Si han visto la película sobre la vida de Allan Türing, recordarán que, resumiendo, se trataba del inventor del ordenador, cuya función original (y por la que su creador fue contratado por el gobierno americano) era la de descifrar los códigos encriptados de los nazis durante la II Guerra Mundial. En cuanto al joven científico, ya lograda su misión, estableció la visión por la que un día estas máquinas no resolverían sólo una función (en su caso, desencriptar códigos militares), sino que harían todo tipo de funciones; esto es el ordenador que todos usamos hoy.

Posteriormente fue más allá, anticipando que en algún momento la computación evolucionaría hacia la competencia en tareas humanas, en lo que actualmente llamamos inteligencia artificial. El inventor estableció que dicha inteligencia se habría alcanzado por completo el día en que una máquina pudiera conversar con un humano sin que éste se diera cuenta de que su interlocutor era de origen artificial: había lanzado el conocidísimo “reto de Allan Türing”.

Fijémonos en este punto en el hecho de que, lo que en esencia ha llevado a Google al éxito, ha sido precisamente su capacidad para comprender muy bien el lenguaje humano cuando nos dirigimos al buscador; es decir, su aventajado camino hacia la consecución del reto de Türing. A esas capacidades de lingüística computacional las denominamos “procesamiento del lenguaje natural” (un nombre acertado, pues describe muy bien la función que cumple).

Pues bien, resulta que cuando los médicos nos situamos delante del paciente y tenemos que documentar los hechos en la historia clínica, preferimos hacerlo de una forma narrativa, semánticamente compleja, con las peculiaridades que el lenguaje nos permite apuntar con gran precisión. Por eso, aún con la llegada de la historia clínica electrónica, los intentos de que los profesionales anotemos de manera codificada o estructurada han sido durante años infructuosos, ya que ningún desplegable o código es capaz de capturar la riqueza de matices que requiere la compleja interacción clínica. Esto ha dificultado ostensiblemente una de las principales promesas que traía consigo la historia clínica digital, que era precisamente su explotación y reutilización posterior para gestión e investigación, a modo base de datos. ¡Y esto se debe a que el 80 por ciento del valor de la historia clínica está en lo no estructurado!

Es aquí donde la tecnología y el camino recorrido por el procesamiento del lenguaje natural hacia el desafío de la inteligencia artificial, se coloca de nuevo a nuestro favor, en tanto que estamos asistiendo a la aparición de motores semánticos capaces de transformar de forma automática el texto libre en conceptos explotables por un sistema de preguntas y respuestas. ¿Se imaginan no tener que rellenar nunca más un registro, anotando una a una todas las variables, porque una herramienta informática pueda hacerlo automáticamente? Pues resulta que ya estamos en el camino, gracias a que desde hace algo más de un año contamos con algoritmos entrenados en la lectura y procesado de las historias clínicas, los cuales son capaces de devolver al médico toda la información que con tanto esfuerzo se dedica cada día a introducir. Además de la obvia utilidad como acelerador de la investigación clínica, es también una excelente manera de detectar y reconducir variabilidad, de evaluar la eficacia de fármacos y pruebas complementarias o de anticipar la necesidad de recursos.

En efecto, el procesamiento automático de historia clínica está llamada a ser otra de las tecnologías exponenciales y transformadoras que tenga más cosas que decir en los siguientes meses y años.