Reino Unido lanzó un sistema de inteligencia artificial entrenado con los registros médicos anónimos de 57 millones de personas

Un modelo de inteligencia artificial (IA) entrenado con los registros médicos anónimos de 57 millones de personas en Inglaterra abrió un nuevo capítulo en la relación entre tecnología y salud pública. El proyecto, denominado Foresight, busca anticipar enfermedades y optimizar recursos en el sistema sanitario, pero también ha generado un intenso debate sobre la privacidad de los datos personales y los límites éticos de la innovación digital.

Según el World Economic Forum, este avance representa la primera vez que se utiliza IA generativa a escala nacional con datos médicos de casi toda la población de un país, situando al Reino Unido en la vanguardia de la transformación digital en salud.

Foresight fue creado en 2023 por un grupo de investigadores del University College London (UCL), bajo la dirección de Chris Tomlinson. La primera versión del modelo utilizó GPT-3, desarrollado por OpenAI, y se entrenó con 1,5 millones de registros médicos reales de dos hospitales londinenses.

En su versión más reciente, Foresight emplea Llama 2, el modelo de código abierto de Meta, y ha sido entrenado con ocho conjuntos de datos médicos recopilados por el National Health Service (NHS) de Inglaterra entre noviembre de 2018 y diciembre de 2023.

Estos datos incluyen citas ambulatorias, visitas hospitalarias, vacunaciones y otros registros médicos, acumulando 10.000 millones de eventos correspondientes prácticamente a la totalidad de la población inglesa. De acuerdo con New Scientist, esta escala convierte a Foresight en el primer modelo generativo de IA en salud a nivel nacional y el más grande del mundo en su tipo.

La infraestructura que sostiene al modelo fue proporcionada por Amazon Web Services y la empresa Databricks, encargadas de la capacidad computacional. Tomlinson precisó que estas compañías no tienen acceso a los datos, ya que el modelo opera en un entorno seguro y personalizado del NHS, accesible solo para investigadores autorizados.

El propósito principal de Foresight es detectar complicaciones médicas antes de que ocurran, permitiendo intervenciones tempranas y fomentando la atención preventiva. “El verdadero potencial de Foresight es predecir complicaciones antes de que ocurran, permitiendo intervenciones tempranas y atención preventiva a gran escala”, afirmó Tomlinson en una conferencia de prensa el 6 de mayo.

Entre sus aplicaciones previstas figuran la predicción de diagnósticos individuales, la estimación de tendencias en hospitalizaciones y la detección de riesgos de enfermedades como los infartos. Los desarrolladores sostienen que, al ofrecer información precisa y anticipada a médicos y planificadores sanitarios, se podrían salvar vidas y mejorar la eficiencia del sistema de salud.

El World Economic Forum señaló que tecnologías como la IA podrían transformar la atención médica global, impulsando un modelo enfocado en el bienestar, empoderando a los pacientes mediante herramientas digitales y ampliando el acceso a la salud. La digitalización, según el Foro, ofrece una oportunidad inédita para optimizar la gestión de recursos y los resultados sanitarios.

El desarrollo de Foresight forma parte de la Digital Healthcare Transformation Initiative, una plataforma global impulsada por el World Economic Forum para fomentar la colaboración público-privada en salud digital, IA y gestión de datos. Esta iniciativa busca crear un ecosistema sanitario digital renovado, maximizando el acceso, la eficiencia y los beneficios para los pacientes.

La plataforma opera mediante dos frentes: el Global Insight Exchange, que promueve el intercambio internacional de buenas prácticas en infraestructura digital y financiación, y los Regional Activators, que adaptan soluciones digitales a los desafíos locales. El objetivo es acelerar el progreso mundial en salud digital, en coordinación con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el G20 y gobiernos nacionales, con un enfoque centrado en el paciente y la salud poblacional.

Pese a sus beneficios, el uso masivo de datos médicos ha despertado preocupaciones entre expertos en privacidad. Los responsables de Foresight aseguran que los registros fueron “desidentificados”, eliminando identificadores directos. No obstante, la complejidad de los datos de salud plantea riesgos de reidentificación, especialmente en volúmenes tan grandes.

Luc Rocher, investigador de la Universidad de Oxford, advirtió que “construir modelos de IA generativa que protejan la privacidad es un problema científico abierto y no resuelto”. Según él, la riqueza de los datos que impulsa a la IA también dificulta su anonimización. Michael Chapman, de NHS Digital, reconoció que “siempre existe el riesgo de reidentificación con datos de salud ricos”, aunque destacó que el modelo se ejecuta en un entorno seguro.

El equipo de Foresight aún no ha evaluado si el modelo puede memorizar y reproducir datos sensibles. Tomlinson señaló que esas pruebas están previstas. Yves-Alexandre de Montjoye, del Imperial College London, sugirió verificar si el modelo puede recordar información específica vista durante el entrenamiento como forma de medir ese riesgo.

El marco jurídico del uso de datos en Foresight es complejo. Los registros provienen del NHS y, al no estar identificados, los mecanismos de exclusión voluntaria (opt-out) no aplican, según un portavoz de NHS England. Las personas que han optado por no compartir datos de su médico de cabecera están excluidas, pero el resto de la población no tiene opción de retirar su información del modelo.

El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea establece que los ciudadanos pueden revocar el consentimiento para el uso de sus datos. No obstante, debido a la forma en que se entrena un modelo como Foresight, no es posible eliminar registros individuales una vez incorporados. NHS England sostiene que, al tratarse de datos anonimizados, el GDPR no sería aplicable.

La Oficina del Comisionado de Información del Reino Unido ha advertido que “desidentificado” no equivale a “anónimo”, ya que la ley británica no define el primer término, lo que genera ambigüedad. Actualmente, Foresight se utiliza solo para investigaciones vinculadas con COVID-19, bajo excepciones legales establecidas durante la pandemia.

Sam Smith, de la organización medConfidential, afirmó -según New Scientist- que “los pacientes deberían tener control sobre cómo se usa su información”. Smith advirtió que el modelo, basado en datos de la pandemia, probablemente contiene información sensible que debe permanecer dentro del entorno de investigación.

Caroline Green, de la Universidad de Oxford, recalcó la necesidad de priorizar la ética y los derechos individuales en el desarrollo tecnológico: “La ética y las personas deben ser el punto de partida, no una reflexión posterior”.

El futuro de Foresight y del uso de datos médicos en IA permanece abierto. El modelo sigue en fase de pruebas y sus creadores no han divulgado datos sobre su desempeño. Según New Scientist, la imposibilidad de eliminar registros individuales y la falta de mecanismos de control efectivos para los pacientes generan interrogantes legales y éticos sin resolver.

Expertos como Green insisten en que el desarrollo de la IA en salud debe partir de la ética y el control humano. Mientras tanto, la evaluación de Foresight continúa, y el Reino Unido se posiciona como escenario pionero de una experiencia que podría definir el rumbo de la salud digital a nivel mundial.