La inteligencia artificial (IA) tiene un gran potencial para los sobrecargados sistemas sanitarios del mundo.
La Iniciativa para la Transformación de la Atención Sanitaria Digital del Foro Económico Mundial ha identificado el potencial de esta tecnología para abordar algunos de los desafíos sanitarios más apremiantes.
John Halamka, presidente de Mayo Clinic Platform y titular de la cátedra Dwight y Dian Diercks, analiza cómo la IA puede mejorar la detección temprana de enfermedades, la equidad en la atención sanitaria, los resultados para los pacientes y la distribución de recursos.
Queremos una IA que no cause daño. Queremos una IA que probablemente le brinde beneficios con riesgos mínimos.
John Halamka, presidente de Mayo Clinic Platform y titular de la cátedra Dwight y Dian Diercks
La inteligencia artificial (IA) tiene un gran potencial para mejorar los sobrecargados sistemas sanitarios del mundo. Un informe de análisis de la Iniciativa para la Transformación de la Atención Sanitaria Digital del Foro Económico Mundial ha identificado el potencial de lo digital, los datos y la IA para abordar tres de los desafíos sanitarios más apremiantes: la creciente carga de las enfermedades crónicas, la desigualdad en los resultados para los pacientes y en el acceso a la atención sanitaria en todo el mundo, y las limitaciones de recursos.
El Mayo Clinic ha sido un adoptador temprano de la IA y, en las Reuniones sobre el Impacto del Desarrollo Sostenible del Foro de este año, John Halamka destacó las experiencias de la clínica con esta tecnología. Identificó cuatro aplicaciones de la IA que ya están contribuyendo a mejorar la prestación de atención sanitaria y a hacerla más equitativa.
1. El índice Houses
El índice de Estatus Socioeconómico Basado en la Vivienda (Houses) de Mayo Clinic utiliza datos de vivienda de registros públicos para indicar el estatus socioeconómico a nivel individual. El objetivo es ir más allá de los parámetros socioeconómicos tradicionales y crear planes de atención sanitaria personalizados para eliminar las disparidades en salud.
Destacó que utilizar los determinantes sociales de la salud tradicionales y algoritmos comerciales puede dar lugar a resultados sesgados, lo que podría poner a los pacientes en riesgo.
«Inferimos a partir de dónde vives: ¿cuál es tu exposición a toxinas en el medio ambiente y a la delincuencia? ¿Qué oportunidades tienes de acceder a atención primaria, a un cribado de colonoscopia y a servicios similares?», explicó Halamka.
Este enfoque también permite a los pagadores y a los prestadores de atención sanitaria distribuir los recursos de manera más equitativa, y a los clínicos identificar con mayor facilidad dónde las intervenciones tendrían el mayor impacto.
2. El ECG habilitado por IA
Identificar la cardiopatía lo antes posible puede tener un impacto considerable en la calidad de vida y en la esperanza de vida de un paciente. Sin embargo, su diagnóstico es complejo.
El ECG habilitado por IA puede predecir la probabilidad de que un paciente padezca afecciones cardíacas como fibrilación auricular, amiloidosis o miocardiopatía hipertrófica. Esto, a su vez, podría permitir a los clínicos diagnosticar la cardiopatía de forma más temprana y monitorizar su progresión, algo que el propio Halamka ha experimentado en primera persona.
«Resulta que padezco taquicardia ventricular supraventricular, lo que significa que mi frecuencia cardíaca a veces pasa de 50 a 170».
«Cada vez que me hago un ECG, este se procesa mediante 14 algoritmos. Los resultados se muestran a un clínico y describen mi riesgo de fibrilación auricular. Este tipo de herramientas ayudarán al clínico a darme el tratamiento adecuado».
3. Detección de la tuberculosis con IA y un teléfono inteligente
Mejorar los resultados sanitarios mundiales y lograr la cobertura sanitaria universal son aspectos centrales de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas (ONU).
Este es un ámbito en el que la IA puede tener un impacto vital. En algunas partes del mundo, la tuberculosis sigue siendo muy frecuente, pero, debido a la falta de una atención sanitaria asequible, rara vez se diagnostica. Google, por ejemplo, colabora con Salcit Technologies en la India para mejorar la evaluación de la salud pulmonar mediante el análisis de los sonidos de la tos. Con la ayuda de la IA y el aprendizaje automático, los socios esperan crear una forma más rápida, segura y asequible de diagnosticar la tuberculosis (TB) y otras enfermedades pulmonares.
¿Qué está haciendo el Foro Económico Mundial para mejorar los sistemas sanitarios?
El Centro para la Salud y la Atención Sanitaria conecta a líderes para comprender los desafíos que enfrentan los sistemas sanitarios de todo el mundo, incluidos el acceso, la equidad, la resiliencia y la preparación.
Mediante un diálogo de confianza y la colaboración público-privada, el Centro permite a los socios alinearse en torno a prioridades compartidas e impulsar la acción colectiva para mejorar los resultados sanitarios.
Para llegar a las comunidades vulnerables, no hace falta buscar más allá del teléfono inteligente moderno, afirmó Halamka en el Foro: «He realizado una cantidad considerable de trabajo en el norte de la India, en el diagnóstico de enfermedades como la tuberculosis».
«A menudo utilizamos un cartucho para realizar una prueba diagnóstica rápida sobre el terreno. Pero la interpretación del resultado se realiza en realidad en su teléfono inteligente, mediante una aplicación de visión artificial que puede leer un cartucho y decir “TB” o “No TB”. En realidad, está llevando un laboratorio clínico consigo».
4. Detectar a tiempo el cáncer de páncreas
«El análisis de imágenes con IA está hoy muy avanzado», añade Halamka, refiriéndose a un algoritmo desarrollado por Mayo Clinic que analiza las tomografías computarizadas para predecir el cáncer de páncreas , en promedio, unos 16 meses antes de un diagnóstico clínico.
El cáncer de páncreas es notoriamente difícil de detectar, y la mayoría de los pacientes solo lo descubren en una fase avanzada, cuando las opciones de tratamiento suelen ser limitadas. Tres de cada cuatro no sobreviven al primer año tras su diagnóstico. Una detección más temprana podría mejorar las probabilidades de supervivencia de los pacientes.
«Podrías integrar este algoritmo en el escáner para que el propio escáner pudiera señalar cuándo detecta un alto riesgo de cáncer», explica.
La IA en la atención sanitaria debe desplegarse con cuidado
Si bien los posibles beneficios de la IA para los resultados de los pacientes y para un acceso más equitativo a la atención sanitaria son evidentes, Halamka también subrayó la necesidad de actuar con cautela.
Una preocupación es el sesgo. Es importante analizar un número representativo de historiales sanitarios que también representen a la población subyacente: «Hay que tener cuidado de que existan también diversidad o heterogeneidad. ¿Hay personas con ingresos bajos y altos, con estudios y sin estudios, hombres y mujeres, jóvenes y mayores?».
Otra preocupación importante es la seguridad de los datos, en concreto si los historiales sanitarios pueden anonimizarse de verdad o "desidentificarse".
«La desidentificación de los datos es difícil. Claro, podría eliminar el nombre, el número de teléfono o la dirección. Pero ¿y si la primera línea de un historial médico dijera que se trataba de un antiguo presidente de los Estados Unidos? Por supuesto, me lo estoy inventando».
Un puesto de trabajo como este, los datos geográficos o una relación familiar podrían revelar sin querer la identidad de alguien, añadió.
«Por eso, hay que tener mucho cuidado de que los datos sean difíciles de reidentificar para preservar la privacidad y, después, puedan utilizarse para el bien social».
