Les imponents vistes de l’skyline barceloní observables des de la vuitena planta de les NTT Towers han servit d’escenari de desconnexió pels tecnòlegs, clínics i psicòlegs que durant 15 hores, repartides entre el 14 i el 16 de novembre, han estat ideant maneres d’aplicar la intel·ligència artificial generativa en el món de la salut. Tretze reptes plantejats per l’Hospital Clínic als quals s’han enfrontat més de 100 persones en la primera edició de la GenAI Health Hack, una hackató que busca validar casos d’ús molt concrets d’aquesta nova tecnologia per a les necessitats reals a què s’enfronten els professionals mèdics. “Són sistemes molt grans, entrenats amb una informació molt gran, però en l’àmbit de la salut cal assegurar que no hi ha biaixos ni errors greus”, explica l’investigador de l’Institut d’Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS) de l’Hospital Clínic i director executiu de la spin-off Health-Circuit, Isaac Cano.

La GenAI Health Hack es desmarca d’altres hackatons empresarials en la seva orientació a solucionar casos concrets i reals del dia a dia del personal d’atenció mèdica: “Per molt que sigui un exercici més lúdic i acadèmic, la idea és que el que surti d’aquí es pugui implementar. Si agafes un cas d’ús real d’una necessitat molt concreta, i valides que pot funcionar bé, és més directe”. Aquesta especialització en el sector de la salut és un dels punts destacats per l’investigador en ciència de dades i big data d’Eurecat Joel Guevara, un dels participants d’aquesta primera edició: “A part de saber treballar sota pressió, les hackatons et donen una perspectiva sobre com interactuar amb certes circumstàncies de client que en la teva vida professional no veus tant. Tot el que lliga IA amb medicina encara està en un procés molt inicial i és difícil trobar aquesta mena d’interaccions”. Guevara ja havia participat en altres reptes d’aquesta classe, però tots amb una vocació molt més tècnica, i considera que l’organitzada per l’Hospital Clínic se centra més en “l’aprenentatge i el gaudi de l’experiència”.

Guevara: “A part de saber treballar sota pressió, les hackatons et donen una perspectiva sobre com interactuar amb certes circumstàncies de client que en la teva vida professional no veus tant”

En el seu cas, l’equip de què ha format part ha hagut de desenvolupar un xatbot per la pàgina web de l’Hospital Clínic que faciliti les consultes mèdiques “perquè l’usuari tingui un accés ràpid i fluid, sense haver d’entrar dins de les pàgines”. La metodologia per fer-ho ha estat la mateixa que la de la resta de participants: fer ús de les eines d’IA generativa disponibles al núvol d’Amazon Web Services (AWS) i proveïdes per l’organització per aplicar una generació augmentada per recuperació (Retrieval-augmented generation, RAG) per reentrenar els models d’AWS amb el context mèdic aportat. “Hem buscat quins són els possibles usuaris que ens podem trobar i adaptar-nos a les seves circumstàncies, com ara persones amb dificultat de visió o múltiples idiomes”, assenyala Guevara.

Una aposta per la transversalitat

Una de les claus per identificar aquesta diversitat de perfils d’usuaris ha estat la transversalitat del seu equip, format per dos programadors, un psicòleg i un biòleg. “Tenir un perfil psicològic ens ha anat molt bé per entendre com es pot sentir l’usuari en el moment que vol interactuar amb l’assistent virtual, com una persona que pateix molta ansietat perquè acaba de rebre una mala notícia i comença a buscar informació al voltant”, exemplifica l’investigador d’Eurecat. “La IA generativa i la majoria de les solucions tenen sentit per donar suport als professionals, i han de formar part d’aquest procés. No han d’entrar a picar codi, però sí que hi han d’estar des del principi, indicant molt bé què és el que necessiten i què és el que no, perquè el tècnic no es desviï a fer coses que pensa que són útils, però que després no ho són”, considera Cano.

Un d’aquests perfils no tecnòlegs és el de Carlos Sastre, responsable de la franquícia de Neurologia i Cardiologia del Grup Ferrer. Sastre ha participat juntament amb altres membres de l’equip tècnic de l’empresa en un equip on s’ha encarregat de donar suport mèdic: “El meu rol és ajudar els perfils tècnics, que són els qui porten la veu cantant, a entendre les dades, els tipus de fitxers i com es relacionen amb la seguretat del pacient”. El seu repte consisteix a desenvolupar un sistema informàtic basat en IA generativa per enviar alertes automàtiques als metges quan aquests receptin fàrmacs als pacients que puguin causar una incompatibilitat. En l’actualitat, ja existeix un sistema similar en l’àmbit de l’oncologia, però requereix l’ús de dades totalment estructurades, i l’objectiu és comprovar si es pot crear una alternativa tant o més efectiva que parteixi de dades no estructurades, com són el text lliure dels historials clínics dels pacients. “La intel·ligència artificial té en compte més variables, com el grau de funció renal, l’edat dels pacients… Són càlculs humanament possibles, la gran diferència és que ho fa en segons”.

Cano: “La IA generativa té sentit per donar suport als professionals, i han de formar part d’aquest procés. No han d’entrar a picar codi, però sí que hi han d’estar des del principi, indicant molt bé què és el que necessiten i què és el que no, perquè el tècnic no es desviï a fer coses que pensa que són útils, però que després no ho són”

Per executar la idea, l’equip de Sastre ha organitzat la feina en quatre fases: la creació d’una metodologia basada en IA generativa que permeti convertir les dades desestructurades dels historials clínics en bases de dades ben classificades; el desenvolupament del model perquè executi tots els càlculs necessaris per fer saltar les alarmes; la integració de les dues parts, i el testatge del resultat amb 100 històries clíniques reals, de les quals es tenen el resultat d’alertes del sistema oncològic original. 

Sastre veu en esdeveniments com la GenAI Health Hack una oportunitat que “no només et fan formar-te i preparar-te, sinó que també et forcen a interrelacionar-te amb altres companys, com els de sistemes informàtics, per donar solucions en benefici al pacient”. El professional mèdic identifica la saturació com un dels grans problemes actuals del sistema sanitari, i creu que les solucions digitals poden ser una resposta per “completar tasques en menor temps”. En el cas particular del repte en què han treballat, Sastre valora el rol de la IA generativa com un complement al coneixement humà: “Evidentment, l’ajustament de dosis no esperem que el faci la tecnologia. Tenir l’alerta és un doble check. Pot semblar molt senzill, però si no ajustem la dosi, segurament el pacient tornarà a l’hospital, però no per la causa primera, sinó pel que li hem causat. Tenir aquesta alerta evita possibles reingressos”. 

La importància de combatre els biaixos

La complexitat dels models i el seu bon funcionament són dos dels criteris que el jurat ha tingut en compte a l’hora d’avaluar tots els candidats, però també ho és la feina que l’equip ha dut a terme per combatre els diversos tipus de biaixos a què les intel·ligències artificials es veuen exposades. “Hi ha malalties que afecten més les dones que els homes, com l’anorèxia. El que fem és demanar-li moltes vegades al model que ens doni casos, i després li preguntem el sexe. Llavors, comparem el percentatge de resultats amb el percentatge de casos reals”, exemplifica l’estudiant de quart curs del grau d’Enginyeria Biomèdica de la Universitat de Barcelona i participant de la hackató, Nuria González. El seu equip, Pizza Team, ha estat seleccionat com a guanyador de la GenAI Health Hack gràcies al sistema de joc de rol que han desenvolupat per formar i avaluar els residents de Medicina Interna. “El que proposem és un cas clínic en què hi ha un pacient, i el resident ha d’interactuar amb el xat i anar preguntant-li quins són els seus símptomes. A partir d’allà, el resident ha d’anar demanant proves, que s’aniran donant fins que s’arribi al diagnòstic i a un tractament que sigui positiu”, explica González.

El jurat n’ha valorat positivament la “capacitat per fomentar l’aprenentatge a partir de l’error, oferint rutes obertes i variables en la resolució de casos clínics”, la qual permet als professionals “aprendre en un entorn segur i controlat”. Per dur-lo a terme, el Pizza Team (format per quatre estudiants d’Enginyeria Biomèdica de la UB i tres professionals de l’Hospital Clínic) es va dividir en diferents grups per treballar simultàniament: “Un grup s’encarrega de l’enginyeria de prompting, un altre del disseny del model i un altre de buscar la informació per crear el RAG d’on el model agafa la informació per donar les respostes”.

González: “La hackató ens aporta una activitat molt més real de fer un treball en equip amb un objectiu comú. També el fet de treballar amb professionals, perquè estem acostumats a treballar amb companys. I també acostumar-nos al món laboral”

A diferència dels altres participants entrevistats, aquesta era la primera vegada que González participava en una hackató d’aquestes característiques, una experiència que ha valorat molt positivament: “Ens aporta una activitat molt més real de fer un treball en equip amb un objectiu comú. També el fet de treballar amb professionals, perquè estem acostumats a treballar amb companys. I també acostumar-nos al món laboral”. “El que més m’agrada és jugar amb dades mèdiques i poder ajudar gent amb el meu treball. És una combinació que es dona en aquesta hackató”, afegeix.

La voluntat d’organitzar una activitat com la GenAI Health Hack respon a la voluntat de l’Hospital Clínic de comptar en un espai on validar aquesta mena de solucions innovadores. “Si poses un sistema d’aquest tipus suggerint o recomanant intervencions nutricionals, t’has d’assegurar que funciona molt bé”, exemplifica Cano. L’elecció de la intel·ligència artificial generativa tampoc és aleatòria: “En els últims anys s’ha anat implementant la IA en salut, sobretot amb la idea que ajudi a personalitzar les intervencions en salut, però els models que es desenvolupaven no acabaven de ser del tot bons: els millors estaven al voltant del 70-75% d’encert. Quan s’ha fet el salt a la IA generativa, i una mica abans amb el deep learning, s’ha començat a veure que comencen a funcionar molt bé”. Amb tota aquesta experiència, ara l’equip del Clínic elaborarà un informe de l’experiència “per fer-ho públic i compartir-ho amb tot el sistema de salut”, a més a més d’explorar la redacció d’algun article científic amb algun dels reptes plantejats. I, per descomptat, també una anàlisi dels projectes millor valorats sobre la seva possible implementació dins de l’hospital.