- MARTA JUSTE
El responsable del área de salud en el gigante tecnológico explica cómo llevan la IA a hospitales de todo el mundo, y marca los límites entre informar y diagnosticar.
Médico de cuidados intensivos antes que ejecutivo de Silicon Valley, Michael Howell llegó a Google en 2017 cuando la compañía ya se había dado cuenta de que los modelos de aprendizaje automático funcionaban de manera muy efectiva con datos de salud. La evolución de la relación entre tecnología y salud fue escalando y con ello Howell fue creciendo en la empresa hasta convertirse en agosto de 2025 en el chief Health Officer.
Como responsable de salud de Google, su principal función es liderar el equipo de expertos clínicos, médicos y enfermeros encargados de guiar la investigación y el desarrollo de tecnologías y productos de salud. De hecho, Howell es una figura influyente en la intersección de la IA y la medicina.
Uno de los debates más sensibles a los que se enfrenta en la compañía es hasta qué punto Google ha empezado a sustituir a los médicos, especialmente con el uso de los chatbot de IA. Howell lo niega de forma tajante y asegura que "no actúa como un médico".
Según explica, los sistemas de búsqueda con IA "están arraigados en nuestros sistemas de calidad y seguridad con pruebas rigurosas para mantener el nivel de precisión, y frecuentemente instruyen a los usuarios a consultar a un médico dentro del propio texto de la respuesta". El directivo insiste en que sus plataformas están diseñadas para conectar a la gente con la atención médica, no para reemplazarla.
¿Y cuando es el médico el que usa la inteligencia artificial? "La IA en ciencia y medicina tiene el potencial de potenciar el intelecto humano. Ya sea que el médico use la IA para aliviar la carga administrativa o para mejorar la precisión diagnóstica, la IA sigue siendo una herramienta. El médico conserva el criterio clínico y la responsabilidad final", asegura Howell.
Modelos con evidencia
Una de las principales máximas de Michael Howell sobre el uso de la IA en el sector de la salud recae en la importancia de utilizar un marco de evaluación sólido. "No solo construimos modelos, construimos evidencia. Priorizamos la validación clínica rigurosa y la investigación revisada por pares", apunta el doctor. "También publicamos benchmarks de última generación y liberamos herramientas en código abierto para fomentar la evaluación colaborativa. Debemos construir una base de evidencia sólida para entender exactamente dónde funciona la IA".
Tal y como insiste Howell, solo una vez que se tiene la evidencia científica, la compañía avanza hacia un riesgo mayor. "Hay muchas analogías con cómo se forman los estudiantes de medicina. Primero te aseguras de que superan bien un examen escrito, luego en encuentros simulados con pacientes actores y después los observas con pacientes reales. Nuestro progreso con los modelos MedPaLM y AMIE es un buen ejemplo de cómo hemos trabajado así en los últimos años", apunta.
Howell ha sido una de las voces principales en la evolución de Med-PaLM, un modelo ajustado para el ámbito de la salud. Fue el primer sistema de IA en aprobar el examen de la licencia médica de EEUU y de ello nació MedLM, una familia de modelos fundacionales disponibles comercialmente para optimizar flujos de trabajo en hospitales y resumir información clínica compleja. Ya se emplea en entornos reales.
A diferencia de Med-PaLM, su otro gran modelo en salud, AMIE está optimizado específicamente para mantener una conversación diagnóstica completa con un paciente. Puede tomar el historial clínico, razonar sobre posibles diagnósticos y comunicar los resultados con empatía.
Gracias al uso de AMIE, la empresa estadounidense Included Health está trabajando con Google en un estudio nacional aleatorio para evaluar la IA conversacional en flujos de atención virtual reales.
¿Y Europa? "Google anunció una financiación de cinco millones de dólares de Google.org para Bayes Impact lance Impulse Healthcare, una nueva iniciativa de salud para la UE, que capacitará a enfermeras, médicos y administrativos de primera línea para construir sus propias soluciones de IA sobre una plataforma de código abierto", apunta el directivo.
Asimismo, en Francia, Google.org está apoyando el Institut Curie para revolucionar la investigación y el tratamiento del cáncer, especialmente en cánceres difíciles de tratar; y Google Cloud colabora con el Grupo Servier para ayudarles a acelerar el descubrimiento de fármacos e identificar dianas terapéuticas más rápido.
"Estamos empujando los límites de la ciencia para resolver problemas imposibles en modelado biológico y predicción de enfermedades. A través de avances como AlphaGenome, que predice cómo pequeñas mutaciones en el ADN humano afectan a los complejos procesos biológicos que controlan nuestros genes, buscamos acelerar la investigación terapéutica", asegura Michael Howell.
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