La sanidad ante la IA

Introducción

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

En todo el mundo, los sistemas sanitarios se enfrentan a enormes retos, como la falta de acceso, el coste, el despilfarro y el envejecimiento de la población. Las pandemias como la del coronavirus (COVID-19) crean una grave tensión en los sistemas sanitarios, que se traduce en escasez de equipos de protección personal, pruebas diagnósticas insuficientes o inexactas, clínicos sobrecargados e intercambio imperfecto de información, por nombrar algunos efectos importantes. Y lo que es más importante, una crisis sanitaria como la del COVID-19 o la aparición del virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) en los años 80 pone de manifiesto la cruda realidad de las deficiencias de nuestros sistemas sanitarios. Podemos reimaginar y hacer realidad los sistemas de asistencia y los sistemas sanitarios de apoyo, ya que las crisis sanitarias acentúan los problemas actuales, como:

• Acceso desigual a la asistencia sanitaria

• Insuficientes servicios sanitarios a la carta

• Costes elevados y falta de transparencia de precios

• Residuos significativos

• Sistemas de pagadores y proveedores fragmentados y aislados

• Elevadas fricciones empresariales y malas experiencias de los consumidores

• Registro congelado desde los años 60

• Lenta adopción de los avances tecnológicos

• Agotamiento del personal sanitario, por la incapacidad de los médicos de mantenerse informados sobre los últimos avances de la medicina, debido al volumen de datos que deben absorber.

Al centrarnos en estos problemas, debemos reconocer que son interdependientes, lo que da la ilusión de que la asistencia sanitaria es compleja, cuando en realidad la asistencia sanitaria se presta a través de sistemas complejos. Eso no quiere decir que proporcionar una asistencia sanitaria excelente no sea un reto; sin embargo, podemos construir sistemas con menos complejidad, proporcionando una mejor asistencia y haciendo que el sistema sanitario funcione para todos. La IA debería ser un facilitador crucial de la simplicidad en la asistencia sanitaria y de la construcción de sistemas inteligentes de asistencia. La crisis de COVID-19 muestra las oportunidades de aplicación de la IA, que van desde el diagnóstico y el apoyo a la toma de decisiones sobre el tratamiento hasta el rastreo de contactos y el uso de herramientas basadas en la IA.

Creemos que la IA es sinónimo de aprendizaje automático y, por eso, no pensamos en crear sistemas de IA completos que tengan en cuenta los procesos, las estructuras, las experiencias y los patrones de la prestación de asistencia, que pueden facilitarse mediante modelos de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y otros. Enmarcar el problema de este modo nos ayuda a comprender y sentar las bases para desarrollar sistemas de IA, no sólo modelos de aprendizaje automático, para construir sistemas sencillos, inteligentes y robustos que incorporen experiencias notables y sin fricciones para todas las partes interesadas del ecosistema sanitario. Por eso escribimos este libro, como manual para emplear la IA en la sanidad sin centrarnos exclusivamente en el aprendizaje automático. Cada capítulo nos acerca cada vez más a la comprensión de cómo convertir la IA en el centro de todo lo que hacemos en sanidad sin centrarnos en la IA, y esto es lo que entendemos por IA-Primero. Mucho de lo que debatimos es ambicioso y ambicioso, pero también realista.

No existe una solución mágica ni una tecnología como la IA que arregle la asistencia sanitaria, al igual que no existe una única tecnología que resuelva todos los problemas de la banca, el comercio minorista, la automoción, la tecnología o cualquier otro sector. Los sistemas sanitarios existentes son enormemente complejos, y los múltiples intentos de renovar su estructura y funcionamiento han fracasado. Reparar los complejos sistemas sanitarios puede no ser la respuesta; en su lugar, proponemos replantearnos cómo construir herramientas, experiencias y sistemas inteligentes listos para la producción utilizando datos que funcionen para médicos, enfermeras, trabajadores sanitarios, pacientes y centros asistenciales.

Hoy en día, en un proceso o una herramienta dentro de una especialidad, la IA aporta valor: encontrar el cáncer, diagnosticar enfermedades oculares, identificar imágenes anómalas, permitir la detección precoz del inicio del Alzheimer o la depresión, y mucho más. Piensa en Internet y el cambio a las páginas web, y luego en el cambio a la movilidad cuando pasamos a las aplicaciones. Ahora, con la IA, adoptamos modalidades de interfaz humana natural como la voz. La experiencia de cómo las personas interactúan con las máquinas debería cambiar junto con los sistemas subyacentes. Al aplicar la IA a diversas situaciones y funciones dentro de la asistencia sanitaria, creamos un sistema más integrado y, por tanto, menos complejo para los usuarios, ya sean consumidores, proveedores o pagadores.

Hay algunos principios básicos que nos sirven de base:

• Los sistemas de IA mejoran cada día, y continuamente.

• Los sistemas y herramientas de IA pueden ser la única forma de acelerar la prestación de asistencia sanitaria a los desatendidos.

• Será más fácil confiar en los sistemas de IA a medida que se expliquen por sí mismos y que la experiencia del usuario aumente con el tiempo.

• Los sistemas de IA dotarán a un solo médico de la experiencia de millones de médicos.

• La IA, como la movilidad, será el modo de vida de los niños nacidos después de 2010.

Los errores y aciertos de cada médico tienen que aprenderse con la experiencia y, con el tiempo, pasan a formar parte de la norma asistencial y de las buenas prácticas. Los médicos aprenden de otros médicos, de los estudios de investigación, de las empresas de fármacos y dispositivos que comercializan productos, y de sus éxitos y fracasos con sus propios pacientes. Cada médico tiene que descubrir y actualizar sus errores, a veces en detrimento de sus pacientes. Este tipo de aprendizaje refleja la naturaleza humana, y los médicos no son inmunes al cableado de nuestros cerebros y sistemas de aprendizaje. El problema es que esta experiencia anecdótica conduce a sesgos y limitaciones por parte del proveedor. De hecho, algunos médicos pueden engañarse inadvertidamente pensando que un diagnóstico es correcto, o que un tratamiento funciona aunque sea contrario a las pruebas respaldadas por estudios o resultados de miles de pacientes, basándose en su propia experiencia anecdótica/previa. A veces, un médico simplemente desconoce los estudios y las pruebas de nuevas vías de tratamiento o mejores modalidades de diagnóstico. El entorno médico actual exige que los médicos atiendan al mayor volumen posible de pacientes para maximizar el reembolso. Eso deja a los médicos poco tiempo para ocuparse de tareas secundarias de atención al paciente, por no hablar de mantenerse informados sobre los avances más recientes de la medicina. Pero los médicos de hoy tienen acceso directo a las experiencias y buenas prácticas de miles de cohortes; no necesitan esperar a que las buenas prácticas se codifiquen en normas de atención. Con la IA, podemos cambiar aún más este cálculo y avanzar a una escala más rápida de lo que podría hacerlo un solo médico o una sola institución por sí solos.

La época en que un médico pregonaba que "según mi experiencia, este tratamiento funciona" ha pasado; en su lugar, debería decir: "Mi experiencia más las experiencias de cientos de miles de pacientes, colegas médicos y estudios clínicos me dan confianza para seguir esta vía de tratamiento". Pero, ¿cómo podría un médico tener a su disposición, al alcance de la mano, el conocimiento de cientos de miles de estudios clínicos, las experiencias de cientos de miles de vías de tratamiento de pacientes y la experiencia colectiva de miles y miles de médicos? Esto requiere tecnología; requiere IA. Como humanos, los médicos están sujetos a sesgos cognitivos y culturales, pero podemos minimizar y quizá incluso eliminar los efectos de tales sesgos dentro de la IA proporcionando un ecualizador tecnológico en la base de conocimientos de los proveedores.

La IA puede evolucionar para ofrecer las buenas prácticas, los conocimientos acumulados y las experiencias de cientos de miles de médicos a la puerta de cualquier médico con mayor rapidez que cualquier tecnología anterior. Pero para que esta realidad se materialice, la IA tiene que incrustarse en todo nuestro ecosistema sanitario, llegando a ser tan ubicua como la electricidad, de modo que pueda utilizarse y ampliarse para elevar las prácticas y habilidades de cada profesional médico. A esto nos referimos cuando utilizamos el término AI-First. Para que la IA impulse realmente soluciones a los problemas más acuciantes, tenemos que pensar en cómo desarrollar sistemas inteligentes holísticos: sistemas de IA, no sólo modelos de aprendizaje automático. Debemos pensar en las estructuras y procesos, que incluyen patrones de diagnóstico, tratamientos y prestación de cuidados, que pueden habilitarse mediante el aprendizaje automático, la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural, la computación ambiental y otros.

Nuestro viaje AI-First comienza con un capítulo que describe la IA y termina con otro que describe cómo hacer realidad la IA en la asistencia sanitaria a escala:

Capítulo 1, Mitos y realidades de la IA

Para entender lo que significa AI-First, primero debemos comprender qué es y qué no es la IA. Debemos explorar los mitos y las realidades de la IA y comprender el arte de lo posible. La mayoría de los cuentos tienen algunos hilos de verdad, pero los calificamos de mitos porque son falsos o engañosos. IA y aprendizaje automático se utilizan como sinónimos e indistintamente, y esto puede ser bueno y malo. El aprendizaje automático es fundamental para el éxito de la creación de sistemas de IA, pero un sistema de IA puede ser mucho más que una colección de modelos de aprendizaje automático. Que los ordenadores mejoren en tareas que antes sólo hacían los humanos no significa que las máquinas sean cada vez más inteligentes, acercándose o incluso superando la inteligencia humana. Significa, sin embargo, que tenemos las herramientas para construir sistemas inteligentes.

Capítulo 2, IA centrada en el ser humano

La conversación en torno a las máquinas que superan la inteligencia humana tiene matices y es más filosófica que científica. Las visiones oscuras y distópicas de la IA apoderándose del mundo o sustituyendo a los médicos nos hacen perder de vista lo que podemos hacer hoy. La verdadera amenaza no son las máquinas superinteligentes ni la IA; la amenaza proviene de los sistemas tontos. Los sistemas tontos a menudo crean fricción, suelen estar diseñados con interfaces de usuario débiles y con frecuencia fomentan la falta de interoperabilidad. Hoy en día, la evidencia es abrumadora de que se obtienen resultados superiores mediante el emparejamiento reflexivo de humanos y máquinas. Podemos utilizar la IA centrada en el ser humano para dar paso a una nueva era de la asistencia sanitaria en la que se mejore el acceso, proporcionando a todos la oportunidad de llevar una vida más sana.

Capítulo 3, Monitoreo + IA = Rx para la salud personal

La oportunidad de que las personas desempeñen un papel más significativo en su atención sanitaria nunca ha sido mayor gracias a la proliferación de aparatos de salud personales, dispositivos médicos inteligentes y wearables inteligentes con sensores que monitorean los signos vitales de las personas. Si se infunden estas tecnologías con IA y se combinan con espacios ambientales repletos de sensores, surge una receta para mejorar la salud personal. Está surgiendo la informática invisible, ya que ahora vemos IA en nuestra vida cotidiana, como en el Apple Watch, que te permite mirar los latidos de tu corazón para comprobar si hay un ritmo irregular que pueda ser AFib (fibrilación auricular, un factor de riesgo de ictus). Esto se ampliará a cosas más cotidianas, como que tu cepillo de dientes tome muestras de saliva y te alerte de cambios que puedan indicar que corres riesgo de padecer enfermedades metabólicas o infecciosas. La llegada de espacios inteligentes y ambientales a nuestros hogares y lugares de trabajo crea un futuro en el que la tecnología no invasiva unida a la IA se convierte en una herramienta, una receta para mantener sana a la gente.

Capítulo 4, Transformación digital e IA

La prestación de asistencia debe ser transparente para todos los componentes del ecosistema sanitario, y el acceso a los servicios debe coordinarse con todas las partes en tiempo real. Los sistemas administrativos, como las reclamaciones y las autorizaciones previas, deben funcionar como en otros sectores, casi en tiempo real o en tiempo real. La asistencia sanitaria en tiempo real debe ser la norma, no la excepción, de modo que los resultados sean inmediatos, y las autorizaciones previas se comporten igual que las autorizaciones de las tarjetas de crédito, operando en segundos para el gran número de transacciones. La asistencia sanitaria digital comienza y prospera con personas que utilizan motores invisibles que han ayudado a diseñar y que se someten a una mejora continua basada en las experiencias de médicos y pacientes. Esto requiere plataformas digitales, del tipo que vemos en las empresas nacidas en las eras de Internet y la nube. La adopción de la IA y las tecnologías que la acompañan pueden hacer que esto sea una realidad. La digitalización requiere comprender y adoptar la IA, no sólo los modelos de aprendizaje automático.

Capítulo 5, Una verdad incómoda

Hay que abordar una verdad incómoda en la sanidad actual: la enorme cantidad de residuos. Los resultados subóptimos para el consumidor de las visitas al médico deben y pueden mejorarse con IA. Evolucionar hacia un sistema sanitario basado en el ser humano y la máquina, en el que la agencia esté únicamente en manos de las personas, no del "Dr. Algoritmo" ni del "Doctor IA", mejorará drásticamente los resultados para los pacientes. La IA y la tecnología deben estar siempre presentes, aunque sean invisibles, para reducir los errores y el despilfarro. Hay pruebas del valor que aporta la IA para reducir el despilfarro en la asistencia sanitaria; hoy en día, la IA se utiliza en gran medida para detectar el fraude, pero también puede aplicarse para identificar y reducir el despilfarro en otros aspectos de la asistencia sanitaria. Este capítulo examina cómo el aprovechamiento de la IA puede facilitar las soluciones que mejoran la eficiencia y reducen el despilfarro.

Capítulo 6, Aplicaciones emergentes en sanidad mediante IA

Las aplicaciones para la atención sanitaria se sitúan en el front office y a menudo son visibles para los consumidores o pacientes; viven en nuestros bolsillos a través de dispositivos móviles inteligentes, los llevamos puestos, y viven en el back office de pagadores, aseguradoras y proveedores de servicios sanitarios. La IA está trastornando todos estos tipos de aplicaciones, y están surgiendo nuevos tipos de aplicaciones, algunas de ellas situacionales con vidas cortas. Todos estos tipos de aplicaciones deben adoptarse con vistas a que la asistencia sanitaria funcione en tiempo real, permitiendo que los puntos de atención empiecen por el paciente cuando sea necesario y que la asistencia sanitaria sea ubicua y a la carta. Este capítulo explora estos tipos de aplicaciones nuevas y emergentes.

Capítulo 7, IA a escala para organizaciones sanitarias

Hacer realidad las promesas de la IA será rápidamente un orden de magnitud más complicado de lo que fue nuestro cambio a la movilidad, por varias razones. El proceso comenzará, al igual que ocurrió con la movilidad, con nuestro reconocimiento de que debemos adoptar una nueva modalidad y un nuevo tipo de aplicación. El viaje de cada organización será diferente, y este capítulo proporciona un enfoque prescriptivo para empezar, tanto si la organización es grande como si es masiva.

Resumen

La adopción y el valor de las implantaciones de IA dependen menos de los atributos intrínsecos de las tecnologías de IA y más de los aspectos económicos de invertir en innovaciones que mejoren la asistencia sanitaria. No se trata tanto de lo que la IA puede hacer por ti o por mí, sino de las ventajas o transformaciones concretas que se pueden conseguir invirtiendo en IA. AI-First no trata de la inversión en IA, sino más bien de por qué esta tecnología de uso general, la IA, debe considerarse una capa horizontal habilitadora para el negocio de la asistencia sanitaria. La integración de la IA en la atención sanitaria es más difícil de lo que parece, sobre todo cuando pretendemos reconfigurar los sistemas de atención, en lugar de limitarnos a aumentar los sistemas existentes y hacer predicciones con modelos de aprendizaje automático.

Es el momento de reimaginar cómo hacemos la asistencia sanitaria y de iniciar una transformación del sistema sanitario, con la IA en su centro.