INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIOJURÍDICA

Jueves, 30 de julio de 2020

 

Autor: Ab. Giovani Criollo Mayorga

 

La Medicina personalizada, individualizada, de precisión o a la carta, consiste en un esquema de terapias individualizadas que se las diseña con fundamento en el genotipo de cada individuo, lo cual permite que cada paciente sea provisto del tratamiento más adecuado para la patología que lo afecta, permitiendo una mejor funcionalidad de los fármacos.

 

Se trata de una especie de medicina estratificada que permite  “la identificación de subgrupos de pacientes con una enfermedad específica idéntica que responden de la misma forma a un medicamento en particular o sufren los mismos riesgos de padecer un efecto secundario al afrontar un determinado tratamiento”, en la que se aplica la técnica de inteligencia artificial, mediante el uso de algoritmos, para el análisis de datos, el diagnóstico y el tratamiento de la patología.

 

Este tipo de Medicina utiliza como sustento de su finalidad a la Farmacogenómica, la cual es una la disciplina científica que tiene por objeto el estudio de las variaciones de las secuencias de ácido desoxirribonucleico o ADN entre individuos, relacionadas con la respuesta frente a un fármaco, y se la emplea en el desarrollo de nuevos medicamentos, que se fabricarán atendiendo a las particulares condiciones del patrimonio genético de cada persona, lo que determina un tiempo de respuesta óptima del medicamento, así como la eliminación o la disminución considerable de los efectos adversos de las terapias farmacológicas.

 

La Medicina personalizada ha roto el viejo paradigma decimonónico de la farmacología tradicional  en donde se considera el “one drug fits all”, gracias al cual se produce medicamentos que puedan utilizar la mayor parte de la población, no obstante aquello en vista de las diferencias genéticas (polimorfismo genético)  que existe entre los seres humanos, los medicamentos no reaccionan igual en cada organismo provocando, en los Estados Unidos, al menos unas 100.000 muertes en cada año con un coste de USD $ 100.000.000 de dólares.[1] Este viejo dogma, en la Medicina de precisión, es prácticamente superado por la Medicina personalizada pues en su utilización se considera que “cada paciente es único” y por esa razón debe dársele un tratamiento que este en función de esa característica y de su diferencia genética, lo que produce una intervención terapéutica más efectiva.

 

Responsabilidad del médico: Uso de algoritmos y toma de decisiones.

 

Los algoritmos, en esencia, son definidos como un “Conjunto de reglas que, aplicada sistemáticamente a unos datos de entrada apropiados, resuelven un problema en un número finito de pasos elementales”[2]. Gracias a los algoritmos se analizan millones de datos de forma más rápida por ello existe una enorme tendencia en su uso por parte de redes sociales, y de empresas de distinto orden que prestan atención a los comportamientos que el consumidor va registrando al utilizar un dispositivo tecnológico, por eso se “predice” los gustos y preferencias de las personas, los resultados electorales, etc.

 

Pero también son utilizados por la Medicina de precisión para diagnosticar y predecir la evolución de una patología así como para la toma de decisiones importantes por parte del médico que debe adoptar el tratamiento terapéutico. De hecho existe ya una aplicación gracias a la cual se puede  tomar una fotografía de una placa de rayos X con un Smartphone, subirla al sistema de la aplicación, y en pocos segundos se obtiene un diagnóstico de la posible patología que sufre el paciente. Para llegar a este avance tecnológico, se escanearon doscientas mil imágenes de rayos X obtenidas del National Institutes of Health  (NIH)  norteamericano y se enseñó al sistema informático a reconocer los distintos tipos de patologías que constaban en las placas. Al comienzo, el sistema tenía altos márgenes de error, pero luego mejoró ostensiblemente hasta igualar a los mejores radiólogos de la Universidad de Stanford.

 

Para obtener un sistema como el descrito, se requirió de una enorme cantidad de información  para que el sistema vaya aprendiendo y generando una probabilidad mucho mayor, casi cercana a la certeza, de que se trata de una determinada enfermedad.

 

Las placas son parte de lo que denominamos jurídicamente como “datos médicos” y por tanto se trata de datos sensibles, que en el sector de la salud se recopilan desde distintas fuentes[3]  y son organizados, de forma holística, en las dimensiones de genoma, fenoma y exposoma, los cuales son necesarios para el diagnóstico de la enfermedad. Estos datos, son sometidos a un proceso de recolección, almacenamiento, acceso y reutilización que implican el empleo de enormes bases de datos que son analizados por la inteligencia artificial  para obtener distintos patrones complejos que permiten  identificar con mayor precisión la patología que sufre el paciente.

 

Pero la Inteligencia Artificial también analiza otros datos que son relevantes para el diagnóstico médico. En este contexto, aquella información que refiere a la ocupación, la tendencia sexual, el género, su pertenencia cierto grupo poblacional, la adicción a ciertas sustancias, etc., es relevante en el diagnóstico de una enfermedad pues estas resultan también de las interacciones entre genes y los factores medioambientales.

 

Los problemas jurídicos

 

Un primer problema tiene que ver con la recolección, almacenamiento, acceso y reutilización los datos pues al tratarse de información sensible esta goza de una confidencialidad que impide que cualquier persona pueda accederlos. La variedad de fuentes de las que se extraen los datos médicos es muy amplia como se vio antes y por eso merece ser regulada en cuanto la forma como se la obtiene, al tratamiento de la información, y su uso en aplicaciones móviles que ayuda en la predicción y diagnosis de las enfermedades.

 

Un segundo conflicto surge por aquello que está comprendido dentro de la definición de “dato médico” pues generalmente en ellos no se incluyen los referidos a adiciones, género, ocupación, etc., y sin embargo aquellos  resultan importantes para el diagnóstico. Por ello se ha propuesto el empleo de una categoría más amplia,  denominada “datos de carácter personal relativos a la salud de la persona” bajo la cual se  incorpora toda aquella información relacionada directa o indirectamente con la salud del individuo. Esta nueva categoría sustituiría la vieja y restringida denominación de “datos médicos”. 

 

Otro de los problemas jurídicos que se plantean se relaciona con la forma en que son recolectados los datos relevantes para establecer la patología, el registro de voces para analizar el trastorno de las cuerdas vocales o para detectar el Parkinson; el registro de los movimientos del cuerpo al caminar y el movimiento de las caderas, también para diagnosticar Parkinson, etc., los cuales pueden ser realizadas solamente con un Smartphone y, quizás, sin la autorización del sujeto sometido a la recolección de datos, con lo cual el consentimiento informado debería ser dotado de un nuevo contenido.

 

Otro problema de la Medicina de precisión radica en el acceso a esta clase de medicina para sujetos de las capas sociales bajas, así como el acceso al conocimiento científico y los resultados de estas nuevas tecnologías. En principio, los  instrumentos internacionales que reconocen derechos humanos  y que además gozan de un contenido bioético, se han preocupado de establecer ciertos estándares internacionales en cuanto estas cuestiones, sin embargo es necesario que efectivamente se materialice este derecho de acceso al nivel más alto de salud posible.

 

 

Giovani Mayorga Andaluz

montecrhisto@gmail.com


[1] Juan Antonio Ruiz, “Aspectos jurídicos de la medicina personalizada”, en InDret Revista para el análisis del Derecho, no. 2 (2005): 6 http://www.indret.com/pdf/286_es.pdf

[2] Sergio C. Fanjul, “En realidad, ¿qué [...] es exactamente un algoritmo?”, El País, 24 de marzo de 2018.

 

[3] Exámenes de laboratorio, sistemas de imágenes, aplicaciones informáticas, cuestionarios realizados por los médicos, pruebas de ADN, etc. 

 

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