Predecir cómo será la medicina dentro de veinticinco años es un ejercicio arriesgado. La historia está llena de tecnologías que prometían transformarlo todo y terminaron ocupando un lugar bastante más modesto. Por ejemplo, hace unos pocos años muchos predecían que íbamos a estar todos inmersos en el Metaverso, y y hoy casi todos dudan que esto pase alguna vez. Sin embargo, algunos cambios que estamos viviendo parecen suficientemente profundos como para pensar que la medicina de 2050 será sustancialmente distinta de la actual. No necesariamente porque dispongamos de hospitales futuristas, sino porque probablemente habrá cambiado el modo en que entendemos la salud, la enfermedad y el papel del propio médico.

Hace ya algunos años, Lloyd B. Minor, decano de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford, planteaba que el futuro de la medicina dependería cada vez más de nuestra capacidad para interpretar cantidades enormes de información. Su visión de la precision health iba incluso más allá de la medicina de precisión: utilizar genómica, datos clínicos y herramientas computacionales no solamente para tratar mejor una enfermedad, sino para anticiparla y, cuando sea posible, evitar que aparezca.[1] Aquella propuesta, que hace una década podía parecer ambiciosa, es hoy una realidad y a resultar bastante menos lejana.

Probablemente ésta sea una de las grandes transiciones del periodo 2025-2050: pasar de una medicina predominantemente reactiva a otra progresivamente preventiva y predictiva. Durante buena parte del siglo XX hemos esperado a que aparecieran síntomas, alteraciones analíticas o lesiones radiológicas para actuar. En las próximas décadas podremos combinar información del genoma, antecedentes familiares, historia clínica, exposiciones ambientales, hábitos de vida, biomarcadores y datos obtenidos de dispositivos personales. El objetivo no será adivinar el futuro de cada individuo (algo científicamente poco realista), sino estimar riesgos con suficiente precisión como para intervenir antes y mejor.

La genómica será una parte importante de ese cambio, pero probablemente dejará de percibirse como una disciplina separada. Secuenciar un genoma es cada vez menos extraordinario; lo verdaderamente difícil será interpretarlo con total precisión. Además, el ADN por sí solo explica una fracción limitada de muchas enfermedades comunes. Habrá que integrarlo con transcriptómica, proteómica, metabolómica, microbioma, imagen y, sobre todo, con la trayectoria clínica de cada persona. La medicina de precisión del futuro es por ello muy “genómica” en sentido estricto y pero también mucho más multimodal.

Aquí entra inevitablemente la inteligencia artificial. Su mayor impacto quizá no consista en sustituir al médico, sino en hacer manejable una cantidad de conocimiento que ya supera ampliamente la capacidad humana individual. Puede hoy ya y lo hará con mayor exactitud y precisión resumir historias clínicas, interpretar imágenes, relacionar fenotipos con enfermedades poco frecuentes, estimar riesgos, sugerir interacciones farmacológicas o identificar información relevante entre millones de datos. El cardiólogo y científico Eric Topol, uno de los autores que más ha reflexionado sobre esta cuestión, ha defendido una idea especialmente interesante: que la inteligencia artificial podría, si se utiliza correctamente, liberar al médico de una parte del trabajo mecánico y devolverle tiempo para aquello en lo que la tecnología tiene mayores dificultades para sustituirnos: explorar, escuchar, explicar, acompañar y decidir conjuntamente con el paciente.[2]

Pero ésta no será una transformación exclusivamente tecnológica. La medicina tendrá que enfrentarse simultáneamente al envejecimiento de la población, la cronicidad, la multimorbilidad y unas expectativas sanitarias crecientes. No podremos resolver esos desafíos únicamente aumentando el número de pruebas, especialistas o tratamientos. Será necesario reorganizar la asistencia, potenciar la atención primaria, desplazar parte del seguimiento fuera del hospital y utilizar la tecnología para seleccionar mejor quién necesita realmente una intervención presencial y especializada.

También cambiará la terapéutica. Las terapias génicas y celulares, la edición del genoma y los tratamientos dirigidos permiten imaginar una medicina en la que algunas enfermedades que hoy tratamos durante toda la vida puedan abordarse mediante intervenciones muy precoces e incluso, en determinados casos, potencialmente curativas. Pero el gran desafío no será solamente demostrar que podemos hacerlo. Será conseguir que esas innovaciones sean seguras, evaluables, sostenibles y accesibles. Entraremos en una fase en que otros aspectos ómicos, iguales de importantes, los económicos, empiecen a ser analizados como son necesarios

Y aquí aparece quizás la cuestión fundamental. Una medicina con más datos no es necesariamente una medicina mejor. Los algoritmos pueden reproducir sesgos, generar nuevas desigualdades o convertir decisiones complejas en aparentes certezas matemáticas. El propio Lloyd Minor, al abordar más recientemente la inteligencia artificial, ha insistido en que su incorporación debe hacerse con prudencia, transparencia y reglas que garanticen un uso seguro y responsable.[3] La Organización Mundial de la Salud ha defendido igualmente que la transformación digital sólo tendrá verdadero valor si contribuye a mejorar el acceso, la calidad y la equidad de los sistemas sanitarios.[4]

Por eso, quizá la medicina de 2050 no deba definirse por una tecnología concreta. Genómica, inteligencia artificial y grandes bases de datos serán instrumentos, no el objetivo. El verdadero cambio consistirá en diagnosticar antes, prevenir más, tratar mejor y de manera más específica y utilizar en forma planificada unos recursos necesariamente limitados.

Y existe una paradoja interesante. Cuanto más tecnológica sea la medicina, más importante puede resultar aquello que siempre la definió. Pero como muchas veces ha insistido el Dr. Juan Abarca, presidente del grupo HM Hospitales, frente a máquinas extraordinariamente eficaces procesando información, el valor diferencial del médico estará cada vez más en comprender la incertidumbre, contextualizar los datos, compartir decisiones y acompañar a una persona cuando está enferma. El futuro de la medicina será probablemente mucho más digital. Pero sería deseable que, precisamente gracias a ello, pudiera ser también más humana.

  1. Lloyd B. Minor y la iniciativa Precision Health, Stanford University School of Medicine: propuestas sobre genómica, grandes datos, predicción y prevención de la enfermedad.
  2. Eric J. Topol. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 2019.
  3. Lloyd B. Minor. Reflexiones sobre inteligencia artificial responsable en medicina, Stanford Medicine, 2023.
  4. World Health Organization. Global Strategy on Digital Health 2020–2025. WHO.