La inteligencia artificial está aquí y está cambiando fundamentalmente la medicina. Lea cómo ha afectado a cosas como la atención personalizada, y vea lo que tiene que decir un crítico.
Cuando muchos de nosotros oímos el término "inteligencia artificial" (IA), nos imaginamos a los robots haciendo nuestro trabajo, dejando a las personas obsoletas. Y, dado que los ordenadores impulsados por la IA están programados para tomar decisiones sin apenas intervención humana, algunos se preguntan si las máquinas tomarán pronto las difíciles decisiones que ahora confiamos a nuestros médicos.
Según el doctor David B. Agus, profesor de medicina e ingeniería de la Facultad de Medicina Keck y la Facultad de Ingeniería Viterbi de la Universidad del Sur de California, es importante separar la realidad de la ciencia ficción, porque la IA ya está aquí y está cambiando la medicina de manera fundamental.
Más que a la robótica, la IA en la atención sanitaria se refiere principalmente a los médicos y hospitales que acceden a vastos conjuntos de datos con información que puede salvar vidas. Esto incluye los métodos de tratamiento y sus resultados, las tasas de supervivencia y la velocidad de la atención, reunidos en millones de pacientes, ubicaciones geográficas e innumerables condiciones de salud, a veces interconectadas. La nueva potencia informática puede detectar y analizar tendencias grandes y pequeñas a partir de los datos e incluso hacer predicciones mediante el aprendizaje automático, diseñado para identificar posibles resultados sanitarios.
El aprendizaje automático utiliza técnicas estadísticas para dotar a los sistemas informáticos de la capacidad de "aprender" con los datos entrantes e identificar patrones y tomar decisiones con una mínima dirección humana.
Armados con estos análisis específicos, los médicos pueden ser más capaces de evaluar el riesgo, hacer diagnósticos correctos y ofrecer a los pacientes tratamientos más eficaces, dice Agus, autor de The Lucky Years: How to Thrive in the Brave New World of Health y The End of Illness. Cree que el potencial de la IA para mejorar la atención sanitaria es "asombroso".
"Tenemos muchos datos que hemos ido recopilando durante décadas", dice. "Por primera vez, la potencia informática nos permite utilizar los datos de forma que beneficien a los pacientes".
El reto, dice, es que "un individuo tiene cientos de miles de puntos de datos sanitarios, si no millones. Así que cuando se tienen conjuntos de datos de cientos de miles de pacientes, y cada paciente tiene un millón de puntos de datos, los datos deben recogerse de forma adecuada y correcta para que el poder del aprendizaje automático" dé sus frutos.
Ofrece un ejemplo. "Hace poco se publicó un estudio que demostró que si se padece cáncer de ovario y se toma un betabloqueante, un medicamento que se utiliza para la presión arterial, se vive cuatro años y medio más", explica. "Se trata de una observación a la que nunca habríamos llegado a través de la biología. Los grandes datos nos lo demuestran. Ahora [este hallazgo] tiene que ir a un gran ensayo para ver si es real".
Desde la perspectiva del paciente, "lo emocionante es que la IA permite [a los médicos] personalizar la atención, algo que hemos soñado hacer durante décadas", dice.
Agus puede ahora tomar un paciente individual y encontrar inmediatamente otros pacientes con síntomas similares. "Los saco de una base de datos", dice, "y puedo decir: 'Aquí están sus reacciones'. El aprendizaje automático y la IA me permiten [acceder] a toda la información y mantener una discusión muy educada con el paciente" sentado en la sala de examen, "desbloqueando datos [sobre las condiciones de salud] sobre los que históricamente hemos tomado decisiones simples. La IA nos permite profundizar mucho más y buscar asociaciones que el cerebro humano no es capaz de hacer pero que un ordenador sí".
Hay, por supuesto, detractores respecto al uso de la analítica en la atención sanitaria, pero las preocupaciones tienden a centrarse menos en la IA, el aprendizaje automático y el seguimiento predictivo y más en cómo los grandes datos pueden utilizarse para medir, premiar o penalizar el rendimiento de todo un hospital -o incluso de un cirujano individual-.
Tales mediciones pueden afectar a cómo, cuándo o incluso si se trata a un paciente, escribe Jerry Muller, autor de The Tyranny of Metrics, de 2018. "En ningún lugar las métricas están más en boga que en el campo de la medicina", dice. Y con vidas en juego, concluye, "hay mucho en juego".
Muller señala el problema de la naturaleza humana: La gente y las burocracias, dice, son conocidas por "jugar" con las cifras por motivos de autopreservación.
Cita ejemplos de cirujanos muy solicitados que mantienen altas tasas de supervivencia de pacientes negándose a aceptar casos más arriesgados, eliminando así potencialmente los tratamientos no estándar -y las posibles muertes tras cualquier tipo de intervención médica- de las tendencias de datos que la IA podría detectar. De este modo, las tasas de éxito también se inflan artificialmente.
Aun así, Agus cree que aprovechar el poder de los datos traerá consigo grandes innovaciones. "Los algoritmos y la IA existen desde hace tiempo, pero estamos aprendiendo a recopilar y organizar mejor los datos", afirma. "Esta última década fue la de la biología molecular: Secuenciamos el ADN y observamos sus asociaciones, y eso fue emocionante. Esta va a ser la década de los datos".
Con los principales hospitales del país adoptando la IA y los análisis métricos con el objetivo de mejorar y racionalizar la atención, Agus puede tener razón. En nuestro mundo cada vez más conectado, los datos y el destino están cada vez más unidos.
Sentirse conectado
Algunos ejemplos de innovaciones tecnológicas en la atención sanitaria son los siguientes:
Reflexiones robóticas: A veces, los robots entran en juego. Un estudio de la Universidad de Bristol de 2017 descubrió que los niños con autismo tienen dificultades para distinguir las expresiones faciales. Ese mismo año, Dell Technologies lanzó Milo, un robot de 2 pies de altura, visualmente expresivo, que enseña a los niños autistas de 5 a 17 años a identificar signos de emoción, que ahora se utiliza en instalaciones educativas en 27 estados de Estados Unidos.
Conectar a los pacientes de ELA: unas gafas de seguimiento ocular que utilizan la tecnología de IA conocida como interfaz cerebro-ordenador (BCI) permiten a las personas que han perdido la capacidad de hablar o moverse volver a comunicarse. Los pacientes "teclean" con los ojos en un monitor que vocaliza sus pensamientos mediante decodificación informática, además de utilizar el correo electrónico, leer libros y mantenerse conectados con el mundo.
Detección de la fibrilación auricular: Algunos tipos de arritmias cardíacas, en particular la fibrilación auricular, pueden aumentar la probabilidad de sufrir ataques cardíacos o accidentes cerebrovasculares. Una investigación de la Universidad de Stanford demuestra que un software de IA puede identificar con mayor precisión las arritmias a partir de un electrocardiograma (EKG) que un experto humano.
En el horizonte: Las imágenes por resonancia magnética (IRM) y la tomografía axial computarizada (TAC) proporcionan vistas detalladas y no invasivas del interior del cuerpo. La IA podría sustituir pronto la necesidad de obtener muestras de tejido adicionales con herramientas radiológicas de nueva generación, lo que permitiría realizar biopsias virtuales de tumores.
Según los números:
1 de cada 7.000: Número de estadounidenses de todas las edades con síndrome de QT largo, un trastorno cardíaco mortal, que algún día podrían ser ayudados por Kardio Pro, un monitor cardíaco casero impulsado por IA que detecta arritmias graves y benignas.
30%: Reducción del tiempo de espera de los pacientes antes de su ingreso, informa el Hospital Johns Hopkins, después de que en 2016 pusiera en marcha un centro de mando digital con 22 monitores para mejorar la experiencia de los pacientes, disminuir el riesgo y agilizar el flujo.
95.5%: Porcentaje de exactitud, mediante un microscopio especial, con el que un programa informático de aprendizaje profundo identificó con precisión las células cancerosas, según un estudio de 2016 de la UCLA publicado en Nature Scientific Reports.
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