Peter Jacobs «La IA ya está transformando la diabetes, pero la confianza del paciente será clave para su éxito»
Si hablamos de inteligencia artificial y diabetes, Peter Jacobs es una referencia indiscutible a nivel mundial. Investigador visionario y experto en el desarrollo de algoritmos que mejoran el control de la glucosa, su trabajo se sitúa en la intersección entre la ciencia de datos y la vida cotidiana de millones de personas con diabetes.
Jacobs ha contribuido al diseño de sistemas de páncreas artificial, herramientas de predicción de hipoglucemias, plataformas digitales de gestión personalizada y soluciones basadas en machine learning que permiten una atención cada vez más precisa, autónoma y adaptada a cada persona. Pero además de su perfil técnico, Peter es una voz profundamente humana que cree en una tecnología al servicio de la equidad, el acceso y la dignidad del paciente.
En esta entrevista exclusiva con Canal Diabetes con motivo del el IFAC Workshop on Engineering Diabetes Technology, nos habla de los avances que ya están transformando el presente, de lo que viene en los próximos años y del papel clave que tendrán las personas con diabetes en un futuro donde la inteligencia artificial no sustituye sino que acompaña.
La IA en diabetes necesita confianza por parte de los usuarios
Peter G. Jacobs, investigador líder en inteligencia artificial (IA) aplicada a la salud, lanza un mensaje optimista pero prudente: “La IA puede mejorar significativamente la vida de las personas con diabetes tipo 1, pero solo si logramos que confíen en ella y la usen de forma activa”. En conversación con Canal Diabetes, Jacobs analiza el presente y futuro de esta tecnología desde su laboratorio AIMS (Artificial Intelligence for Medical Systems) y desgrana las claves de su proyecto más prometedor: el algoritmo KNN-DS.
Jacobs y su equipo han desarrollado un sistema de soporte a la decisión clínica basado en inteligencia artificial que, en pruebas controladas, ha demostrado una mejora del 6,3% en el tiempo en rango cuando los pacientes seguían sus recomendaciones. “Lo realmente emocionante fue ver que aquellos que usaban correctamente el calculador de bolo integrado en la app mejoraban hasta en 4 horas al día su tiempo en rango”, comenta.
El principal desafío no es técnico, sino humano. “La gente debe confiar en el sistema para usarlo. Nuestra siguiente investigación se centra en explicar mejor las recomendaciones de la IA y usar gemelos digitales para personalizar aún más el tratamiento”, explica Jacobs, en referencia a un nuevo enfoque que será testado en una investigación clínica este otoño gracias a una beca de la Fundación Helmsley.
La IA ya está en consulta (aunque muchos médicos no lo sepan)
Jacobs advierte que muchos profesionales sanitarios están usando herramientas basadas en IA sin ser conscientes del impacto que esto tiene en la privacidad de los pacientes. “Si preguntas algo clínico a un modelo como ChatGPT, esa información puede acabar en su servidor y ser usada para entrenar futuros modelos. Es un riesgo que aún no estamos gestionando bien”.
Aun así, es optimista: “En pocos años los grandes hospitales establecerán protocolos para el uso seguro de la IA, y surgirán herramientas que garanticen la privacidad de los datos. Pero entrenar modelos con datos clínicos seguirá siendo un reto durante al menos 5 o 10 años más”.
¿IA sin sesgos? El gran reto ético
“Un algoritmo es tan justo como los datos con los que lo entrenas”, sentencia Jacobs. Por eso, en su laboratorio han creado un programa de becas de verano, el Be-In-AIMS, en el que estudiantes de secundaria y universitarios aprenden a identificar y mitigar el sesgo en los datos. “Hay que asegurar una representación equitativa en términos de raza, género, edad… si queremos que la IA sea justa”.
La diabetes, el terreno ideal para la IA
La gran ventaja en el campo de la diabetes es la abundancia de datos. “Es la enfermedad más cuantificada del planeta gracias a los sensores continuos de glucosa y los dispositivos conectados”, señala. Esto permite entrenar algoritmos más precisos y desarrollar herramientas de medicina de precisión como los que ya se usan para detectar la retinopatía diabética de forma automática.
Una mirada al futuro
Jacobs concluye con esperanza: “La IA puede marcar la diferencia en entornos con pocos recursos, donde faltan médicos y tecnologías. Los algoritmos adaptativos pueden aprender la fisiología y comportamiento únicos de cada persona y ofrecer tratamientos verdaderamente personalizados. Esa es la promesa de los gemelos digitales”.
