Según estimaciones de la OCDE, a nivel mundial se desperdicia el 20 % del gasto sanitario. El Instituto de Medicina de Estados Unidos considera que la cifra se acerca más al 30 %. Utilizando ambas estimaciones, los 15 países con mayor gasto sanitario desperdician, de media, entre 1.100 y 1.700 dólares por persona al año.
Para contextualizar, el desperdicio medio por persona en los 15 países con mayor gasto es entre 10 y 15 veces superior al gasto medio en atención sanitaria de los 50 países con menor gasto, que actualmente destinan en torno a 120 dólares por persona de media. Aún más preocupante es que las causas subyacentes de este desperdicio incluyen ineficiencias del sistema prevenibles y subsanables, como fallos en la prestación de la atención, sobretratamiento y una prestación de la atención inadecuada.
Tecnologías como la inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a minimizar dichas ineficiencias, garantizando ecosistemas sanitarios sustancialmente más racionalizados y rentables.
En la última década se ha debatido mucho sobre las posibles aplicaciones de las tecnologías basadas en IA en diversos sectores, incluido el sanitario (si no le dejó impresionado el reciente asistente de IA de Google con apariencia realista, es muy probable que sea un viajero del tiempo procedente del futuro).
Aunque todavía no hemos llegado a la etapa en que robots autónomos se encarguen de las tareas domésticas y le lleven al trabajo –la percepción tradicional de la IA–, existen pruebas sólidas de que la IA puede ayudar a contener los costes sanitarios de diversas maneras.
1. Orientación en la elección del tratamiento
En el mundo actual, saber aprovechar eficaz y acertadamente el poder de los datos permite tomar decisiones más eficientes en la mayoría de los sectores. La sanidad no es una excepción. A medida que los proveedores sanitarios empiecen a avanzar hacia un formato estandarizado para registrar los resultados de los pacientes, estarán disponibles grandes conjuntos de datos para su análisis por sistemas habilitados con IA, capaces de seguir los patrones de resultados tras el tratamiento e identificar los tratamientos óptimos en función del perfil de cada paciente. Al hacerlo, la IA potencia la toma de decisiones clínicas y garantiza que las intervenciones y los tratamientos adecuados se personalicen para cada paciente, creando un enfoque de la atención personalizado. La consecuencia inmediata será una mejora significativa de los resultados, lo que eliminará los costes asociados a las complicaciones posteriores al tratamiento, uno de los principales factores de coste en la mayoría de los ecosistemas sanitarios del mundo.
2. Diagnóstico más eficiente
Las tareas repetitivas y sencillas, como el análisis de tomografías computarizadas y determinadas pruebas, pueden realizarse con mayor precisión mediante sistemas habilitados con IA, lo que reduce el error médico y permite un diagnóstico y unas intervenciones tempranas antes de que las afecciones se vuelvan críticas. Como ejemplo, una empresa emergente israelí ha desarrollado algoritmos de IA que son igual de precisos o más que los seres humanos en la detección temprana de afecciones como, por ejemplo, aneurismas coronarios, hemorragias cerebrales, tejido maligno en mamografías y osteoporosis.
Según un artículo reciente de Wired, la IA ha demostrado una precisión del 99 % y es 30 veces más rápida en la revisión y la interpretación de mamografías, lo que permite detectar el cáncer de mama mucho antes de lo que son capaces los seres humanos. En casos como el de la osteoporosis, que cuesta al Servicio Nacional de Salud del Reino Unido aproximadamente 1.500 millones de libras al año (sin contar los elevados costes de la atención social), la detección de fracturas vertebrales –un indicador temprano de una osteoporosis inminente que a menudo pasa desapercibido en el diagnóstico humano– puede reducir considerablemente el coste de esta afección para los servicios sanitarios.
3. Optimización de ensayos clínicos y desarrollo de fármacos
La IA tiene el potencial de acelerar el desarrollo de fármacos que salvan vidas, lo que supone un ahorro de miles de millones en costes que pueden trasladarse a los ecosistemas sanitarios. Recientemente, una empresa emergente respaldada por la Universidad de Toronto programó un superordenador con un algoritmo que simula y analiza millones de posibles medicamentos para predecir su eficacia frente al ébola, lo que evita costosas pruebas físicas y, lo más importante, salva vidas, al reutilizar fármacos existentes.
En los ensayos clínicos, la IA puede optimizar el desarrollo de fármacos mediante plataformas de monitorización de biomarcadores –los biomarcadores permiten identificar enfermedades a nivel génico– y millones de datos de pacientes, que pueden analizarse en segundos a partir de una gota de sangre mediante dispositivos domésticos.
4. Empoderar al paciente
La IA tiene el potencial de empoderar realmente a las personas para que tomen mejores decisiones sobre su salud. Cada vez más personas en todo el mundo utilizan dispositivos portátiles para recopilar información cotidiana, desde sus patrones de sueño hasta su frecuencia cardíaca. La aplicación del aprendizaje automático a estos datos podría alertar a las personas con riesgo de determinadas enfermedades mucho antes de que ese riesgo se vuelva crítico. Las aplicaciones móviles ya proporcionan información detallada sobre el perfil de los pacientes que podría ayudar a las personas con enfermedades crónicas específicas a gestionar mejor su enfermedad y a llevar una vida más saludable. Todo ello puede conducir a poblaciones más sanas y a una reducción de la carga económica global.
Estos ejemplos representan solo una pequeña fracción de lo que es posible cuando se aprovecha todo el potencial de la IA en la prestación de atención sanitaria. Las posibilidades no pueden subestimarse ni exagerarse, y la cooperación entre las partes interesadas de los sectores público y privado es fundamental para hacer realidad este potencial. A medida que la población mundial vive más años y aumenta la prevalencia de las enfermedades crónicas, el creciente coste de la atención sanitaria seguirá siendo un tema importante para las partes interesadas del sector. Quizá ha llegado el momento de llamar a las máquinas.
