Este desajuste puede exacerbar las desigualdades existentes entre la atención que reciben los pacientes tratados por especialistas en los principales centros académicos y los otros muchos que reciben atención en clínicas comunitarias y hospitales, principalmente por parte de oncólogos generales.
El ganador de un concurso de televisión podría arreglar esta situación.
Una parte importante de los esfuerzos de IBM por generar dinero con su software Watson, que resultó vencedor del concurso de preguntas y respuestas norteamericano Jeopardy!, se basa en la transformación del tratamiento del cáncer. La compañía tiene como objetivo ofrecer a las organizaciones de atención de salud una forma más barata de mejorar la atención convirtiendo la experiencia oncológica en algo comercializable.
Este esfuerzo por romper el monopolio de los seres humanos en cuanto a los conocimientos sobre el cáncer es sólo un avance de un modelo que IBM espera poder llegar a desplegar en diversas áreas de la medicina. También es la primera prueba real de las afirmaciones de la compañía, que asegura que Watson puede ir más allá de Jeopardy! y generar dinero.
Para IBM podría tener una importancia crítica que Watson superase la prueba. Los ingresos de la compañía han estado disminuyendo durante dos años, ya que el paso de la tecnología a la nube ha hecho que algunos de sus productos más importantes se queden atrás. La directora general, Ginny Rometty, ha prometido invertir 1.000 millones de dólares (740 millones de euros) en un nuevo grupo empresarial dedicado a la comercialización de Watson. Prácticamente, esta es la única posibilidad a la vista de darle la vuelta a la situación.
IBM y sus colaboradores están construyendo dos versiones de Watson entrenadas en oncología. El Centro del Cáncer Memorial Sloan Kettering de Nueva York (EEUU) está probando una versión beta para cáncer de pulmón, colorrectal y de mama. El Centro de Cáncer MD Anderson de la Universidad de Texas, en Houston (EEUU), utilizará una este verano que asesorará a sus nuevos colegas sobre tratamientos para la leucemia. Ambas versiones ayudan a los oncólogos a decidir un plan de tratamiento después de introducir los historiales médicos del paciente y cotejar la información con conocimientos adquiridos de revistas médicas, libros de texto y pautas de tratamiento.
"Los médicos están demasiado agobiados con el papeleo y los recortes de ingresos para estar al día con la última información publicada".
La profesora de medicina genómica en el MD Anderson (EEUU) y líder del proyecto Watson en el centro, Lynda Chin, cree que en el futuro ese tipo de producto será altamente valorado por los oncólogos generales y las clínicas regionales de cáncer. "Los médicos están demasiado agobiados con el papeleo y los recortes de ingresos para estar al día con la última información publicada", afirma. Esto limita el grado de atención que pueden proporcionar los médicos y tiene consecuencias económicas: "Si no puedes tomar una decisión en base a tu propio conocimiento, tienes que enviar al paciente a otro especialista y eso altera el aspecto económico".
Este año se va a probar una versión de Watson en pacientes con tumores cerebrales del Centro del Genoma de Nueva York, con el objetivo dar a los oncólogos un amplio conocimiento del nuevo campo de la medicina genómica que de otro modo sería costoso de obtener. Esta enca ación de Watson sugiere opciones de tratamiento basadas en datos de mutaciones detectadas en el tumor de una persona usando la secuenciación genómica. La utilización de la secuenciación del genoma para guiar el tratamiento del cáncer acaba de convertirse en algo factible gracias a la caída de los costes de la tecnología (ver "TR10: Genómica del Cáncer"). Sin embargo, en la práctica las dificultades de la interpretación de los datos genómicos hacen que esté fuera del alcance de la mayoría de los oncólogos y clínicas.
"Requiere un enorme nivel de experiencia y es algo totalmente manual", señala el director del centro de biología computacional en el laboratorio de IBM de Yorktown Heights (EEUU), Ajay Royyuru. Los médicos tienen que encontrar los artículos de investigación que sean pertinentes para las mutaciones que encuentran en el tumor del paciente, intentar entender cómo cambian estas mutaciones la fisiología de las células cancerígenas y luego averiguar qué tratamientos podrían usarse contra los procesos que estén funcionando mal. Según Royyuru, pasar de la secuencia del genoma a una decisión de tratamiento puede durar de cinco a diez meses, un periodo de tiempo que los pacientes con cáncer no pueden permitirse.
Con Watson se tarda unos pocos minutos. Los médicos sólo tienen que cargar los datos genómicos. Después se genera un esquema que muestra qué procesos moleculares se han alterado dentro de la célula. Un oncólogo puede explorar estos resultados y hacer clic en un botón para ver una lista de posibles tratamientos dirigidos a las vías de los problemas.
Aunque es tecnológicamente impresionante, ninguno de los proyectos de cáncer en los que está involucrado Watson está generando aportaciones significativas a los accionistas de IBM, ni está ayudando a un gran número de pacientes con cáncer. Aunque los acuerdos con los centros sanitarios tienen por finalidad hacer que los productos sean comercializables, por el momento son inversiones en I+D, según afirma el líder de I+D del grupo de Watson, Michael Karasick, que anteriormente fue director del laboratorio de investigación de la compañía en Almaden, Califo ia (EEUU). "Los ingresos se producen cuando el producto sale al mercado", asegura.
Ya se han producido algunos. Por ejemplo, un sistema basado en Watson para la aseguradora médica Wellpoint ayuda a preautorizar las solicitudes de procedimientos médicos. Pero los productos médicos basados en Watson no han estado llegando al mercado al ritmo que IBM parecía esperar. Un documento filtrado a The Wall Street Jou al en enero señalaba que la unidad de Watson estaba lejos de una proyección de ingresos valorada en mil millones de dólares (740 millones de euros) para 2018.
Unos de los problemas es que Watson ha tenido dificultades para entender con exactitud la información técnica (ver "2000 'profesores' enseñarán medicina a Watson"). Se ve desconcertado por la jerga médica, las diferentes formas en que los investigadores se refieren a lo mismo en artículos de revistas y la descuidada gramática de las anotaciones de los médicos en los archivos de los pacientes. Los médicos han tenido que pasar más tiempo del previsto trabajando con desarrolladores de software en IBM para encontrar acrónimos mal entendidos o frases mal analizadas que hacen que Watson malinterprete los registros médicos o sugiera tratamientos incorrectos.
El vicepresidente de investigación de la empresa de inteligencia artificial Cycorp, Michael Witbrock, afirma que el ganador de Jeopardy! de IBM siempre necesitará una importante dosis de ingeniería para convertirse en un experto en cualquier área específica. El concurso requiere un dominio de conocimientos generales a un nivel superficial, no el tipo de amplios conocimientos y de varias capas necesario para tratar el cáncer. "Su objetivo era el ámbito industrial, no la profundidad industrial", afirma Witbrock.
El director de tecnologías de Watson en el laboratorio de IBM en Yorktown Heights, Eric Brown, afirma que se han realizado varios cambios importantes en Watson basados en parte en información obtenida de proyectos de cáncer, y que han ayudado a que el software se adapte a su nuevo trabajo. Afirma que aunque todavía es necesario un proceso de entrenamiento humano, la mejora del aprendizaje de máquinas hace que Watson requiera actualmente menos entrenamiento para obtener buenos resultados.
Las compañías que quieran empezar a incoporar a Watson pueden hacer uso de varias interfaces. Una de ellas consiste en hacer clic en pulgares hacia arriba o hacia abajo junto a respuestas a preguntas de examen. Además, un nuevo equipo dentro del grupo de asistencia técnica de IBM se dedica a ayudar a los clientes a preparar los datos y a utilizarlos para entrenar a Watson. A finales del año pasado, la compañía lanzó una plataforma basada en la nube donde se pueden construir productos sin tener que llevar la tecnología de IBM a instalaciones físicas.
Estas mejoras técnicas no han logrado aclarar si el alquiler de software que actúe como un médico especialista puede llegar a ser un buen negocio. Hay quienes tienen sus dudas dentro de la industria del cuidado sanitario.
Los productos de mayor éxito construidos a partir del procesamiento avanzado de datos hasta ahora se han centrado en la gestión de costes y eficiencia en grandes poblaciones de pacientes, no en la mejora de lo que hacen los médicos con los individuos, según afirma el miembro del consejo de la compañía de datos sanitarios Explorys, Russell Richmond, que anteriormente fue director general de la división de cuidados sanitarios de McKinsey, Objective Health.
Este tipo de productos está destinado directamente a crear márgenes de beneficio y de hecho la Ley de Asistencia Sanitaria Asequible, que está transformando la industria de la atención sanitaria en EEUU, anima explícitamente a utilizarlos. Lo que no está claro es cómo lo conseguirán otros productos como los asesores de cáncer basados en Watson. Tal y como señala Richmond: "Ayudar a un paciente con cáncer a recibir el mejor tratamiento es realmente bueno para la humanidad, pero quizá no genere una gran cantidad de beneficios".