Los ámbitos de la salud y el diagnóstico se enfrentan a importantes desafíos en cuanto a escasez de personal, agotamiento, errores humanos y una distribución desigual de los precios y los recursos.
La inteligencia artificial y la analítica de datos mejorarán la precisión diagnóstica y la detección temprana de enfermedades, reducirán el tiempo de tratamiento, personalizarán la medicina y aumentarán el acceso en zonas desatendidas.
Surgirán los «laboratorios inteligentes», que utilizarán robots para tareas repetitivas y la toma de decisiones inteligente, requerirán una supervisión humana mínima, emplearán datos para predecir brotes de enfermedades y orientarán las decisiones de salud pública.
Los resultados de las pruebas de laboratorio constituyen la base de la mayoría de las decisiones médicas. Sin embargo, es probable que cobren más protagonismo en la atención sanitaria, dadas las tendencias persistentes en la salud humana. Entre ellas se encuentran el envejecimiento de la población, el aumento de las tasas de enfermedades no transmisibles y el repunte de los casos de cáncer de inicio temprano, obesidad, diabetes tipo 2 y otras enfermedades cardiometabólicas y neurodegenerativas.
En efecto, la salud mundial de mañana depende en gran medida del futuro de las pruebas diagnósticas. Pero ¿cómo serán los laboratorios clínicos en los próximos años?
Desafíos críticos en la atención sanitaria y el diagnóstico
La precisión, la rapidez en la obtención de resultados y el acceso seguirán siendo siempre los pilares de unas pruebas diagnósticas de calidad. Sin embargo, determinadas circunstancias del panorama sanitario amenazan esa triada vital. Diseñar soluciones que garanticen que estos pilares se mantengan intactos será esencial para avanzar en la salud humana en todo el mundo.
Durante la última década, el sector sanitario ha sufrido una escasez generalizada de profesionales cualificados, desde técnicos de laboratorio hasta enfermeros y médicos. El agotamiento del personal sobrecargado de trabajo está muy extendido, y sus repercusiones son considerables. En los laboratorios de diagnóstico tradicionales, por ejemplo, el etiquetado erróneo de muestras, los errores de transcripción y otros errores humanos comprometen la seguridad de los pacientes y, a la vez, elevan los costes sanitarios.
A ello se suma el aumento de los precios y la escasez de recursos médicos. En conjunto, estas presiones sistémicas limitan el acceso a la atención, y las zonas remotas y ya desatendidas del mundo son las más afectadas. Estos desafíos persistentes desencadenan consecuencias en cadena para la atención al paciente: errores diagnósticos, retrasos en el diagnóstico y el tratamiento, o diagnósticos completamente omitidos, lo que aumenta los costes y da lugar a peores resultados.
Así pues, en el entorno desafiante de hoy, ¿cómo pueden los laboratorios de diagnóstico garantizar mejor una detección precisa y temprana para que los clínicos puedan ofrecer el tratamiento más adecuado y los mejores resultados posibles para el paciente? El uso inteligente y estratégico de las tecnologías nuevas y emergentes es fundamental.
El poder de la IA y la analítica de datos
En este contexto entra en juego el diagnóstico basado en inteligencia artificial (IA) (Figura 1): los algoritmos de IA pueden analizar enormes conjuntos de datos diagnósticos, imágenes médicas e historiales de pacientes para mejorar la precisión diagnóstica e identificar las enfermedades de forma más temprana. Estos algoritmos pueden potenciar las capacidades analíticas y paliar la sobrecarga de datos médicos a la que se enfrentan los médicos.
Cabe destacar que el análisis asistido por IA puede ayudar a reducir los tiempos de obtención de resultados. Cuanto antes reciban los clínicos los resultados de las pruebas diagnósticas, antes podrán los pacientes iniciar el tratamiento. Esto es fundamental, ya que el momento de la intervención suele marcar la diferencia en la respuesta de una enfermedad a la terapia. Además, la IA puede ser de gran ayuda para la medicina personalizada, al permitir un análisis realista y eficiente en tiempo del historial médico y los datos genéticos únicos de cada paciente, con el fin de predecir el riesgo de enfermedad y adaptar los planes de tratamiento.
En zonas remotas y desatendidas, los sistemas de laboratorio basados en IA, junto con la telemedicina, podrían ampliar el acceso a la atención al dotar de diagnósticos avanzados allí donde no había ninguno disponible.
La promesa de los «laboratorios inteligentes»
La automatización de laboratorios no es nueva. Los robots ya pueden encargarse de tareas repetitivas, como la preparación y el análisis de muestras, para mejorar los tiempos de obtención de resultados y reducir el riesgo de error humano (Figura 2). Pero los robots basados en IA del futuro harán más que encargarse de la parte mecánica de la automatización de laboratorios. Tomarán decisiones inteligentes basadas en la información que perciban. Estos «laboratorios inteligentes» totalmente automatizados podrían funcionar las 24 horas del día, los siete días de la semana y los 365 días del año, con una supervisión humana mínima, lo que aumentaría la eficiencia y proporcionaría resultados en tiempo real.
El avance de las tecnologías de robots humanoides, capaces de realizar operaciones inteligentes sin intervención humana ni un conjunto de reglas preprogramadas, permitirá escenarios en los que estos robots sean, en efecto, los técnicos de laboratorio del futuro, que trabajarán día y noche y durante todo el año.
La escasez de personal, la desaceleración en el número de profesionales que se incorporan al sector y la necesidad de que los profesionales en activo se centren en tareas de mayor nivel marcarán una diferencia enorme en la capacidad de los laboratorios para seguir el ritmo de la demanda.
Mediante el uso de diagnósticos conectados digitalmente y aprovechando las enormes cantidades de datos generados durante el proceso de diagnóstico, los laboratorios inteligentes que funcionan con IA y robótica también podrán identificar tendencias, patrones y correlaciones que de otro modo podrían pasarse por alto. Ello se traduce en la predicción de brotes de enfermedades, la identificación de poblaciones de alto riesgo y las aportaciones a la investigación epidemiológica y pandémica.
Las herramientas analíticas basadas en IA que son escalables, fáciles de usar y se implantan de forma transparente pueden ayudar a interpretar los datos para mejorar la toma de decisiones, especialmente durante crisis de salud pública de rápida evolución. Aprendimos de la pandemia de COVID-19 que los datos clínicos procesables pueden fundamentar la adopción rápida de políticas basadas en la evidencia y los ajustes en los sistemas sanitarios.
Adoptar el futuro de las pruebas diagnósticas
Hay que superar múltiples obstáculos al adoptar cualquier tecnología nueva. Lo mismo ocurre con el laboratorio de diagnóstico del futuro. El acceso a los datos y su uso plantea desafíos importantes, pero estos seguirán mejorando a medida que la Organización Mundial de la Salud (OMS) y otros organismos trabajen en normas globales de datos sanitarios. Cabe destacar que debemos evitar que se amplíe aún más la brecha de desigualdad sanitaria al hacer que la disponibilidad de estas soluciones sea universal.
Aunque, a primera vista, estas soluciones propuestas puedan dar la impresión de que las máquinas se están apoderando de nuestro mundo, en realidad pueden contribuir a mejorar la calidad de vida tanto de los pacientes como del personal de laboratorio. El uso de la automatización, la robótica y la IA ayudará a abordar los problemas existentes y, al mismo tiempo, aportará mayores beneficios, mejorando en última instancia los servicios de los laboratorios de diagnóstico. Es probable que los laboratorios inteligentes pasen a ser un elemento central de las infraestructuras sanitarias a medida que avance la tecnología. Al cambiar la forma en que se realizan las pruebas médicas y se establecen los diagnósticos, podrían, a su vez, atraer a futuros profesionales.
Estamos en un punto de inflexión y debemos mejorar los resultados sanitarios a escala mundial. Invertir en el laboratorio de diagnóstico del mañana nos ayudará a afrontar de forma sostenible los cambios inminentes en la población mundial, los sistemas sanitarios y el estado de la salud global. La industria del diagnóstico está preparada para un nuevo futuro. Al adoptarla, podemos garantizar mejor un mañana más saludable para todos.
