En 2018, Sir Gregory Winter recibió el Premio Nobel de Química, compartido con los bioquímicos estadounidenses George P. Smith y Frances H. Arnold, por sus avances científicos relacionados con el desarrollo de anticuerpos terapéutico.

Winter es conocido por su trabajo en ingeniería molecular y por ser pionero en conseguir producir un anticuerpo monoclonal 100% humano.

"Gracias a esto se han desarrollado numerosos tratamientos innovadores en áreas terapéuticas como la oncología y la inmunología", explica el Dr. Luis Nudelman, director médico de AbbVie en España. 

En un encuentro con medios de comunicación con motivo de la entrega del XXXVIII Premio Fernández - Cruz, Sir Gregory Winter contó algunas experiencias que le impulsaron en su investigación que finalmente le valdría el Nobel y compartió su visión sobre el futuro del sector sanitario. 

En concreto, Winter ha explicado por qué no cree que la inteligencia artificial vaya a poder llegar a sustituir a los médicos. Mientras que las grandes tecnológicas luchan por hacerse un hueco en un sector que aspira a ser revolucionado por la precisión de los algoritmos, el Nobel de Química cree que la capacidad humana para detectar algunos detalles y la falta de protocolos comunes harán que la figura del médico no llegue a ser nunca sustituida del todo. 

La intuición humana no queda registrada en los datos

Un médico deja registrado los síntomas, el diagnóstico y el tratamiento que seguirá el paciente. Cuando se entrena a un algoritmo, ese es el tipo de información con el que se alimenta su sistema para que acabe reconociendo patrones y, en el mejor de los casos, termine dando mejores resultados que una persona humana. 

Sin embargo, Gregory Winter señala que hay una gran cantidad de información que nunca llega a registrarse, por lo que es imposible que la inteligencia artificial pueda hacerla formar parte de su sistema. 

"Un médico puede, por ejemplo, tener la intuición de que una persona mayor no se está tomando la medicación como debe", explica el Nobel de Química.

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Winter reivindica la capacidad humana para detectar determinados matices "que nunca quedarán registrados", pero que son igualmente importantes a la hora de tratar a un paciente. "El médico tendrá determinadas percepciones que una máquina no", asegura y "la inteligencia artificial solo puede analizar lo que ha sido registrado". 

En una entrevista anterior con Business Insider España, Julio Mayol director médico del Hospital Clínico San Carlos y director de la Unidad de Innovación del IdISSC hacía una lectura similar sobre lo difícil que era realmente la recolección de datos en salud. 

“El paradigma actual es que los seres vivos no somos más que una serie de algoritmos y hay que recoger los datos para descifrarlos”, explicaba Mayol. Sin embargo, los algoritmos "tienen que ocuparse de mucho más que los datos clínicos porque no son datos de pacientes, sino datos de la lectura que los médicos hacemos sobre lo que les pasa a los pacientes”, explicaba el médico. 

“Tendrán que obtener información sobre el comportamiento del individuo concreto y entender cuál es la experiencia del paciente y qué es lo que espera”, aseguraba. 

No hay protocolos comunes en la recolección de los datos

Además, Gregory Winter ve otro obstáculo para que los algoritmos de inteligencia artificial pueden tener una aplicación real en salud que llegue a superar a la capacidad de los médicos. 

"Deberíamos medir las cosas exactamente de la misma manera en todo el mundo", afirma. Winter cree que sería necesario establecer unos protocolos que cuiden hasta los más mínimos detalles a la hora de tomar medidas como el peso o la altura de los pacientes. 

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"Puedes eliminar variaciones aleatorias, pero nunca errores sistemáticos", insiste Winter. "Si no hay protocoles comunes, alimentas el sistema con errores sistemáticos", añade. 

En definitiva, "el rigor en la recolección de los datos" sería vital para una inteligencia artificial verdaderamente capaz en el terreno de la salud y, ahora mismo, "eso implica cambiar una serie de protocolos muy complejos en la vida real", concluye el Nobel.