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El desarrollo de los grandes modelos de IA en el campo médico no puede prescindir del conocimiento proporcionado por los médicos. Sin embargo, aquellos que participan en el entrenamiento, la etiquetación y la evaluación de estos modelos suelen enfrentarse a problemas como una intensa carga de trabajo, reducciones salariales, escasos avances en los modelos y diagnósticos que se desvían de la esencia misma de la medicina, lo que lleva a que la mayoría decidan abandonar sus puestos. Esto refleja las dificultades reales del sector de la IA médica: ¿es la IA realmente una ayuda para los médicos o un potencial competidor? ¿Cómo pueden los médicos encontrar su lugar en esta nueva era?
I. ¿Qué hacen los médicos para la IA? Etiquetar historiales clínicos y calificar a los modelos es la norma
Para que la IA médica pueda diagnosticar correctamente, necesita “ingresar” una gran cantidad de datos médicos, y los médicos son quienes ayudan a procesar estos datos.
- Zhong Sheng (etiquetador): Todos los días extrae información clave sobre diagnósticos, medicamentos y cirugías de los historiales clínicos para etiquetarla. Por ejemplo, para un paciente con cáncer de pulmón, debe especificar detalles como la patología, el tamaño del tumor y los puntos de mutación genética; cada elemento requiere una etiqueta, y un caso complejo puede requerir más de 60 etiquetas, lo que lleva aproximadamente 20 minutos.
- Zhou Yan (evaluador): Califica a los sistemas de IA desarrollados por grandes empresas para comprobar su precisión al responder preguntas de los usuarios y si existen riesgos. Por ejemplo, si un sistema solo responde “vaya al hospital” ante una foto de una lesión, obtiene 0 puntos; debe agregar sugerencias de tratamiento de emergencia y palabras de consuelo para que sea considerado satisfactorio. También escribe comentarios para mejorar el modelo.
- Lin Jing (experta a tiempo parcial): Analiza imágenes de enfermedades cutáneas para diagnosticar posibles patologías, pero luego se dio cuenta de que era necesario unificar los estándares de diagnóstico y hasta le pidieron evitar mencionar enfermedades raras para evitar tener que rehacer el trabajo.
Estos trabajos parecen similares a ser “maestros” para la IA, pero en realidad son más bien tareas repetitivas y mecánicas, y los médicos deben seguir el ritmo impuesto por los modelos de IA.
II. ¿Por qué los médicos que trabajan con la IA deciden irse? O están agotados o temen ser reemplazados
Los motivos por los que los médicos dejan este trabajo son variados y dolorosos:
- Zhong Sheng: Su salario pasó de 20.000 yuanes al mes a una situación similar a la de un trabajador precario en el mundo digital. Inicialmente, su salario base era de 10.000 yuanes, pero con más trabajo podía ganar 20.000; sin embargo, su empresa no pudo competir con las grandes compañías y aumentó constantemente la carga de trabajo (de 150 pacientes a 300), lo que redujo su salario a la mitad. Trabajaba frente a la computadora todo el día y tenía que ir corriendo incluso para usar el baño. Después de tres años, el modelo solo conocía las pautas médicas básicas, así que decidió cambiar de trabajo y volver a trabajar como médico en un hospital privado.
- Zhou Yan: Siente una fuerte presión de crisis, temiendo ser reemplazado por la IA. Observó que los modelos mejoraban rápidamente; se dio cuenta de que no permanecerían en el nivel básico y que tarde o temprano se especializarían en áreas específicas, lo que significaría que él, como “maestro de conocimientos básicos”, sería superado. Por eso decidió reducir su salario y cambiar de puesto para convertirse en investigador médico, con el objetivo de participar en todo el proceso de desarrollo de productos basados en IA.
- Lin Jing: En su trabajo a tiempo parcial, descubrió que la empresa, por razones de eficiencia, les pedía a los médicos que solo diagnosticaran enfermedades comunes y evitaran las raras. Esto se contrapone con su principio de realizar diagnósticos completos y sin omitir detalles, por lo que decidió dejar la colaboración.
Su partida refleja el conflicto entre la realidad del sector de la IA médica y las aspiraciones profesionales de los médicos: o son tratados como herramientas o temen ser reemplazados por ellas.
III. ¿A qué nivel se encuentra actualmente la IA médica? Todavía está en la etapa de memorizar pautas
Según los médicos, las capacidades de la IA médica son muy limitadas:
- Solo copia información: Los modelos ofrecen soluciones basadas en pautas existentes y no muestran flexibilidad. Los médicos con más experiencia incluso se resisten a usarlos, ya que consideran que los avisos emergentes son molestos y ralentizan el sistema.
- Diagnósticos simplificados: Algunos productos de IA ignoran las enfermedades raras en pos de mejorar la eficiencia, lo que reduce la precisión médica.
- Pocos avances: Después de tres años de trabajo, los modelos no han mejorado significativamente. Zhou Yan reconoce que todavía están en una etapa inicial y lejos de entender realmente la medicina.
En resumen, la IA médica actual es más como un “diccionario médico” que puede proporcionar información básica, pero no es capaz de manejar casos complejos o enfermedades raras.
IV. La confusión de los médicos: ¿es la IA una ayuda o un competidor que les quita empleos?
Los médicos que han trabajado con la IA tienen opiniones contradictorias al respecto:
- Zhong Sheng: Originalmente esperaba poder cambiar de carrera y convertirse en programador gracias a la IA, pero se decepcionó al darse cuenta de que no era tan avanzada como imaginaba. Finalmente, decidió volver a la práctica clínica.
- Zhou Yan: Aunque cree en el potencial de la combinación de medicina e IA, sabe que debe mejorar sus habilidades para no quedarse atrás.
- Lin Jing: Desea contribuir al desarrollo de la IA, pero se siente frustrada al ver que las empresas sacrifican la calidad médica en pos de la eficiencia comercial. Se pregunta hacia dónde debería dirigirse el desarrollo de esta tecnología: ¿hacia ganancias rápidas o hacia un mejor tratamiento para los pacientes?
Esta confusión es también un problema para todo el sector: para que la IA sea realmente útil, deben resolverse problemas como el equilibrio entre eficiencia y calidad, así como la integración de la tecnología con la práctica médica.
V. ¿A quién perjudica la competencia en el sector? Las pequeñas empresas no resisten
La competencia en el campo de la IA médica es feroz; las grandes compañías tienen ventajas técnicas y recursos, mientras que las pequeñas solo pueden reducir costos:
- La empresa de Zhong Sheng: No pudo superar a las grandes empresas, por lo que aumentó la carga de trabajo de los empleados y les redujo los salarios. Finalmente, el negocio fue cerrado y los empleados fueron despedidos.
- La experiencia de Zhou Yan: Los puestos de evaluación en las grandes empresas ofrecen buenos salarios, pero con la regla no escrita de que no se pueden dar calificaciones máximas, lo que hace que los empleados se conviertan en herramientas para el desarrollo de modelos.
El esfuerzo de las pequeñas empresas y la despedida forzada de sus empleados demuestran la dureza del sector: no todos los participantes pueden obtener beneficios, y muchos trabajadores de nivel básico terminan siendo utilizados como herramientas en el proceso de crecimiento de la IA.
Conclusión
El desarrollo de la IA médica depende de los médicos, pero estos enfrentan desafíos como ser tratados como herramientas, temer ser reemplazados y que sus métodos de trabajo se alejen de las principios fundamentales de la medicina. En el futuro, para que la IA sea una verdadera ayuda para los médicos, será necesario lograr un equilibrio entre eficiencia y ética médica, así como una integración efectiva de la tecnología con la práctica clínica. Después de todo, el corazón de la medicina está en las personas, y por más avanzada que sea la IA, no podrá reemplazar la empatía y el juicio humano de los médicos. Los médicos también deben encontrar su lugar en esta nueva era: o se convierten en diseñadores de la IA o en expertos en su uso, para no quedarse atrás en este cambio tecnológico.