El ritmo actual de innovación y cambio ha dificultado que pacientes y médicos integren eficazmente la tecnología en las mejores prácticas médicas.
Los expertos coinciden en que los médicos necesitan más tiempo en su jornada para forjar vínculos con los pacientes.
El Dr. Eric Topol considera que la inteligencia artificial puede ayudar a recuperar ese tiempo, creando lo que él denomina «medicina profunda».
El ritmo del cambio tecnológico es tan sin precedentes como impredecible. Esta velocidad de innovación ha creado maravillas médicas que mejoran y salvan vidas. Otras tecnologías, sin embargo, han demostrado ser más difíciles de integrar con éxito en la práctica sanitaria, tanto para los médicos como para los pacientes.
«La prueba A es el historial clínico electrónico (HCE), que ha hecho hervir de frustración la sangre de incontables médicos», escribe Michael Dowling, presidente y director ejecutivo de Northwell Health, en su libro Health Care Reboot. Creado para almacenar, rastrear y compartir historiales de pacientes, «[e]l HCE puede ser un amo cruel, que exige la atención del médico durante la consulta y requiere numerosos clics para introducir incluso datos básicos».
Los médicos dedican en promedio seis horas por jornada laboral a registrar datos clínicos en el HCE, y el tiempo cara a cara con los pacientes se resiente. La consulta media entre médico y paciente dura 18 minutos, y una buena parte de ese tiempo se destina a registrar información.
Nos guste o no, la tecnología forma parte de la experiencia del paciente. Un estudio señaló que las barreras para la adopción generalizada de los historiales personales de salud electrónicos incluirán probablemente la ansiedad informática y las preocupaciones por la seguridad y la privacidad.
Para bien o para mal, la tecnología está afectando la relación entre médico y paciente. Según Eric Topol, vicepresidente ejecutivo de Scripps Research, el cambio más beneficioso puede llegar si gestionamos adecuadamente la inteligencia artificial.
¿Reemplazará la IA a los médicos?
Puede sonar contradictorio. Tecnologías como los HCE han afectado las interacciones entre médicos y pacientes, y cuando hablamos de la IA entrando en el mercado laboral, lo hacemos con presagios de un apocalipsis robótico. Piénsese en los unos 2 millones de camioneros de Estados Unidos, que podrían perder sus empleos a manos de vehículos autónomos.
Sin embargo, los empleos de cuello azul no son los únicos sujetos a la sustitución por la IA. Según el emprendedor Andrew Yang, algunos empleos que requieren la educación más avanzada son más propensos a volverse obsoletos. «Médicos, abogados, contables, asesores financieros, operadores bursátiles, periodistas e incluso artistas y psicólogos que realizan actividades rutinarias se verán amenazados por las tecnologías de automatización», escribe en The War on Normal People.
Las rutinas laborales cotidianas determinarán si la IA puede desempeñar un puesto, porque la tecnología puede realizar tareas rutinarias más rápido y con mayor precisión que las personas, sin necesidad de descansos.
Por tomar un ejemplo de la práctica médica, los radiólogos dedican gran parte de su tiempo a analizar radiografías de pacientes. Se necesitan años de formación para desarrollar esa habilidad. Incluso así, ciertos diagnósticos pueden ser complicados, y las deficiencias humanas, como el sesgo de confirmación y la ceguera por falta de atención, pueden provocar errores.
El aprendizaje profundo podría agilizar el proceso de análisis de imágenes médicas. Algún día, la IA podría leer más imágenes médicas con mayor rapidez y compararlas con un catálogo exponencialmente mayor que cualquier persona podría memorizar. También podría detectar anomalías demasiado sutiles para el ojo humano. Además, basta con desarrollar una IA una sola vez, frente a los elevados costes de formar y mantener a radiólogos humanos.
Es poco probable que la IA elimine la necesidad de radiólogos, sino que es posible que les permita participar de forma más activa con los pacientes y los médicos derivadores como parte del equipo asistencial. Aún faltan años para que la IA se generalice en los servicios de radiología. Sin embargo, los principios son sólidos y la tecnología ya está en desarrollo. Algún día, cuando la IA pueda gestionar por sí sola el diagnóstico de casos rutinarios, los radiólogos podrán centrarse en los casos más complejos.
Aprendizaje profundo, empatía más profunda
En Deep Medicine, Topol sugiere que una IA bien implementada puede liberar a los médicos de tareas repetitivas, dándoles más tiempo cara a cara para conocer, informar, tranquilizar y hacer seguimiento a los pacientes. También puede reducir el agotamiento y mejorar la calidad de la atención sanitaria. Topol cita un estudio de la Oficina Nacional de Investigación Económica que concluyó que por cada minuto adicional que dura una visita domiciliaria, el riesgo de reingreso se reducía un 8 por ciento.
Las mismas ventajas podrían lograrse con los HCE. La IA integrada puede facilitar el registro de anotaciones, consolidar historiales y extraer datos de fuentes externas, como el smartwatch o el dispositivo móvil del paciente.
«Es poco probable que el rendimiento humano cambie sustancialmente con el tiempo. Pero las máquinas superarán progresivamente a los humanos en diversas tareas concretas», escribe Topol. «Para llevar a los humanos al siguiente nivel, debemos potenciar nuestras cualidades humanistas, aquello que siempre nos diferenciará de las máquinas». Al potencial del aprendizaje profundo para respaldar la empatía médica y los resultados lo denomina «empatía profunda».
Una combinación humanizada
El trabajo burocrático y las tareas rutinarias recortan tanto las agendas de los médicos que Danielle Ofri, profesora asociada de medicina en la Facultad de Medicina de la Universidad de Nueva York, ha propuesto imponer multas a los hospitales que restan demasiado tiempo de atención cara a cara a los pacientes.
Como sugiere el estudio de la Oficina Nacional de Investigación Económica, la atención sanitaria es un ámbito en el que literalmente cada minuto cuenta.
«Lo más importante... cuando las personas están enfermas, necesitan empatía», declaró Topol a Big Think en una entrevista. «Necesitan que la persona que es su médico esté con ellos, que comprenda por lo que están pasando, porque sentir dolor y estar enfermo es lo más solitario del mundo. Y si no tienes un médico empático, ese es el peor escenario. Tenemos que recuperarlo».
Pero Topol advierte de una salvedad: implementar la IA en la atención sanitaria solo como herramienta de eficiencia contrarrestaría las posibles mejoras en la relación entre médicos y pacientes.
Michael Dowling está de acuerdo. Como le dijo a Big Think en una entrevista: «Se ha dado mucha publicidad a muchos de estos actores [de las grandes tecnológicas]. Pero el núcleo de la atención que se presta a las personas muy enfermas sigue realizándose en hospitales y consultas de médicos y en centros ambulatorios».
Y ese núcleo debe construir una relación humana —y, de hecho, humanizada— entre médico y paciente.
