Del Offshoring a la automatización (II): Algunas claves del cambio disruptivo de la automatización

doctor

Los trabajos han sido automatizados en la medida de lo posible siempre. Lo que es llamativo hoy en día es que nos encontramos en un momento pivotal de cambio disruptivo. Hasta hace una década más o menos, la automatización se limitaba principalmente a trabajos manuales o mecánicos y trabajos cognitivos o intelectuales muy rutinarios. Actualmente se están empezando a automatizar trabajos mucho menos rutinarios como conducir un coche por una carretera.

Me vais a permitir un guiño trekkie. Recuerdo la primera vez que vi Star Trek Voyager y apareció El Doctor, un holograma que contenía el conocimiento (ojo, conocimiento, no información o datos) médico de todos los mundos miembros de la Federación de planetas, siendo capaz de tratar cualquier daño o enfermedad conocido y de realizar más de cinco millones de procedimientos quirúrgicos. A lo largo de la serie el holograma aprende muchas cosas, incluso mejora su relación con los pacientes y aprende a tratar enfermedades nuevas. La primera vez que lo vi la idea me parecía fascinante y propia de la ciencia ficción, como el tricorder médico inicialmente un salero de dinner y ahora un proyecto open-hardware. Actualmente ambas cosas empiezan a ser posibles.

1. Una de las claves de la automatización es tener un problema bien definido, y para tener un problema bien definido necesitamos datos que sean relevantes y permitan valorar posibles contingencias respecto al problema en cuestión.

Es bastante conocido el crecimiento exponencial que la información disponible en internet ha experimentado en los últimos años. Esto ha ido generando un ingente acúmulo de información y datos en distintos formatos e idiomas que permite entre otras cosas la creación de un corpus de conocimiento de la mayoría de las disciplinas cognitivas. Pero además la increíble mejora en la capacidad de procesamiento y la gran cantidad de información accesible ha permitido corroborar patrones descritos y detectar nuevos patrones.

Es decir, se puede definir un problema y se pueden encontrar datos, y datos relevantes que permitan analizar diferentes escenarios y por tanto automatizar trabajos complejos y no rutinarios.

2. La Internet Of Things (IOT) está permitiendo mediciones cada vez más precisas del mundo real. Poco a poco se van creando bancos de datos de los que ahora se denominan como “Real World Data”, datos reales de tomados en el mundo real.

Existen todavía importante problemas tecnológicos y normativos que habrá que ir solucionando, pero es imparable. ¿Qué ventaja tiene este tipo de datos? Primero y siempre desde la perspectiva de la salud, que los datos son reales, en el sentido que no han nacido en un ensayo clínico muy controlado que puede excluir grupos importantes de población, aunque nos ofrece una evidencia científica más potente perdiendo validez externa y ganando mucha validez interna. Pero lo más importante es la posibilidad de analizar los datos en conjunto y encontrar relaciones y patrones nuevos entre ellos. También hay que valorar que esto implica necesariamente la aparición de nuevos sesgos y problemas que aun no hemos detectado, ni analizado, ni comprendido. Cuando se hace un pronóstico, por muy exactos o individualizados que sean los datos, de momento, siempre hay una posibilidad de error. La bola de adivino de los epidemiólogos (como diría un prestigiado colega con quien debatí el tema) sólo se hará muchísimo más certera, de manera que los algoritmos de decisión y de aprendizaje podrán ir relevando al ser humano en su trabajo clínico.

3. La percepción social de la intimidad y de los datos está cambiando rápidamente. Cualquier tipo de cambio que afecte a la sociedad es necesariamente el resultado de un pacto social que lo acepte, por muy evolucionada que sea la ciencia o la tecnología, a nivel local, la gente, los ciudadanos, la sociedad debe aceptar el cambio.

Y se está produciendo. Las nuevas generaciones pecando un poco de exhibicionismo y otro de haberse criado en brazos de Facebook, Instagram o Twitter, no tienen demasiado pudor en compartir sus datos. Nosotros sí, todavía sí. También se han criado viendo robots, de cocina, de limpieza, industriales, incluso terapéuticos, no son algo extraño, no son parte de una novela de Isaac Asimov o de Phillip K. Dick. No sienten que sean algo agresivo y por tanto, por qué no dejarles hacer trabajos como la asistencia sanitaria, son precisos, son ordenados, son eficaces, son… buenos. Para nosotros aun no, aun llevamos en la memoria las propiedades emergentes de los sistemas, las Reglas de la Robótica, la Rebelión de la Máquinas u 2001, Odisea en el espacio… Como sociedad esto está cambiando. Es sólo cuestión de tiempo.

Como profesional sanitario, da un poco de vértigo pensar que un sistema de inteligencia artificial con algunos algoritmos más o menos complicados de learning machine y acceso a grandes datos (big data o Real World Data) va a poder sustituirte en tu práctica diaria, que además es, normalmente una de nuestras pasiones en la vida.

No veo necesario ni posible la desaparición completa del profesional sanitario pero sí que se va a producir una automatización del trabajo en salud cada vez más marcada. El cambio tecnológico en principio es inevitable, el progreso opcional. Yo creo, sinceramente que es una buena cosa y además plantea muchos interrogantes y muchos problemas laborales que resolver.

Pero, la automatización de las profesiones sanitarias es cada vez más posible y cada vez más cercano. Deberíamos ir preparando el siguiente nivel y deberíamos generar debate sobre qué posibles problemas y soluciones anticipamos a esto porque somos nosotros las generaciones intermedias las que tenemos que ayudar en la transición para que sea una transición adecuada y humana.

Carolina Varela Rodríguez – http://www.varelarodriguez.com – @carolinavr@D22

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