El médico y la inteligencia artificial (Parte 2)

Rodolfo de Jesús Palencia Vizcarra (México) Médico Internista

Rodolfo Palencia Díaz (México) Médico Internista

Los avances en los algoritmos del aprendizaje automático (AA) están dando como resultado la replicación de muchas tareas médicas que actualmente requieren la experiencia humana por parte de los sistemas de inteligencia artificial (IA) a niveles de precisión simila- res o superiores a los logrados por expertos humanos. En medicina, las aplicaciones de aprendizaje profundo se entrenan cada vez más con grandes cantidades de conjuntos de datos anotados, lo que libera a los especialistas médicos para que se concentren en tareas y proyectos más productivos. El potencial de la IA en medicina es ilimitado y puede ser de gran ayuda para mejorar la prestación de atención médica en la práctica clínica. Los sistemas de AA pueden aumentar la precisión diagnóstica, aumentar la eficiencia de las operaciones exhaustivas, agi- lizar mejor el flujo de trabajo clínico, disminuir los costos de recursos humanos y mejorar las opciones de tratamiento. Sin embargo, el uso efectivo de la IA en medicina requiere competencias transdisciplinarias sinérgicas. En medicina, a pesar de los prometedores descubrimientos biomédicos y de biomarcadores recientes, la atención personalizada aún está lejos de la realidad y las nuevas terapias que surgen de los ensayos preclínicos rara vez se pueden traducir a la evaluación de su potencial diagnóstico y terapéutico.

Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden manejar cantidades cada vez mayores de datos proporcionados por dispositivos portátiles, teléfo- nos inteligentes y otros sensores de monitoreo móvil en diferentes áreas de la medicina. Actualmente, solo entornos muy específicos en la práctica clínica se benefician de la aplicación de la inteligencia artificial, como la detección de la fibrilación auricular, crisis de epilepsia e hipoglucemia, o el diagnóstico de enfermedades basado en el examen histopatológico o imágenes médicas.

La expresión “Tecnología Médica” es ampliamente utilizada para referirse a una gama de herramientas que pueden permitir a los profesionales de la salud brindar a la población una mejor calidad de vida al realizar un diagnóstico temprano, reducir las complicaciones, optimizar el tratamiento y/o brindar opciones menos invasivas, y reducir la duración de la hospitalización. Si bien, antes de la era móvil, las tecnologías médicas se conocían principalmente como dispositivos médicos clásicos (por ejemplo, prótesis, stents, implantes), la aparición de teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles, sensores y sistemas de comunicación ha revolucionado la medicina con la capacidad de conte- ner IA, herramientas (como aplicaciones) en tamaños muy pequeños. La IA ha revolucionado las tecnologías médicas y puede entenderse comúnmente como la parte de la informática que puede abordar problemas complejos con muchas aplicaciones en áreas con una gran cantidad de datos, pero escasa información y conocimiento.

Las tecnologías médicas inteligentes (es decir, impulsadas por IA) han sido recibidas con entusiasmo por la población en general, en parte porque permiten un modelo de medicina 4P (predictivo, preventivo, personalizado y participativo) y, por tanto, la autonomía del paciente, en formas que no podrían ser posibles; los teléfonos inteligentes se están convirtiendo, por ejemplo, en el elemento de referencia para completar y distribuir un registro de salud personal electrónico, monitorear funciones vitales con biosensores y ayudar a alcanzar un cumplimiento terapéutico óptimo , otorgando así al paciente el lugar como actor principal en la ruta de atención. El desarrollo de tecnologías médicas inteligentes está posibilitando el desarrollo de un nuevo campo en la medicina: la medicina aumentada, es decir, el uso de nuevas tecnologías médicas para mejorar diferentes aspectos de la práctica clínica.

Actualmente no hay suficiente evidencia de nivel 1 para recomendar el uso rutinario de la IA en el cuidado de la salud para el apoyo a la toma de decisiones, lo que obstaculiza el crecimiento de la IA en el cuidado de la salud y presenta riesgos potenciales para la seguridad del paciente. Por lo tanto, concluimos que es importante realizar estudios clínicos sólidos para comparar los procesos de atención asistidos por IA y los resultados con las mejores prácticas actuales. Una evaluación rigurosa, sólida y completa de la IA en el cuidado de la salud ayudará a pasar de la teoría a la práctica clínica.

La IA generalmente se aplica a las tecnologías computacionales que emulan los mecanismos asistidos por la inteligencia humana, como el pensamiento, el aprendizaje profundo, la adaptación, el compromiso y la comprensión sensorial. Algunos dispositivos pueden ejecutar una función que normalmente implica la interpretación humana y la toma de decisiones. El interés y los avances en las aplicaciones médicas de la IA han aumentado en los últimos años debido a la potencia informática de las computadoras modernas y la gran cantidad de datos digitales disponibles para su recopilación y utilización. La IA está cambiando gradualmente la práctica médica. Hay varias aplicaciones de IA en medicina que se pueden usar en una variedad de campos médicos, como prácticas clínicas, de diagnóstico, de rehabilitación, quirúrgicas y predictivas. Las tecnologías de IA pueden integrar, analizar e informar grandes volúmenes de datos a través de diferentes modalidades para detectar enfermedades y guiar las decisiones clínicas. Las aplicaciones de la IA pueden manejar la gran cantidad de datos producidos en medicina y encontrar nueva información que de otro modo permanecería oculta dentro de la megadata médica.

Podemos concluir que la implementación de la IA en la práctica clínica es un área de desarrollo prometedora que evoluciona rápidamente junto con otros campos de la medicina de precisión, como la genómica y la telemedicina. Si bien, el progreso científico debe seguir siendo riguroso y transparente en el desarrollo de nuevas soluciones para mejorar la atención médica, las políticas de salud deben centrarse en abordar los problemas éticos y financieros asociados con esta piedra angular de la evolución de la medicina.

Si bien, muchas habilidades serán específicas para la intervención de IA que se emplee, estas “cuestiones de competencia” son más amplias que las habilidades técnicas necesarias para el uso de cualquier herramienta de IA o tipo de soporte inteligente. Todos los profesionales de la salud interactuarán con este tipo de tecnologías durante su práctica diaria y deberían “saber lo que necesitan saber” antes de utilizar un nuevo sistema. Las características del sistema tendrán un impacto profundo en la satisfacción del paciente y del médico, así como en las recomendaciones clínicas, los cursos de tratamiento y los resultados, por lo que los líderes del sistema de salud también deben “saber qué saber” antes de adoptar nuevas tecnologías en todas las empresas de la atención médica.

Referencias

• Nagendran Myura, et al. Artificial intelligence versus clinicians: systematic review of design, reporting standards, and claims of deep learning studies. BMJ, 2020, vol. 368.

• Suh, Hyo-Joong; Application of Artificial Intelligence in the Practice of Medicine. Applied Sciences. 2022, 12(9): 4649.

• Secinaro S, et al. The role of artificial intelligence in healthcare: a structured literature review. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2021, 21(1):1-23.