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00:00Buenas tardes, noches, hemos visto ya cómo la inteligencia artificial está ya en la medicina,
00:11no es solo una promesa de futuro, es una realidad, pero también es una promesa de futuro porque hay
00:17mucho por venir en diagnósticos, en tratamientos, en descubrimiento de nuevos fármacos, incluso en
00:22humanización, aunque resulte paradójico, algo que comentaba Miguel hace poco, yo estuve en un
00:27congreso de medicina primaria y bicharlas como los médicos de primaria están deseando que lleguen
00:33herramientas para poder mirar a los ojos al paciente y no tener que estar pendientes del
00:38teclado, o sea que puede impactar en formas que no siempre son intuitivas y que tienen muchos
00:42puntos de vista y aquí hoy traemos tres puntos de vista que veremos cómo son, pero son muy distintos
00:48al menos en su especialidad porque tenemos el ámbito de la psiquiatría, el ámbito del cáncer
00:52y la protonterapia, el ámbito un poco más general y cada uno de ellos pues nos va a aportar su
00:58punto de vista, si os parece empezamos con Marina que ya es psiquiatra y aquí quizás en este campo
01:05por lo menos por lo que yo sé o por lo que yo intuyo es donde la inteligencia artificial en
01:10concreto pinta menos hoy en día dentro del mundo de medicina, no sé si es así. Bueno, de momento
01:16pinta poco porque nosotros no tenemos marcadores biológicos para hacer diagnósticos, nuestros
01:22diagnósticos siguen basándose en la clínica, es verdad que a nivel de investigación existen
01:27muchos estudios de neuroimagen, de genética, de neurotransmisores, de parámetros inflamatorios,
01:34pero eso todavía no se traduce en un análisis que determine una enfermedad, sino que siguen
01:40teniendo criterios clínicos. No obstante, bueno, yo creo que el futuro en psiquiatría viene de la
01:49mano de que nos ayuden a prevenir muchos trastornos mentales que están asociados a
01:56diferentes factores, yo creo que también viene la mano de hacer un seguimiento de los pacientes,
02:02porque es verdad que el análisis lingüístico o de la conducta o de determinados aspectos nos
02:09pueden ayudar a determinar las recaídas o si el paciente está en riesgo de tener una determinada
02:17conducta, por ejemplo, en el suicidio, ¿no? Y sí que tenemos ya los wearables o esos relojes que
02:22de alguna manera nos van dando información acerca de la actividad del paciente, por ejemplo,
02:28un paciente que duerme menos, pues podemos pensar que está en riesgo de tener una recaída pues de
02:34un trastorno bipolar o una depresión. Y el tercer aspecto sería también, bueno,
02:41el análisis de muchos, digamos, de muchas apps y cosas para hacer psicoterapia, que están saliendo
02:51multitud de apps que nos ayudan a la psicoterapia, pero que de alguna manera no tenemos algo que nos
02:57determine la calidad, ¿no? Entonces, también esa inteligencia artificial puesta al servicio de
03:02analizar las nuevas ofertas que tenemos en psiquiatría, pues tendría sentido.
03:08Pues después profundizamos un poco más en todo eso, si te parece. Víctor, llevas desde 1986 en
03:15este mundo de inteligencia artificial, cuando la mayoría no sabía lo que era inteligencia artificial.
03:20¿Qué nos dice el pasado de lo que está pasando ahora y de lo que puede suceder? ¿Cuál es tu perspectiva?
03:26Nos dice muchas cosas y algunas no son buenas. O sea, todo el mundo habla hoy de la inteligencia
03:34artificial como algo maravilloso, como algo que soluciona todas las cosas y es muy posible que eso pase.
03:39En el área médica probablemente es el área más difícil de todas las áreas de nuestra vida. ¿Por qué?
03:46Por varias causas. Primero, porque hay una incertidumbre grande en muchísimos temas, ¿no?
03:53No sabemos causas de las enfermedades, los datos tienen muchos sesgos, tienen muchos errores.
03:58Yo, por ejemplo, trabajé en un proyecto en el año 1994, donde veíamos mil historias clínicas en un centro médico
04:07y solo eran válidas para hacer machine learning, lo que hoy todo el mundo hace, ¿no?
04:11Pues un tercio de todos esos datos, ¿no? Los demás tenían tantos fallos que no era posible hacerlo.
04:17Y me imagino que los datos hoy siguen prácticamente con muchos fallos, entonces es un problema grande.
04:23Además, en la inteligencia artificial ha habido muchos éxitos ya, o sea, no es algo de hace un par de años, ¿no?
04:29Por ejemplo, en el área médica tenemos sistemas como PubMed, que es la base de datos donde están los 36 millones de referencias médicas.
04:38Tenemos sistemas para la UCI, para historias clínicas. Gene Ontology es un sistema que ha mejorado todo el intercambio de la formación biológica.
04:48Y hay muchísimos sistemas ahora que se están haciendo en prácticamente todas las áreas.
04:54El problema que yo veo, bueno, aquí tengo además, por si no sé lo que era alguien, en el año 91 escribí con otros dos colegas un artículo sobre inteligencia artificial, ¿no?
05:05A veces me dicen, no puede ser, eso es un área nueva, ¿no? No es un área que lleva muchos años y tuve suerte de poder conocer muchos de estos pioneros.
05:14Y muchos de ellos tienen muchas dudas de lo que está pasando hoy, ¿no?
05:17Tenemos una mailing list en la Academia Americana de la Informática Médica y probablemente los que tenemos más dudas son los que llevamos trabajando más tiempo.
05:25¿Por qué? Porque sabemos cuáles son los límites y los riesgos.
05:28Y en relación a que, bueno, he oído antes que la medicina ya estaba lista para la inteligencia artificial. Yo creo que no.
05:38Los médicos no están preparados para ello. ¿Por qué? Porque no tienen formación.
05:42Y esto no es cuestión de hacer uso de chat GPT directamente, sino que hay que saber realmente cómo funcionan estos sistemas y los muchísimos límites que estos sistemas tienen y los muchos riesgos que pueden tener.
05:56Hace siete días, por ejemplo, en el New England Journal of Medicine, que es la revista médica número uno, había un paper interesante que es lo que piensa bastante gente,
06:08que es el peligro que tiene de sustituir el conocimiento de los médicos, los datos que están dentro de las historias clínicas y hacer uso de los large language models de tipo chat GPT, hacer uso con ellos.
06:24La revolución es imparable, pero es como tocar el piano. Uno no aprende en dos años. Esto necesita tiempo.
06:33Después seguimos hablando un poco. Me interesan mucho estos límites. ¿Qué se puede hacer hoy? ¿Qué no se puede hacer hoy?
06:37Pero no solo vamos a hablar de inteligencia artificial, porque Felipe también trata un tema que ha impacto, que ya está impactando, que ahora nos contarás cómo.
06:48En los diagnósticos, la protonterapia en tu carrera, ¿cómo ha cambiado desde esas primeras radioterapias que hacíais a esta protonterapia?
06:57¿Qué quiere decir eso y qué supone para los pacientes?
07:01Bueno, yo he visto un cambio que no lo sé describir, vertiginoso, en términos de la realidad de la práctica clínica.
07:10Protonterapia, radioterapia, es oncología. Oncología es cáncer. Cáncer, y ahí ya se empieza a poner difusa la cosa, porque cánceres humanos hay más de 200.
07:22Y, por lo tanto, todo lo que se quiera acercar al cáncer tiene que entender que es muy heterogéneo de lo que estamos hablando en términos médicos.
07:31Muy importante también, desde el principio, con respecto a inteligencia artificial, entender que nosotros estamos en una tradición hipocrática.
07:42Eso sí, ya sé que suena mal en un entorno muy científico, pero la medicina es ciencia y arte.
07:48Y hay un elemento de ciencia que es muy de inteligencia artificial y hay un elemento de arte que tiene que ser también de inteligencia artificial.
07:57De alguna manera nos ayudarán a tener una forma de enfocar las cosas que sea muy individualizada.
08:07Medicina hoy en día es medicina de precisión para protonterapia, para farmacología y para diagnóstico por la imagen. Es medicina de precisión.
08:18Y medicina de precisión significa dos cosas. En cuanto a lo biológico, a tus moléculas y mis moléculas, individualización.
08:28Cómo son tus moléculas y cómo son mis moléculas. Y en cuanto a lo holístico, a lo no solo biológico, es personalización.
08:37Personalización significa que somos cada uno un ser único en su especie que necesita que sea tratada así su enfermedad, aunque se parezca mucho a las de otros.
08:51Sin embargo, la tuya y en oncología en concreto, tú tienes tu cáncer, no tienes cáncer de mamá, tienes tu cáncer.
08:59Inteligencia artificial está llegando abrumadoramente a todas las especialidades que necesitan tecnología.
09:09Todos sabemos que ahora mismo es casi más importante a que te salude un médico que te hagan un TAC.
09:18Primero llega, te hacen un TAC y luego te saluda un médico y te dice que esto y lo otro.
09:23Todo pasa por máquinas, todo pasa por fármacos. Eso es claramente mejorable.
09:28Se podría introducir la inteligencia artificial sin límites en ese sentido, pero eso no significa hacer medicina.
09:37Hacer medicina está más allá y hay que buscarle el terreno donde la inteligencia artificial sea capaz también de ayudar al entendimiento de emociones, reacciones.
09:49El cáncer es desde una cosa precancerosa hasta la agonía.
09:54Todo ese proceso es un proceso real, personal, médico, donde hay que meter inteligencia artificial y está muy interesante.
10:05Marina, has bozado antes algunas aplicaciones que tiene la inteligencia artificial en tu campo.
10:12También hablábamos antes de que quizás en la salud mental hay una parte de contacto físico con el paciente.
10:20Esto no lo podrás seguramente sustituir, pero sí podéis ayudaros.
10:24No sé si podéis desarrollar un poco más estas aplicaciones.
10:28Se acaba de hablar del arte de la medicina y de que en medicina hay fármacos y técnicas diagnósticas.
10:39Nosotros tenemos la psicoterapia. La psicoterapia es el arte de la palabra y el arte de lo sutil.
10:45Eso es difícil de cambiar por una máquina.
10:51También es importante en la relación médico-paciente que se establece en salud mental la sonrisa, el tacto, el abrazo, el vínculo que el individuo establece con su psiquiatra.
11:07De hecho, hay muchos estudios que dicen que más que la técnica psicoterapéutica, lo que realmente influye en que una psicoterapia sea eficaz es el vínculo que se establece con el terapeuta.
11:19Nada tiene que ver con la técnica sino con el vínculo. Es muy difícil que la inteligencia artificial lo pueda sustituir.
11:26No obstante, todo lo que tiene que ver con medicina de precisión, con saber qué fármaco es el que tiene que tener un determinado individuo,
11:37con la prevención de las recaídas de los trastornos mentales que probablemente se puedan analizar desde diferentes dispositivos que analicen el lenguaje, la conducta, el sueño, el apetito, el movimiento, las relaciones interpersonales.
11:59Todo eso nos puede ayudar. Tenemos ya muchos repositorios, por ejemplo, de neuroimagen o de muestras genéticas o de determinados aspectos bioquímicos, pero que todavía no nos han dado una respuesta específica para determinados trastornos.
12:20La inteligencia artificial en psiquiatría puede ayudarnos a crear vínculos. En salud mental hay muchas personas que están muy solas.
12:42La soledad no deseada, tanto en la tercera edad como en los adolescentes, causa trastornos mentales y es algo que implica un riesgo para el suicidio. El poder establecer, mediante una inteligencia artificial que te ayude a buscar nichos para no estar solo, también me parece una aplicación importante y que puede ayudar en la psiquiatría.
13:09¿Que ayuda a buscar nichos para no estar solo o directamente que haga compañía, al estilo de la ciencia ficción tipo Black Mirror, series que hemos visto, GER, películas?
13:20Hay un estudio y no sustituye. La compañía de la máquina no sustituye a la compañía de la persona. Hay estudios que analizan los índices de serotonina y de otros neurotransmisores cuando alguien se toma un café con los amigos.
13:34Y la serotonina, que es algo que tiene que ver con la depresión y con el ánimo estable, cuando tú te tomas un café con amigos los índices de serotonina se elevan. Eso es difícil que lo produzca una máquina, pero si esa máquina para ayudar a ponerte en contacto con otras personas tendría sentido.
13:54Víctor, antes decías que la medicina no está preparada para la inteligencia artificial. Yo no quiero tampoco corregirte, pero no sé si se puede matizar esto en el sentido de que hay muchos procesos que ya se están utilizando en la inteligencia artificial, tipo diagnóstico por imágenes, etc.
14:11Déjame precisar. En medicina no, sino los médicos. ¿Por qué? Porque no hay formación. No se da formación en las escuelas. No preguntan nada, por ejemplo, en el examen MIR. Los estudiantes lo que se hace durante esos años es prepararse el MIR.
14:29Si no caen en el MIR, no les interesa. Es un peligro grande y los que se forman es porque lo han hecho ellos, han hecho cursos.
14:38Pero quería comentar algo sobre lo de antes. Lo que he puesto son las dudas que tenemos muchos, sobre todo por las prisas. El problema es las prisas.
14:48Hay muchas empresas que han invertido mucho dinero para ello y quieren ganar dinero rápido con ello. Ese es el peligro mayor, que no se hagan evaluaciones rápidas y no sean como un ensayo clínico.
15:02Un sistema de inteligencia artificial tiene que ser prácticamente como un medicamento. Tienen que pasar ensayos clínicos que se prueben realmente que son útiles.
15:11En los últimos cuatro años se han aprobado más de 2.000 sistemas de inteligencia artificial por las diversas agencias mundiales.
15:21Y no se han hecho evaluaciones como en los medicamentos, sino que se han hecho evaluaciones mucho más simples, pre-evaluaciones, no realmente bastante complejas.
15:32Pero las evaluaciones no tienen fin. Para diagnóstico, para prevención, análisis de datos, oncología, tiene un futuro que ha habido un cambio gigantesco en los últimos años,
15:45en vacunas, nuevos medicamentos, con imágenes. Hoy, por ejemplo, el 95% de las mamografías se pueden diagnosticar con inteligencia artificial.
15:54Entonces, hay un futuro gigantesco. Yo estuve trabajando, por ejemplo, cuatro años en África como coordenador de un proyecto europeo.
16:01Si ya es útil, si va a ser útil y va a haber un cambio sustancial en toda la medicina nuestra, en estos países el cambio va a ser gigantesco.
16:09¿Por qué? Porque en muchos sitios no hay médicos, no hay especialistas concretos para cada área.
16:16Y en esos países va a ser un cambio gigantesco. ¿Por qué? Porque no tienen médicos, pero casi toda la gente tiene móviles y la información puede llegar para ellos.
16:25Tienen enfermedad de la piel o de otro tipo, pueden consultar contra el GPT, hacer una foto, mandarla a un sistema que le dé alguna recomendación.
16:35Entonces, dudas una parte, sobre todo para que no se haga rápido. Los sistemas tienen que evaluarse tranquilamente y muchas veces no se hace.
16:45De hecho, decíamos antes, sobre el tema de imagen sí que hay mucho desarrollado, pero en la práctica clínica todavía hay aprobada muy poca cosa.
16:54Se dice homogéneamente y sistemáticamente me refiero.
16:58Yo trabajé desde el año 90 al 91 en un sistema para imágenes de una técnica que es el SPECT y que fue comercial ya en el año 97.
17:10Entonces, hay sistemas desde hace bastante tiempo. Va a haber cada vez más.
17:15La cuestión principal es si realmente están listos todos estos sistemas.
17:23Hay un estudio hecho en la revista Circulation de la American Heart Association donde hablan de la inmensa capacidad de sistemas que va a haber en el área cardiovascular.
17:35Pero lo que dicen es que hay pocos sistemas que hayan demostrado realmente un cambio en la práctica clínica y yo creo que todavía pasa eso.
17:42Hay desarrollos y hospitales, por ejemplo, madrileños tienen 40 sistemas ya de inteligencia artificial dentro.
17:50Otra cosa es que son sistemas en desarrollo, que no están evaluados de una forma clínica y que no sabemos realmente si puede tener un éxito real que cambie la práctica clínica.
18:01Entonces, los médicos pueden hacer uso y, de hecho, hacen diagnósticos fantásticos que muchos médicos no los pueden hacer con sistemas como el CHAT-GPT y otros.
18:10Pero todavía tiene que haber una cierta prevención en estos sistemas.
18:16Lo hemos visto porque yo viví lo que se llaman los AI winters, los inviernos de la inteligencia artificial, que es un área que tiene un hype,
18:25tiene un éxito gigantesco y luego no es tal y se hunde.
18:30Y lo he vivido dos veces.
18:32Y las personas que trabajaban en esas áreas perdieron todos sus proyectos por la prisa o por las ganas o por no esperar que se pudiese hacer algo más práctico.
18:44Y el problema es tener paciencia.
18:46Esto necesita mucha paciencia y hay tanto dinero que yo creo que muchas compañías no lo tendrán.
18:53La verdad que hemos visto muchas promesas que después se quedaron sin cumplir.
18:57Parece que la inteligencia artificial generativa cambia todo un poco, pero también habrá que ver qué promesas cumple y cuáles no.
19:03La generativa hay que comprender también cómo es.
19:07Es un cálculo probabilístico de las palabras que están ahí dentro.
19:10No tiene todavía, y faltará tiempo todavía para que tenga una comprensión real.
19:15Hay que darle algo más que eso.
19:18Entonces, lo que nos dice es que no tiene ninguna comprensión real del sistema.
19:22Cada vez funciona mejor, pero llevan dos años.
19:26Hay que esperar tal vez diez o veinte para poder ver qué es lo que puede pasar.
19:30Y también los sistemas hay un peligro con ellos, que empiezan a engañar a sus desarrolladores.
19:36Hay que comprender la arquitectura que ellos tienen, que hay una emergencia de un conocimiento nuevo que no sabemos cuál es.
19:45Y hay sistemas, y hay descritos bastantes casos, que engañan ya a sus desarrolladores.
19:51¿Qué puede pasar? El que lo sepa, el que dice que lo sabe, miente.
19:56Sí, mucho por descubrir en esto.
20:00Felipe, tú que has visto este grandísimo desarrollo en tu campo.
20:03¿Hasta qué punto la medicina ha ido guiando a la tecnología?
20:06¿Hasta qué punto la tecnología ha ido dando pasos delante de la medicina?
20:10¿Y cómo lo habéis usado?
20:11Yo creo que es muy valioso en un foro como este poner el énfasis en que las cosas han ido muy deprisa, mucho más deprisa de lo que pensamos.
20:24Yo me formé con máquinas de radiación, mi especialidad es oncología y radioterapia, que hoy están prohibidas.
20:32Me formé con unidades de cobalto, que hoy están prohibidas.
20:37Probablemente parte de las cosas que ahora hacemos sintiéndonos muy orgullosos dentro de poco están prohibidas.
20:44Y todo el desarrollo que hay tecnológico a través de informatización, etcétera, son pasos adelante que no tienen paso atrás.
20:54Siempre construyen sobre ellos.
20:56Y ahí es donde veo la inteligencia artificial también entrando de manera muy fuerte en las especialidades y en las formas de trabajo que requieren equipamiento, que requieren procesos.
21:11Os voy a contar un poco de protonterapia, cada loco con su tema.
21:15Protones es una forma de radiación relativamente moderna.
21:20En España ahora mismo hay dos unidades, pero ya sabéis que Amancio Ortega y su fundación han regalado 10 al sistema público.
21:27Es una forma de radiación increíble, muy precisa, muy poco tóxica, muy atractiva, donde la inteligencia artificial puede hacer maravillas.
21:36Puede darle varias vueltas de tuerca a lo positivo de ser precisos con radiación.
21:42Lo que hoy en día tenemos es inviable, es faraónico.
21:48Son edificios de cinco plantas excavados, son máquinas gigantescas.
21:54Todo eso hay que miniaturizarlo, hay que convertirlo en algo que quepa en los hospitales de forma natural y bien.
22:01¿Y todo eso para qué?
22:03Curiosamente, en términos oncológicos, el salto que se ha dado en oncología es tan fuerte que ahora mismo lo que nos preocupa son los tejidos normales, más que el propio tumor.
22:17Los tumores son controlables, en un porcentaje altísimo, pero los pacientes tienen tejidos normales que van a durar mucho tiempo, que vamos a vivir mucho tiempo.
22:26Luego, todo el énfasis que pongamos en protección de tejidos normales es un énfasis en calidad de vida y en mejores cuidados.
22:35¿Dónde engancha la inteligencia artificial?
22:38Solo os doy un dato.
22:40Donde yo trabajo ahora hay el doble de físicos que de médicos.
22:46Trabajamos seis oncólogos, doce radiofísicos.
22:50Y nos faltan los matemáticos, nos faltan los ingenieros biomédicos, nos faltan muchas otras profesiones que harán posible que toda la inteligencia artificial entre hasta muy profundo en el acto médico.
23:07Pero quizás lo que querría plantear también es que en inteligencia artificial nosotros estamos receptivos.
23:17Necesitamos incorporar todos esos sistemas tanto de evaluación como de tratamiento más sofisticados.
23:26Pero no nos olvidemos, la biología se agota y se agotará.
23:33Y haremos progresos progresivamente, como se ha mencionado, año a año.
23:39Pero la biología se agota y los médicos sabemos muy bien que hay un límite en el reloj biológico y que eso no lo vamos a superar.
23:51Lo último que quiero decir en términos de inteligencia artificial en el campo de la oncología es que es un paso muy bonito hasta romántico.
24:01Yo he estudiado la medicina de las enfermedades.
24:05Mis alumnos estudian la medicina de los enfermos.
24:09Tenemos que hacer pasar todo el conocimiento técnico y tecnológico a un conocimiento holístico de la persona.
24:19Y todo eso es todavía más inteligencia artificial. Es un desarrollo muy potente.
24:26Me gustaría acabar haciendo la misma pregunta a los tres para que cada uno desde vuestro campo y vuestra perspectiva me respondáis.
24:34¿Qué problema tenéis vosotros sobre la mesa que la tecnología pueda resolver en poco tiempo?
24:40Algo que sea relativamente realista, que estéis viendo que está ahí y que puede que en un plazo razonable solucione la tecnología,
24:48ya sea la inteligencia artificial o cualquier otra tecnología que se esté desarrollando.
24:52Marina.
24:53En psiquiatría, desde luego, la identificación de marcadores biológicos individuales para cada trastorno
25:01y también la identificación de esos factores ambientales que pueden precipitar que los marcadores biológicos
25:08y que la vulnerabilidad genética se transformen en un trastorno mental.
25:13Creo que eso es lo que está más cerca.
25:17Víctor, tú quizás tienes una perspectiva más global.
25:19Sí, yo creo que va a haber muchos. Un ejemplo es con los dos últimos premios Nobel.
25:25Ha habido un premio Nobel de física y el de química.
25:27El de química era para la predicción de la estructura tridimensional de las proteínas.
25:34Era un problema clásico que se contaba hace 50 años ya y que tuvo solución gracias al análisis masivo que se puede hacer.
25:41Hoy, por ejemplo, dentro del grupo nuestro, hemos hecho hace ya 4 o 5 años un transformer.
25:47La T de transformer es la de Chad-GPT, que analizaba todo PAF-MED, que son 36 millones de referencias.
25:55Ahí hay un conocimiento increíble que va a dar lugar a muchísimas investigaciones.
26:00Un ejemplo de ello es Barry Marshall, que consiguió el premio Nobel hace unos cuantos años
26:04viendo la relación que había entre el helicobacter pylori y la úlcera gástrica,
26:08leyendo papers a través de una búsqueda en Medline.
26:10Hoy podemos automatizar todas esas búsquedas y encontrar nuevas hipótesis,
26:16un número gigantesco que va a resolver muchísimos problemas científicos en los próximos años
26:21gracias a la capacidad inmensa que hay de manejar datos que no podíamos hacer antes.
26:26Va a haber muchos premios Nobel en los próximos años, seguramente gracias a ese potencial.
26:32Felipe, ¿en tu campo?
26:34En los premios Nobel, que son cada uno de mis compañeros con bata blanca que están en los hospitales por la mañana,
26:40que son todos premios Nobel, eso lo tienen que saber muchísimo y son muy intuitivos,
26:45yo creo que una cosa inmediata que se va a notar inmediatamente es la precisión en el diagnóstico y la rapidez.
26:54Eso va a ser algo abrumador.
26:58Con esa precisión en el diagnóstico y con esa rapidez va a llegar otra cosa abrumadora,
27:03que es entender al humano, no al biológico.
27:08Ser capaces de hacer medicina, no hacer medicina de las enfermedades, sino medicina de los enfermos.
27:16Por ahí entrará la inteligencia artificial también, en todo lo que es entender al ser humano en todos sus contextos.
27:23Pero no me lo puedo imaginar, no sé cómo será, porque no se trata de psiquiatrizarlo ni de psicologizarlo,
27:32se trata de humanizarlo, de hacerlo de otra manera.
27:36Y luego os tengo que decir una cosa, que las enfermedades se superan, pero siguen habiendo enfermedades.
27:43Es decir, que la inteligencia artificial tiene un reto infinito, no finito.
27:49En medicina tenemos la máxima que no existen enfermedades, sino enfermos.
27:53Y eso, pues eso, va de la mano de la individualidad de cada ser humano.
27:59Hay un potencial gigantesco también en las enfermedades raras, porque no hay casi medios para ellas.
28:05Entonces, el manejo de tantas enfermedades, la investigación que se puede hacer con esos datos,
28:10con la inteligencia artificial, cambiará seguramente radicalmente la investigación de tantas enfermedades raras
28:17que no hay dinero para todas ellas, porque son miles.
28:20Pues nada, esperemos pronto ver todos estos avances y otros.
28:23Muchas gracias a los tres por estar esta noche con nosotros.
28:26Muchas gracias.