Desde predecir qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar una cardiopatía hasta crear vacunas personalizadas contra el cáncer, la IA está incorporando rápidamente nuevas capacidades al sector de la salud.
Sin embargo, esos beneficios solo pueden hacerse realidad mediante alianzas público-privadas que garanticen un uso responsable, ético y equitativo de la IA, concluye el nuevo informe de análisis del Foro Económico Mundial, Ampliar soluciones inteligentes con IA en salud: liberar el impacto en casos de uso de alto potencial.
Si aunamos esfuerzos para garantizar que la IA en la atención sanitaria sea ética, responsable y equitativa, el resultado será una mejora de los resultados para todos.
Desde predecir qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar una cardiopatía hasta crear vacunas personalizadas contra el cáncer, la inteligencia artificial (IA) está incorporando nuevas capacidades al sector de la salud a una velocidad asombrosa. Además, lo hace en un momento de crecientes desafíos para la atención sanitaria, entre ellos una grave escasez mundial de trabajadores de primera línea, el aumento de las disparidades en salud y la presión sobre los sistemas de salud porlas tensiones financieras.
La buena noticia es que un análisis específico de más de 400 casos de uso de IA en la atención sanitaria demuestra que la tecnología para abordar estos y otros problemas de salud ya existe, especialmente en los países de ingresos bajos y medios, donde las innovaciones relacionadas con la IA podrían ofrecer a los sistemas de salud la oportunidad de avanzar rápidamente. Organizaciones de países en desarrollo, como India, Brasil y Ruanda, ya están a la vanguardia de la IA en salud.
Sin embargo, esos beneficios solo se harán realidad si los líderes abordan los importantes obstáculos existentes y establecen alianzas público-privadas para garantizar un uso responsable, ético y equitativo, sostiene el nuevo informe de análisis del Foro Económico Mundial, Ampliar soluciones inteligentes con IA en salud: liberar el impacto en casos de uso de alto potencial. El informe se elaboró en colaboración con ZS, una empresa global de consultoría de gestión y tecnología.
¿Cómo está mejorando el Foro Económico Mundial el estado de la atención sanitaria?
El Centro de Salud y Atención Sanitaria conecta a líderes para comprender los desafíos que enfrentan los sistemas de salud de todo el mundo, incluidos el acceso, la equidad, la resiliencia y la preparación.
Mediante un diálogo basado en la confianza y la colaboración público-privada, el Centro permite a sus socios alinearse en torno a prioridades compartidas e impulsar la acción colectiva para mejorar los resultados de salud.
Cómo puede la IA mejorar los resultados de salud
La IA puede mejorar los resultados de salud de varias maneras. En primer lugar, puede mejorar el diagnóstico y la estratificación del riesgo. La mejor manera de frenar el aumento de los costos de la atención sanitaria y permitir que las personas vivan más tiempo y con mejor salud es tratar a más personas antes de que enfermen. La IA ofrece un potencial enorme, en gran medida aún sin aprovechar, para diagnosticar a gran escala una variedad de enfermedades y hacerlo antes que los profesionales clínicos. También puede sugerir intervenciones tempranas para quienes, por su genética, entorno o comportamiento, corren un mayor riesgo de enfermar.
En segundo lugar, puede mejorar la inteligencia sobre las enfermedades infecciosas. La COVID-19 tuvo un efecto profundamente negativo en la salud mundial: provocó pérdidas de vidas, un deterioro de la salud mental, tensiones en los sistemas nacionales de salud y un agotamiento sin precedentes entre los trabajadores sanitarios. El cambio climático y la migración humana amenazan con aumentar el riesgo de futuros brotes de enfermedades infecciosas. Sin embargo, ya existen sistemas basados en IA capaces de predecir brotes y cartografiar su propagación (por ejemplo, mediante el análisis de aguas residuales y del tráfico web, y la modelización de los patrones de movimiento de los mosquitos), así como de ofrecer recomendaciones de mitigación personalizadas.
En tercer lugar, la IA puede optimizar los ensayos clínicos. Los ensayos clínicos son costosos, requieren mucho tiempo y están muy poco representados por grupos desatendidos y mujeres. Los ensayos clínicos impulsados por IA ya ayudan a los fabricantes de medicamentos a seleccionar los lugares óptimos para los ensayos, reclutar y retener participantes y crear datos sintéticos más representativos. El resultado será una llegada más rápida al mercado de nuevas terapias y tratamientos que funcionen de manera óptima en distintos grupos demográficos.
La IA puede aliviar la presión sobre el personal sanitario
Además, los chatbots y centros de atención telefónica impulsados por IA pueden responder a las preguntas de los pacientes y evaluar si necesitan una evaluación, lo que alivia la carga de los trabajadores de primera línea y los recursos del sistema de salud. Esto podría ser especialmente valioso en algunos países de ingresos bajos y medios que sufren escasez de recursos de atención sanitaria de primera línea. La tecnología también podría automatizar tareas administrativas, que pueden ocupar hasta la mitad del tiempo de un médico.
Las herramientas de IA basadas en aprendizaje profundo ya están revelando conocimientos sobre los mecanismos subyacentes a las enfermedades, descubriendo nuevos recursos terapéuticos e identificando los subgrupos de pacientes con más probabilidades de responder a un tratamiento determinado. La IA también ofrece la posibilidad de lograr mayor transparencia en la cadena de suministro médico y comprender mejor la demanda actual y futura de productos esenciales para hacer frente a la escasez, el agotamiento de existencias y el desperdicio.
Entonces, ¿cómo podemos aprovechar más la IA en la atención sanitaria?
Debemos abordar cuatro obstáculos comunes: la falta de datos de alta calidad, la escasa confianza de los médicos en las soluciones de IA, el énfasis excesivo en proyectos piloto llamativos en detrimento de soluciones fácilmente escalables y una infraestructura tecnológica inadecuada, especialmente en los países de ingresos bajos y medios.
En primer lugar, los gobiernos deben reforzar las leyes de privacidad de datos sin restringir el uso legítimo de datos anonimizados de pacientes para entrenar algoritmos. También deben ayudar a establecer políticas de propiedad y seguridad de los datos que fomenten su interoperabilidad a través de fronteras y entre empresas. Mientras tanto, los proveedores, los pagadores y las empresas de tecnología y ciencias de la vida deben ir más allá de los silos de datos protegidos y mejorar las soluciones actuales de aprendizaje federado para entrenar algoritmos de forma colaborativa, sin intercambiar datos.
En segundo lugar, las partes interesadas de los ámbitos de la atención sanitaria, el gobierno y otros sectores deben garantizar que los algoritmos se desarrollen de forma responsable y transparente, y que funcionen tal como se anuncia. Esto implica dar prioridad a las aplicaciones con mayor potencial para hacer el bien, garantizar que los equipos de ciencia de datos y diseño sean diversos e incorporar conocimientos sobre IA a los planes de estudio de las facultades de medicina. Por su parte, los pagadores deben seguir fomentando la adopción de la IA mediante mayores incentivos de reembolso.
En tercer lugar, los gobiernos deben incentivar la inversión privada en IA y asignar fondos para ampliar soluciones que ya funcionan en otros lugares. También deben promoverse alianzas para que las innovaciones de IA no queden confinadas a unos pocos países.
Debemos unir esfuerzos para garantizar que la IA en la atención sanitaria sea ética, responsable y equitativa, y que mejore los resultados para todos.
Este artículo se publicó originalmente en Daily Maverick.
