Meses atrás se llevó a cabo la webinar: “Inteligencia artificial: Un paso más allá de la telemedicina” organizada por SADAM (Asociación Argentina de Auditoría y Gestión Sanitaria) de la cual Best Care fue patrocinador.
El disertante fue el Dr. Ivan Huespe, quien realizó una exposición sobre la aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la telemedicina y contó su propia experiencia en el Hospital Italiano, lugar donde se desarrolla laboralmente.
Inteligencia artificial aplicada al campo medicinal
La inteligencia artificial es una herramienta que simula procesos cognitivos humanos complejos como el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección. Entonces, ¿Cómo se relaciona la inteligencia artificial con la telemedicina?
En primer lugar, la telemedicina utiliza tecnologías de la información y la comunicación para transferir información médica. Gracias a ello se pueden superar desafíos de la prestación de servicios de salud convencional, llevando los mejores especialistas a terrenos remotos, mejorando la rentabilidad y el acceso en entornos de países en desarrollo.
A su vez, toda la interacción médico-paciente pasa a ser transferida a través de datos. Tanto la evaluación clínica, al observar al paciente a través de una cámara, como la evaluación de signos vitales a través de dispositivos de monitoreo remoto, requieren que la imagen o los signos vitales se transforman en matrices de datos.
Esto hace que la telemedicina sea productora de grandes volúmenes de datos, los cuales gracias a la rápida evolución de la ciencia de datos computacionales (incluidos los métodos de aprendizaje automático basados en inteligencia artificial) ofrecen oportunidades prometedoras para extraer nuevas inferencias y conocimientos prácticos que tienen el potencial de mejorar significativamente los resultados de salud.
En este sentido, las grandes aplicaciones de la Inteligencia artificial en la medicina se pueden resumir en:
- Clasificación: a través del análisis de imágenes, por ejemplo, se puede clasificar a los pacientes, detectando variables antropométricas o estado nutricional.
- Detección de anomalías: a través del análisis de múltiples casos, se pueden detectar eventos anómalos. Como en las lesiones de piel, las herramientas de inteligencia artificial son capaces de detectar las lesiones que tienen mayor riesgo de ser melanomas dentro de fotos de cientos de nevos.
- Agrupación: es la asociación de poblaciones según su patrón de comportamiento. Por ejemplo, analizando información almacenada en las historias clínicas electrónicas (HCE), de pacientes con COVID-19, es posible crear grupos de comportamiento, es decir, clasificar a los pacientes en grupos en base a sus características generales.
- Regresión/Predicción: analizando, por ejemplo, signos vitales y agregando la información clínica cargada en la HCE, es posible predecir la evolución de los pacientes. Esto se puede lograr estudiando los signos vitales (los valores de los mismo, la correlación entre ellos y la evolución en el tiempo) asociándolos con la información clínica cargada en la HCE. Toda esta información es imposible de ser analizada por un ser humano en tiempo real, pero si puede ser analizada por algoritmos de inteligencia artificial.
En este sentido se publicó en 2013 el Rothman Index 1. Este índice se basa en un modelo heurístico que utiliza una variedad de medidas fisiológicas, incluyendo el laboratorio, signos vitales y, lo que es más importante, las evaluaciones de enfermería. El algoritmo transforma cada entrada en una representación común de riesgo univariante, a través del análisis de estos datos heterogéneos. El resultado es una medida continua de la condición del paciente, integrada a la HCE, calculando en tiempo real y de manera automática, el riesgo que tiene el paciente de complicarse en las próximas horas. Este sistema de alertas fue el primero de su naturaleza en ser aprobado por la Administración de Medicamentos y Alimentos de EEUU.
Siguiendo este modelo, en el Hospital Italiano de Buenos Aires, se creó un modelo predictivo que analiza de manera automática a los pacientes hospitalizados por COVID-19, el COVID-19 Severity Index. Este se agregó a la HCE y a través del análisis, en tiempo real y automático, de múltiples variables (signos vitales cargados por enfermería, la radiografía de tórax, el laboratorio y los antecedentes del paciente) clasifica el riesgo del paciente de requerir una transferencia a la Unidad de Cuidados Intensivos. De esta manera, no solo se detectó precozmente a los pacientes que se complicaba en sala general, sino que también se priorizaron los controles de enfermería en los pacientes más graves.
En el mundo general y en la medicina en particular, la inteligencia artificial es una realidad. Se están haciendo grandes avances de cara al futuro, pero actualmente y hace varios años está trayendo resultados positivos en muchos campos.
Particularmente en este año de pandemia, el análisis de información, la aplicación y desarrollo de algoritmos fue una de las herramientas de las instituciones de salud, para auxiliar al sistema sanitario, muchas veces colapsado debido a la demanda generada por la pandemia.
La experiencia de los profesionales en el análisis y la elaboración de algoritmos contribuyen al objetivo de todo sistema de salud: mejorar la calidad de vida de las personas.
Entonces, de acuerdo a todo lo expuesto la aplicación de la Inteligencia artificial en la medicina, ayudara en un futuro cercano a los profesionales de la salud en:
- Prevención de enfermedades y diagnóstico precoz, ayudando en la identificación temprana de complicaciones o de enfermedades potencialmente graves.
- Seguimiento, soporte y monitorización, a través del análisis de los signos vitales desde sistemas de monitoreo continuo, por ejemplo, en pacientes ambulatorios u hospitalizados.
- Derivación temprana y automática a centros hospitalarios o a unidades de mayor complejidad.
- Ayudando a la gestión hospitalaria, a través del análisis de datos procedentes de registros históricos se ayuda a prever los recursos necesarios en una situación concreta de manera que se optimiza el rendimiento y la productividad, mejorando el uso de los recursos disponibles.
La inteligencia artificial está empezando a tener un rol clave en la medicina. Es y será un desafío continuar mejorando y generalizando su aplicación. A su vez, el marco ético, la aplicación de estas herramientas y las validaciones a traves de ensayos clínicos también representan un desafío.
Sin embargo, estas nuevas herramientas generan un impacto positivo en los resultados clínicos de los pacientes, por lo cual la Inteligencia artificial aplicada a la medicina es una realidad que cada vez se va a hacer mas frecuente.