:k2327.
10. Yu K-H, Beam AL, Kohane IS. Artificial intelligence in healthcare. Nat Biomed Eng. 2018;2(10):719–31.
11. Behera RK, Bala PK, Dhir A. The emerging role of cognitive
computing in healthcare: A systematic literature review. Int J Med
Inform. 2019;129:154–66.
12. Rajkomar A, Dean J, Kohane I. Machine Learning in Medicine. N Engl J Med. 2019;380(14):1347–58.
13. Bainbridge WS. Converging Technologies for Improving Human
Performance: Nanotechnology, Biotechnology, Information Technology and
Cognitive Science. Springer Science & Business Media; 2013. 468 p.
14. Moses DA, Metzger SL, Liu JR, Anumanchipalli GK, Makin JG, Sun PF,
et al. Neuroprosthesis for Decoding Speech in a Paralyzed Person with
Anarthria. N Engl J Med. 2021;385(3):217–27.
15. Musk E, Neuralink. An Integrated Brain-Machine Interface Platform
With Thousands of Channels. J Med Internet Res. 2019;21(10):e16194.
16. Echeverría IAO. Parte 2: transhumanismo, poshumanismo y
singularidad tecnológica. Capitulo 1: El poshumanismo como crítica al
humanismo ilustrado del transhumanismo [Internet]. 2020. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.15332/dt.inv.2019.02497
17. Topol E. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Hachette UK; 2019. 400 p.