Cómo la IA está mejorando el recorrido asistencial del paciente

¿Cómo está mejorando la IA el recorrido asistencial de los pacientes?

En los últimos años, las aplicaciones de la IA han aparecido en todo el ecosistema sanitario, agilizando los procesos y mejorando los resultados de los pacientes. Los chatbots avanzados ayudan al personal de urgencias a identificar un infarto en curso. Los robots quirúrgicos dotados de IA realizan procedimientos mínimamente invasivos. Y las plataformas de software basadas en IA automatizan las tareas más repetitivas del sector sanitario, ahorrando un tiempo precioso a los atareados administradores.

Se prevé que el explosivo mercado sanitario de la IA (que incluye software, hardware y servicios, algoritmos, aplicaciones y usuarios finales) alcance los $44.500 millones en 2026, con una tasa media de crecimiento anual prevista de más de 46%. (Informe MarketWatch, 3 de enero de 2022 “Healthcare Artificial Intelligence (AI) Market 2022 Industry Scenario, Strategies, Growth Factors and Forecast to 2026″).

En Artefact hemos identificado tres áreas clave en las que la IA puede mejorar significativamente el recorrido asistencial del paciente: el autodiagnóstico, el desarrollo y seguimiento de fármacos y la salud personalizada.

Todos hemos visto los dispositivos wearables que la IA ha dado al mundo, como los rastreadores de fitness, los smartwatches e incluso los audífonos que disminuyen el ruido de fondo. Ayudan a mantener a la gente en forma, cuentan las calorías y mejoran el bienestar general.

Pero la tecnología de IA también ofrece herramientas de autodiagnóstico que pueden ayudar a los pacientes a evitar visitas innecesarias al médico. Los asistentes de enfermería virtuales pueden conversar con los pacientes de forma empática sobre sus dolencias, ofrecerles sugerencias y, si es necesario, dirigirles a la unidad de cuidados más eficaz y alertar a los proveedores en caso de problemas.

Muchas empresas farmacéuticas se están asociando con empresas tecnológicas para desarrollar nuevas aplicaciones sanitarias. En 2020, Sanofi se asoció con la empresa británica Babylon para utilizar su comprobador de síntomas en línea para ayudar a los pacientes con afecciones digestivas.

La IA puede utilizarse para controlar la eficacia y la seguridad de los medicamentos y sus efectos adversos. Esta práctica, denominada farmacovigilancia (FV,) es parte integrante de la función de las empresas farmacéuticas. Gracias a los conocimientos basados en la IA, los efectos adversos pueden analizarse para identificar rápidamente las tendencias emergentes. Estas tendencias pueden entonces ayudar a identificar qué segmentos de la población se beneficiarían más de (o evitarían) un tratamiento determinado y ayudar a abrir el camino hacia nuevos tratamientos y curas.

El líder farmacéutico Bayer está trabajando con sus socios para explorar el uso de la tecnología de IA para apoyar los ensayos clínicos descentralizados (virtuales) habilitados por la telemedicina, la entrega a domicilio de suministros clínicos, el consentimiento electrónico, el uso de wearables y la monitorización en directo 24/7 data.

La IA también se muestra muy prometedora para acelerar el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos: En abril de 2021, la empresa farmacéutica Exscientia y los expertos en biotecnología Evotec anunciaron un ensayo de fase I para el primer fármaco diseñado con IA para el tratamiento de tumores avanzados. El proceso de descubrimiento tradicional habría tardado hasta cinco años en completarse, pero gracias a la IA, el candidato a fármaco se encontró en sólo ocho meses. Exscientia trabaja ahora con otras empresas farmacéuticas, entre ellas Sanofi, para desarrollar tratamientos oncológicos e inmunológicos.

La tercera área de investigación en estudio es cómo la IA puede mejorar el comportamiento humano en materia de salud, por ejemplo ayudando a la gente a mejorar su dieta.

Mediante la planificación de dietas basada en la data, la IA podría personalizar los programas nutricionales y crear planes de comidas para el metabolismo y el sistema digestivo específicos de cada persona. Aunque la primera aplicación que nos viene a la mente es el control del peso, programas como éste podrían salvar potencialmente millones de vidas al prevenir la diabetes, las enfermedades cardiacas y otras afecciones causadas por una mala nutrición.

Los sistemas potenciales podrían integrarse con wearables inteligentes para obtener resultados más fácilmente alcanzables y beneficios saludables sostenibles.

Aunque la IA promete mejorar la eficacia de la prestación sanitaria y la calidad de la atención al paciente, es necesario minimizar los riesgos éticos de su implantación, que pueden incluir eventuales amenazas a la privacidad y la confidencialidad, el consentimiento informado y la autonomía del paciente.

Se trata de cuestiones vitales. Pero en la IA y el aprendizaje automático no hay un único constructor del producto final. Toda una comunidad de personas está implicada en la vida de un algoritmo, desde los científicos del data y otros que le hacen eventuales mejoras, hasta la empresa de software que lo vende y los usuarios finales. En consecuencia, hay un problema de responsabilidad.

“Aunque no existe una solución sencilla, la transparencia es siempre la mejor política. Esto significa obtener siempre el consentimiento para el uso de data, anonimizar la información personal y encontrar formas de garantizar la confidencialidad de data para los pacientes”, afirma Vincent.

“Incluso la educación médica tendría que replantearse y pasar de centrarse en la memorización de conocimientos a centrarse en la formación de los futuros médicos para interactuar con las máquinas impulsadas por la IA y gestionarlas”, añade. Este replanteamiento también requeriría una atención diligente a las complejidades éticas y clínicas que podrían surgir entre los pacientes, los cuidadores y las máquinas.

Aunque la asistencia sanitaria abre un mundo de nuevos usos potenciales para la data y la IA, también existen impedimentos para su éxito: el sesgo de género durante el análisis de los casos de uso es uno de ellos. Los síntomas de un infarto en un varón son muy diferentes de los de una mujer y, a menos que se tengan en cuenta esas diferencias, cualquier análisis será erróneo. También son posibles los sesgos en torno a la raza, la etnia o la religión. Para evitarlos, el concepto de “IA inclusiva” debe ser un principio a la hora de desarrollar cualquier aplicación de IA.

La gobernanza de la Data es de vital importancia: deben establecerse directrices y definirse las mejores prácticas y seguirlas de forma coherente. En 2020, AstraZeneca contrató a expertos de dentro y fuera de su empresa para que les ayudaran a desarrollar un Marco de Gobernanza Data basado en los principios de imparcialidad, responsabilidad, privacidad y seguridad, explicabilidad y transparencia. El Marco de Gobernanza Data formará parte de su Código Ético global.

Otras empresas interesadas de todo el mundo están emprendiendo nuevos esfuerzos para garantizar un uso justo y ético de la IA. El 13 de enero de 2022, Microsoft y las principales organizaciones públicas, privadas, educativas y de investigación de los sectores de la sanidad y las ciencias de la vida de EE.UU. anunciaron la formación de la Coalición para la Innovación de la Industria de la Inteligencia Artificial (AI3C) con el objetivo de aprovechar al máximo la tecnología para ofrecer recomendaciones, herramientas y mejores prácticas para la IA en la sanidad.

Muchas gracias por leer nuestro artículo sobre “Cómo la IA está mejorando el proceso de atención al paciente”. No dude en ponerse en contacto con nosotros si desea contribuir al desarrollo del paquete o tiene alguna idea para mejorarlo. Mientras tanto, puede visitar la página Artefact blog para más información sobre nuestros proyectos data.