En el mundo del conocimiento, la pandemia vino a darnos un remezón que, mirado con perspectiva, fue justo y necesario. Si bien ha sido uno de los períodos en la historia más fructíferos en cuanto a producción de información con casi 1 millón de artículos publicados a la fecha, con el tiempo nos dimos cuenta de que rápidamente eso que se publicaba, quedaba desactualizado para ser reemplazado por nuevo conocimiento. 

Como resultado, la población recibió mensajes cambiantes y divergentes entre sí, que a su vez eran reflejo del momento crítico que vivíamos y de la complejidad propia que habitualmente implica el trabajo con evidencia. 

Para poder contrarrestar la rápida obsolescencia de la evidencia/información y buscar caminos que permitan tener la información actualizada, se han creado distintos formatos. Algunos son modelos vivos, que -con infraestructura y tecnología- incorporan la evidencia en la medida que se produce. Así, se habla de living evidence como un modo de sintetizar y mantener al día, con la asistencia de herramientas tecnológicas, la enorme cantidad de información que se está produciendo constantemente. 

Sin embargo, aunque ha sido una buena manera de resumir grandes volúmenes de datos, existe un problema que persiste y que tiene que ver con que, en general, cuando se investiga, los científicos y científicas tienden a reiniciar el proceso de exploración y análisis, y no se apoyan en el último conocimiento existente en el ámbito.  

Por ejemplo, si se quiere determinar la efectividad de la aspirina en el tratamiento de los infartos, la metodología implica volver a revisar todo lo que hay; más que partir de los últimos hallazgos. Y si bien todos y todas tratan de hacerlo lo más rápido posible, con inteligencia artificial, de algún modo, se podría decir que ‘parten de cero’.

Si contamos con la arquitectura, tecnología y métodos apropiados, ¿por qué no aprovechar en nuevas investigaciones lo que otros y otras han entregado a la ciencia del conocimiento? Se trata de algo así como pararse en los hombros de nuestros antecesores, reutilizando sus descubrimientos para partir desde un punto base e ir, de ese modo, agregando más ladrillos al edificio del conocimiento. 

Esta idea de partir desde cero se ha desplegado porque el sistema de producción de conocimiento está muy desalineado con los objetivos que debería tener y responde, más bien, a demandas impuestas por el mercado y lo que se pide a investigadores y universidades. Los incentivos hoy tienen que ver con la idea de publicar mucho y de manera constante, pero en la medida que la información ha aumentado y los problemas se han vuelto más complejos, pocas personas o grupos se han atrevido a abordar preguntas y desafíos inmanejables, que -por lo demás- requieren más tiempo de trabajo para llegar a resultados exitosos. Además, hay pocos estímulos para la colaboración. Y si bien durante la pandemia se generaron algunos intentos en esa línea, al poco andar fue complejo mantenerlos.

En Epistemonikos, mediante nuestra SK Platform, del inglés Sustainable Knowledge Platform o Plataforma para el Conocimiento Sostenible -que agrupa cerca de 20 herramientas de síntesis de evidencia- estamos impulsando un nuevo concepto: el conocimiento sostenible, que alude a esta reutilización de datos en el trabajo de investigación. 

Aunque la palabra sostenibilidad no se ocupa mucho en salud, este concepto está lejos de ser un elemento asociado a algo netamente ambiental, sino que tiene que ver con cómo logramos que proyectos como éste no sean una iniciativa aislada. Es decir, que se trate de algo que se pueda mantener en el tiempo y que pueda escalar. 

Porque lo que ha pasado es que si bien la cantidad de datos aumenta de manera exponencial, la curva de conocimiento se ha aplanado. Incluso, hay voces que dicen que ha disminuido. Esto actualmente sucede en muchas áreas: se ve que las y los investigadores que están en la trinchera están sobrecargados de información y no dan abasto y finalmente vuelven al modelo original; que es quedarse con lo que aprenden en la universidad. 

El corazón que hay detrás de nuestra propuesta y de las tecnologías que estamos desarrollando combina dos elementos fundamentales: inteligencia artificial e inteligencia humana colectiva. Ambos elementos apelan a la colaboración que, mediante la tecnología y el razonamiento, dan la posibilidad de generar un sistema donde se reúnen grandes volúmenes de conocimiento para entregar respuestas sintetizadas, actualizadas y rápidas, y sobre todo que den cuenta de la toda información existente sobre determinados temas. 

 

Gabriel Rada es médico internista, cofundador, presidente y CEO de Fundación Epistemonikos. Es profesor asociado de la Facultad de Medicina de la Pontificia Universidad Católica de Chile.