No es un secreto que la atención médica es un campo perpetuamente en demanda.

Siempre necesitaremos enfermeras, médicos y profesionales de la salud para ayudarnos a llevar vidas saludables. Por lo tanto, con los continuos avances en la atención médica y la medicina, es fácil ver cómo la integración de la tecnología de IA en los procesos por los cuales las personas logran la salud es inevitable.

¿Cómo están utilizando los profesionales médicos la IA en la atención médica?

Es fascinante ver cómo muchos subsectores del campo médico ya han dado pasos hacia la incorporación de la tecnología de inteligencia artificial en su enfoque de atención centrada en el paciente. Desde chatbots de consulta médica totalmente automatizados chatbots, hasta robots que asisten en procedimientos quirúrgicos, la IA está apareciendo en todos los rincones del campo de la salud.  

La IA en la atención médica es la introducción de sistemas informáticos que tienen inteligencia similar a la humana para ayudar a los profesionales médicos en áreas de consulta, digitalización, seguimiento de datos y otros aspectos a menudo centrados en el ser humano de la atención médica. 

Haz clic abajo para leer más sobre cinco esfuerzos innovadores que se están utilizando para llevar la tecnología de IA al frente de la atención médica y la medicina, y las formas en que la IA mejorará con el tiempo. 

1. Mejorando la consulta de salud digital

Las herramientas de consulta de salud digital han progresado en popularidad gracias a los teléfonos inteligentes y la necesidad de las personas de tener acceso a la atención médica las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Con tantas instalaciones médicas abiertas solo durante las horas laborales estándar de lunes a viernes, puede ser difícil para las personas con horarios típicos de 9 a 5 encontrar un lugar para hacer una visita a su médico.

Además, algunas personas pueden no saber cuándo una enfermedad es lo suficientemente grave como para realmente hacer el viaje hasta su médico en lugar de simplemente dormirla y tomar medicamentos de venta libre. 

En 2018, la Kaiser Family Foundation realizó una encuesta y encontró que el 45 por ciento de las personas entre 18 y 29 años no tenían un proveedor de atención primaria o un médico regular al que acudieran. Por lo tanto, surgió el aumento y la necesidad de las consultas de salud digitales. La salud digital es popular entre las generaciones más jóvenes que trabajan, especialmente porque proporciona una alternativa conveniente a ir realmente a la consulta de un médico.

Digamos que estás enfermo pero no tienes coche, y tu clínica más cercana está a más de una hora de distancia en transporte público. ¿Realmente vale la pena el tiempo de ida y vuelta para ver a un médico por algo que podría terminar siendo clasificado como solo un resfriado común? Según los datos anteriores, la mayoría de los jóvenes de 18 a 29 años no lo creen así.

Por lo tanto, tiene sentido por qué las personas jóvenes que trabajan se han sentido atraídas por las alternativas de consulta de salud digital. No solo permite que las personas reciban asistencia médica de forma remota, sino que reduce el tiempo que los pacientes y los médicos pasan juntos, lo que da a los médicos más tiempo para ver a más pacientes.

Dicho esto, debido a que tantas personas recurren a la consulta digital como una alternativa a una visita estándar al consultorio del médico, se está utilizando la IA a través de aplicaciones de teléfonos inteligentes como una forma de identificar, detectar y tratar problemas de salud a distancia.

Una herramienta de consulta digital actual que utiliza inteligencia artificial es Buoy, un chatbot interactivo de verificación de síntomas. Funciona de manera similar al Verificador de Síntomas de WebMD, pero la principal diferencia entre los dos es que Buoy utiliza IA, mientras que WebMD no. 

Buoy es un chatbot que utiliza respuestas predefinidas para incitar al paciente con el que se comunica a elegir entre una serie de opciones basadas en sus preocupaciones de salud. Aunque es un chatbot impulsado por IA, Buoy se comunica con un paciente en un tono muy natural, a pesar de usar respuestas predefinidas para avanzar en la conversación.

Si determina que los problemas de salud de un paciente pueden ser de mayor preocupación, incitará a la persona a buscar ayuda médica de un médico humano real. Pero en lugar de dejar al paciente a su suerte, en realidad ofrece una lista de clínicas cercanas basadas en la ubicación del usuario, solucionando el problema de viajar una hora fuera de su camino para ver a un médico.

Imagen cortesía de Buoy

En general, las herramientas de consulta digital como esta pueden ayudar a los pacientes con poco tiempo a encontrar una alternativa fácil de navegar que ayude con los procesos de toma de decisiones involucrados en la atención médica. 

2. Usando rastreadores de fitness para complementar los datos del paciente

En línea con el deseo de mantener la salud y el bienestar a toda costa, muchas personas usan rastreadores de fitness, como Fitbit o Apple Watch. Estos dispositivos rastrean la frecuencia cardíaca, los niveles de actividad, la calidad y cantidad de sueño, y notifican al usuario de cualquier anomalía (en tasas y resultados) a través de una aplicación en sus teléfonos. 

A pesar del nivel de detalle y la cantidad de datos que estos monitores de fitness portátiles generan y rastrean, los datos permanecen en manos de los usuarios, así como de las propias empresas. Sin embargo, si las personas dieran su consentimiento para que sus datos fueran compartidos y analizados externamente, los hallazgos producirían una gran cantidad de conocimiento y comprensión sobre la salud de las personas en todo el mundo. 

Los datos de salud extraídos de acuerdo con la información proporcionada por el paciente, como género, peso, altura, etnia, historial de salud familiar y más, pueden ser utilizados por la IA para crear resultados accionables. Estos resultados podrían incluir grandes bases de datos generales de información de salud que puedan ayudar mejor a los profesionales médicos con diagnósticos; ayudar a las personas a mantener y aumentar sus objetivos personales de salud y bienestar; y permitir a los empleadores proporcionar beneficios de salud a sus empleados que estén individualizados de acuerdo con sus perfiles de salud personales. 

GIF cortesía de Monika Madurska vía dribble.com

3. Racionalizando cómo se mantienen los registros médicos digitales

Durante años, las clínicas y los consultorios médicos han mantenido pilas de carpetas de archivo manila llenas de documentos en papel que describen los extensos historiales médicos de los pacientes. Aunque efectivos en el pasado, los registros médicos en papel ya no son la forma del mundo y ya no tienen sentido en términos de eficiencia o seguridad de la información.

Los técnicos de registros de salud electrónicos (EHR) han asumido la carga de digitalizar los registros médicos durante años, pero el estrés, la presión y el agotamiento mental que experimentan es abrumador y, en última instancia, puede llevar a inexactitudes en los datos que se ingresan.

Para ayudar a reducir el agotamiento, los desarrolladores de EHR están utilizando inteligencia artificial para ayudar a automatizar algunos de los procesos monótonos que suelen ser responsabilidad de un humano. Algunos de los procesos más lentos con los que lidian los EHR son la documentación, la entrada de órdenes y la clasificación de documentos en papel de una bandeja de entrada; por lo tanto, es lógico implementar formas de inteligencia artificial en estas tareas para reducir el tiempo dedicado a ellas.  

Dos herramientas impulsadas por IA que ya se están utilizando son el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), aunque son imperfectas. El reconocimiento de voz aún necesita aprender de los algoritmos de NLP cómo reconocer, interpretar y transcribir el habla humana lo suficientemente bien como para que una persona externa no pueda notar una diferencia entre transcripciones escritas a mano y habladas.

4. Proporcionando acceso a la atención en naciones subdesarrolladas

Un alarmante número de naciones no desarrolladas y subdesarrolladas carecen de acceso a profesionales médicos capacitados, centros de salud y equipos adecuados típicos de un hospital, clínica o centro similar. Para solucionar esto, algunos lugares han estado implementando programas de telemedicina que pueden conectar digitalmente a un médico desde lejos (a menudo de los Estados Unidos) con un paciente en una nación desatendida.

Sin embargo, la telemedicina no puede resolver el problema de proporcionar atención que salva vidas como lo pueden hacer los especialistas, como radiólogos o técnicos de ultrasonido. Ahí es donde entra la IA.

La inteligencia artificial puede ser utilizada como una solución a este problema al asumir algunas de las tareas típicamente asignadas a los humanos, como radiografías, imágenes digitales y otros tipos de escaneos que realiza un radiólogo. Para hacer esto, los profesionales de la salud en el área dada necesitarían acceso a un teléfono inteligente programado con aplicaciones listas para IA que tengan capacidades de imágenes digitales.

En la Universidad de Stanford, los investigadores crearon una aplicación programada con un algoritmo para hacer precisamente eso.

Los investigadores desarrollaron un algoritmo de aprendizaje profundo llamado CheXNeXt, que está impulsado por inteligencia artificial y se ejecuta a través de una aplicación en un teléfono inteligente. El algoritmo es capaz de detectar anomalías y enfermedades presentes en el cuerpo de una persona. Además de tener la capacidad de detectar problemas, el algoritmo también puede predecir resultados y soluciones para tratar las enfermedades que encuentra.  

El proceso es bastante sencillo. Al alimentar a la aplicación con una imagen de una radiografía o tomar una foto de una, la imagen se carga en la nube, se ejecuta a través de CheXNeXt y poco después, se obtienen resultados sobre lo que cree que es el problema.  

Imagen cortesía del Grupo ML de Stanford

Esta tecnología puede llevarse a naciones desatendidas, lo que eliminaría la necesidad de múltiples radiólogos internos. CheXNeXt fue probado contra 14 radiólogos en precisión, especificidad, sensibilidad y velocidad. Si bien se desempeñó de manera equitativa en todas las categorías en comparación con los radiólogos, los superó en términos de velocidad. Donde a los radiólogos les tomó cuatro horas interpretar las radiografías, CheXNeXt devolvió resultados, con los mismos niveles de precisión, en menos de dos minutos.  

Implementar CheXNeXt y algoritmos de aprendizaje profundo en aplicaciones de esta manera puede cambiar la velocidad con la que una persona recibe los resultados de las pruebas. En poblaciones desatendidas y más allá, los algoritmos de aprendizaje profundo y la inteligencia artificial pueden cambiar por completo la velocidad y precisión con la que los pacientes reciben ayuda.

Aún así, estos algoritmos deben ser entrenados para tener en cuenta los factores fisiológicos y ambientales especiales que pueden afectar a grupos de personas para los cuales actualmente hay datos limitados. Debe ser probado en múltiples grupos étnicos diversos para asegurar que haya una gran cantidad de datos a través de las poblaciones para amplificar la precisión de sus resultados. 

5. Aumentando la calidad de las herramientas médicas mediante el uso de dispositivos inteligentes

Los dispositivos inteligentes pueden parecer una herramienta divertida destinada a distraer a las personas de sus tareas laborales y domésticas, pero se utilizan para mucho más que fines de entretenimiento. En el campo médico, los dispositivos inteligentes se están utilizando para ayudar a monitorear a los pacientes que son críticos o de alto riesgo.  

Con estos dispositivos inteligentes, se está utilizando la IA para rastrear cambios en el estado de un paciente cuando una enfermera no está a su lado. Si la inteligencia artificial puede detectar la mejora o el deterioro del paciente, puede ayudar a enfermeras, médicos y especialistas con cómo asignan el tiempo dado a ciertos pacientes.

Además, la IA puede rastrear datos de la misma manera que lo hacen los dispositivos de fitness portátiles; puede monitorear los niveles del paciente, incluyendo la frecuencia cardíaca elevada, entre otras cosas.

¿Hacia dónde nos llevará el futuro de la IA en la atención médica?

La inteligencia artificial ya está causando impacto en la atención médica, y con pruebas, investigaciones y mejoras continuas, ¡quién sabe dónde estaremos para 2025! No sería sorprendente si la IA y la automatización de procesos robóticos (RPA) continúan en tendencia ascendente.

Pronto, no solo la IA será un factor en la asistencia al lado de la cama, ¡también lo será la RPA, y tu enfermera robot amigable! 

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