Durante décadas, se ha pedido a los profesionales sanitarios que documenten la atención a los pacientes en busca de mejores resultados e innovación, pero esto ha provocado una mayor carga administrativa y una atención menos centrada en el paciente.
La inteligencia artificial (IA) puede transformar la sanidad mediante soluciones integrales que tienden puentes entre la documentación y los resultados.
Debemos garantizar que estas herramientas sean seguras, equitativas y estén ampliamente disponibles para lograr una atención de mayor calidad y mejor para todos.
Hace más de 100 años, el personal de Mayo Clinic desarrolló una idea sencilla pero transformadora para la sanidad: un historial de salud unificado en el que la información sanitaria de cada paciente se almacenaría, consultaría y actualizaría por todo el equipo asistencial. Esta idea demostró rápidamente ser esencial para nuestra comprensión de una atención sanitaria excepcional: registrar datos y documentación de alta calidad significa una mejor atención para ese paciente y sienta las bases de investigaciones y enfoques innovadores que beneficiarán a los pacientes futuros.
En los últimos 30 años, las historias clínicas electrónicas (HCE) han mejorado nuestra capacidad para registrar datos y documentación. Se estima que un solo hospital genera 50 petabytes de datos al año, equivalentes a 170 años de metraje de vídeo en alta definición. Los profesionales sanitarios encargados de registrar, documentar y navegar por estos datos han tenido dificultades para sobrellevar la mayor carga administrativa. Un estudio reveló que los médicos dedican hasta la mitad de su jornada laboral, y 28 horas adicionales fuera de la jornada laboral al mes, completando tareas de HCE. Según otros dos informes, en 2021, el 60 % de los médicos informó al menos de un síntoma de desgaste profesional (burnout) y el 70 % de los usuarios de HCE manifestó estrés laboral por el uso de tecnologías de la información sanitaria.
Esperamos que el volumen de datos en la sanidad crezca exponencialmente con la incorporación de datos genómicos y de otras ómicas. Ya observamos un sistema al límite: presiona a los profesionales sanitarios para que documenten y recopilen más datos, a un ritmo, formato y estructura que, en lugar de mejorar la atención y propiciar avances, puede estar obstaculizando la atención y la innovación.
Optimizar la IA generativa para mejorar la sanidad
En los últimos años, investigadores, médicos y proveedores han empezado a desarrollar y utilizar herramientas predictivas basadas en IA, entrenadas con grandes conjuntos de datos, para transformar silenciosamente la sanidad. Esto está dando lugar a una mejor atención a los pacientes, a mejores experiencias para los profesionales sanitarios y a más innovación y acceso en todo el sector. Las herramientas de IA predictiva están ayudando a Mayo Clinic y a los profesionales sanitarios de todo el mundo a diagnosticar enfermedades antes, personalizar la atención y mejorar los resultados.
El verano pasado, la Unión Europea anunció una inversión de 220 millones de euros en soluciones de IA, de la que una parte se destinó a IA sanitaria. En Brasil, los médicos utilizan la IA para detectar rápidamente cambios sutiles en las imágenes de TC, lo que permite diagnosticar antes los cánceres y mejorar los resultados. Las startups de tecnología sanitaria de Ruanda utilizan la IA para mejorar la gestión de la cadena de suministro y garantizar que pacientes y proveedores dispongan de los recursos esenciales que necesitan. El Ministerio de Sanidad de Corea del Sur ha introducido nuevas políticas para acelerar el desarrollo de dispositivos médicos innovadores, incluidos los basados en IA. En los países con una ratio médico-paciente críticamente baja, las herramientas basadas en IA tienen el potencial de proporcionar acceso a una atención y a conocimientos especializados que salvan vidas a millones de personas necesitadas.
¿Qué hace el Foro Económico Mundial para mejorar los sistemas sanitarios?
El Centro de Salud y Atención Sanitaria conecta a líderes para comprender los retos que afrontan los sistemas de salud en 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 y avanzar en la acción colectiva para mejorar los resultados en salud.
Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, las herramientas de IA generativa, incluidos los grandes modelos de lenguaje (LLM), han impulsado aún más a muchos campos basados en datos, entre ellos la sanidad, a replantear sus enfoques de colaboración, innovación y resolución de problemas. Los LLM, que destacan en resumir y analizar grandes volúmenes de datos, así como en generar texto coherente, se han desplegado rápidamente en el sector sanitario.
En tan solo un año, nosotros y muchos proveedores sanitarios hemos utilizado los LLM para agilizar y automatizar la documentación administrativa, redactar mensajes para los pacientes, resumir las notas de las visitas y detectar diagnósticos potencialmente omitidos o inexactos. En un estudio publicado en Mayo Clinic Proceedings, los cirujanos utilizaron un LLM para redactar en cinco segundos notas de alta calidad que cumplen las directrices clínicas, algo que de otro modo habría llevado siete minutos. Esto supone 84 veces más rapidez y una calidad de resultados satisfactoria para los pacientes y sus médicos.
La rapidez de la innovación y la aplicación de la IA generativa y de los LLM en la sanidad demuestra el profundo potencial de la IA generativa en este ámbito, incluido el hecho de desbloquear una mayor comprensión a partir de las imágenes y la genómica. Sin embargo, también pone de relieve la urgente necesidad de una estrategia global que garantice el uso seguro, validado, eficaz e integrado de soluciones que puedan tender puentes entre los datos, los proveedores y los pacientes.
Uso de la IA generativa y de los LLM para crear un futuro transformador para la sanidad
A medida que la sanidad sigue innovando e implantando nuevas herramientas de IA generativa en todo el sector, las instituciones de investigación, las organizaciones sanitarias y las agencias gubernamentales deben avanzar en cuatro ámbitos generales:
1. Normas para una IA y unos LLM fiables
La sanidad es un sector construido sobre una base de confianza entre los pacientes y sus proveedores. Sin esa confianza, incluso las herramientas más innovadoras no alcanzarán su posible impacto. Por muy bien documentadas que estén las fortalezas de la IA generativa y de los LLM, también lo está su capacidad para crear desinformación, información falsa o inventar respuestas. Para aprovechar plenamente los LLM y otras herramientas de IA, las organizaciones sanitarias, los innovadores tecnológicos, las instituciones de investigación y las agencias gubernamentales deben colaborar para crear normas compartidas para herramientas de IA fiables, éticas y equitativas, adecuadas para cada paciente que atiendan. Organizaciones como la Coalición para la IA en Salud, han establecido directrices iniciales para desarrollar y utilizar estas herramientas transformadoras, incluido un Plan de referencia para una IA fiable.
2. Automatización
Combinando la capacidad de los LLM para crear texto coherente con otras tecnologías, como la escucha ambiental y el procesamiento del lenguaje natural, podemos descargar tareas mecánicas o tediosas y fortalecer la relación entre los pacientes y sus equipos asistenciales eliminando de las visitas de los pacientes tecnologías intrusivas, como un teclado y una pantalla. Automatizar las tareas rutinarias permite a los profesionales sanitarios centrarse en poner al paciente en primer lugar.
3. Una «segunda opinión» para los proveedores sanitarios
Para prestar una atención de alta calidad, los médicos y otros profesionales sanitarios deben navegar por una compleja red de información dentro de la HCE de cada paciente. La IA generativa entrenada específicamente con datos clínicos, documentación y análisis podría servir como una «segunda opinión» simplificada para los médicos, analizando al instante la historia clínica para sugerir diagnósticos alternativos o información omitida, a la vez que destaca otra información clave para el equipo asistencial. Este asistente virtual para médicos y otros profesionales sanitarios podría mejorar la calidad de la atención, reducir errores y ahorrar un tiempo valioso a los pacientes y a sus equipos asistenciales, al llegar antes al diagnóstico y al tratamiento correctos.
4. La IA generativa como recurso experto en salud para el mundo
Las herramientas de IA, como los LLM, tienen el potencial de eliminar las barreras de acceso a una atención sanitaria de alta calidad que generan el tiempo y la distancia. En concreto, una herramienta de IA generativa entrenada con la experiencia de los proveedores sanitarios líderes y alimentada por décadas de datos clínicos longitudinales podría poner a disposición de las personas de todo el mundo una atención y unos conocimientos de nivel mundial y de gran complejidad.
Solo estamos al principio de cómo las herramientas de IA transformarán y reformarán la sanidad, especialmente con el campo de la IA generativa, que avanza rápidamente. Debemos reconocer, sin embargo, que ninguna herramienta o tecnología de IA individual basta por sí sola para resolver las ineficiencias estructurales y las desigualdades a las que se enfrenta la sanidad a escala mundial. Para aprovechar estas herramientas transformadoras, debemos desarrollarlas dentro de un dinámico modelo de atención en plataforma, centrado en datos seguros y desidentificados y en infraestructura física innovadora diseñada para maximizarlo; esto impulsará el desarrollo de herramientas innovadoras y ampliará el acceso a dichas herramientas y a una atención de alta calidad para millones de personas necesitadas.
