Mayo Clinic y Microsoft construyen una IA solo para sanidad (y el hospital se queda la propiedad)

Esta semana la inteligencia artificial en salud se mira en tres espejos distintos. Quién la construye, quién ya la deja trabajar sola y quién fabrica las herramientas que lo harán posible.

Mayo Clinic y Microsoft construyen una IA solo para sanidad

El 2 de junio, Mayo Clinic (uno de los hospitales de referencia de Estados Unidos) y Microsoft anunciaron que van a construir juntos una IA pensada solo para sanidad.

No un chatbot genérico al que se le pide que actúe de médico, sino un modelo entrenado con datos clínicos y con la forma de trabajar del hospital.

Y hay un detalle que cambia el cuento. La propiedad del modelo es de Mayo Clinic, no de Microsoft.

El hospital lo presenta como garantía de confianza y de control sobre los datos de los pacientes. Primero se usará a puerta cerrada dentro de Mayo, para probarlo y corregirlo con casos reales. Después Microsoft lo distribuirá a otras organizaciones.

El objetivo declarado es diagnosticar antes y personalizar tratamientos.

Y hay un trasfondo que nos suena. Como millones de personas ya vuelcan sus dudas de salud en ChatGPT o Copilot, la apuesta es que esas respuestas sean más fiables. Microsoft quiere que esta IA mejore incluso lo que Copilot contesta sobre salud.

¿Qué significa esto para ti? Que la pregunta deja de ser técnica y pasa a ser de gobierno. Quién manda sobre la IA que entra en tu consulta. Aquí el control se lo queda el hospital, no la tecnológica. Es justo el modelo que defendemos, con la herramienta al servicio del criterio clínico y no al revés. Y un aviso para no venderlo antes de tiempo. Esto todavía no es un producto cerrado, es un proyecto que empieza a validarse en un entorno real.

Microsoft y CNN.

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Radar de la semana

Utah deja que una IA renueve recetas sola, y ya hay primeros resultados. Desde enero, Utah es el primer lugar del mundo que permite a una IA renovar recetas sin que un médico intervenga en cada caso. Lo hace a través de un sandbox regulatorio, que es un permiso especial y temporal para probar una innovación con las reglas relajadas, pero con el regulador vigilando de cerca. La empresa se llama Doctronic.

Conviene entender qué puede y qué no puede hacer, porque es más modesto de lo que suena el titular. La IA solo renueva recetas que ya existen, de unos 190 medicamentos habituales para enfermedades crónicas como hipertensión, diabetes o asma. No receta nada nuevo, no toca fármacos controlados ni adictivos y no cambia el tratamiento. Es el papeleo repetitivo de la consulta, no el criterio clínico.

A finales de mayo, Utah publicó los primeros datos, de enero a abril, y son interesantes precisamente por lo matizados. El piloto sigue en fase 1, que significa que un médico revisa todas las decisiones de la IA antes de que surtan efecto. La IA resolvió la renovación sola en el 72% de los casos. Cuando derivó el caso a un médico, esa derivación fue acertada el 69% de las veces. Y cuando la IA dio el visto bueno, el médico estuvo de acuerdo el 91% de las ocasiones. El dato que no hay que esconder, en un 3% de los casos ningún clínico coincidió con lo que decidió la IA.

Ahora la letra pequeña, que es la parte que más nos importa. El doctor Girish Nadkarni avisa de no convertir unos números operativos tempranos en un "la IA prescribe de forma segura", porque hace falta evidencia independiente. Y hay un episodio incómodo. Investigadores de seguridad de la firma Mindgard consiguieron engañar al chatbot público de Doctronic con trucos sencillos de conversación, hasta hacerle triplicar una dosis de OxyContin y soltar información falsa sobre vacunas. Eso fue sobre el chatbot abierto, no sobre el circuito de recetas del piloto, que según Utah tiene salvaguardas extra. Pero deja claro lo frágiles que son estos sistemas cuando alguien los empuja a propósito.

La lectura para un profesional sanitario es doble. La parte administrativa de la consulta es justo donde la IA puede quitarte carga. Pero ese 3% de desacuerdo y el chatbot manipulado recuerdan por qué el humano sigue en el centro. No es la IA contra el médico, es la IA descargándote de lo repetitivo para que dediques el tiempo a lo que de verdad pide criterio. STAT News y Commerce de Utah.

Microsoft lanza siete modelos propios y planta cara a OpenAI. El 2 de junio, en su conferencia Build, Microsoft presentó de una tacada siete modelos de IA propios, la familia MAI. No es uno, son siete, y cubren casi todo. Razonamiento (MAI-Thinking-1), código, generación y edición de imagen, voz y transcripción. Todos dentro de su plataforma para desarrolladores, Microsoft Foundry. El mensaje de fondo es que Microsoft quiere depender menos de OpenAI, su socio hasta ahora, y fabricar lo suyo.

Hay dos piezas que nos interesan especialmente en sanidad. La primera, MAI-Transcribe-1.5, un transcriptor que encabeza el ranking FLEURS en 43 idiomas y que, según Microsoft, supera a Whisper y a los de Google y OpenAI. Transcribir bien una consulta o un dictado es de lo más útil y tedioso que hay en una clínica. La segunda se llama Frontier Tuning, una vía para que una organización adapte el modelo a sus propios datos y reglas sin tener que cedérselos a Microsoft. Te suena, porque es la misma idea de control que defendía Mayo Clinic en la noticia de arriba.

Nuestra opinión, sin marketing. Lo más vistoso del anuncio, el modelo de razonamiento MAI-Thinking-1, es justo lo menos comprobado. Microsoft enseña buenos números en sus propias pruebas, pero la verificación independiente todavía es escasa y voces respetadas como la de Ethan Mollick avisan de que cuesta juzgarlo nada más salir. Donde Microsoft sí parece fuerte es en lo práctico y poco glamuroso, la transcripción, la imagen y la voz. Para un profesional sanitario, esa es la buena noticia de verdad, no el titular del "modelo que piensa". Microsoft AI y The Decoder.

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La reflexión de la semana

Me quedo con un detalle de la noticia de Mayo. El hospital se queda la propiedad del modelo, no la tecnológica.

Parece un tecnicismo legal, pero es la pregunta de fondo de los próximos años. ¿De quién es la IA que diagnostica a tu paciente?

Cuando el dueño es quien responde ante el enfermo, el incentivo es la seguridad clínica. Cuando el dueño es quien vende la nube, el incentivo es otro. No es lo mismo.

Y esa decisión, la de quién controla la herramienta, la vamos a tomar nosotros, los sanitarios. No los ingenieros.