Cuando lees a Daniel Kahneman en Pensar rápido, pensar despacio te das cuenta de como funciona el razonamiento humano. Existe un sistema 1 que opera de forma rápida y automática: implica poco esfuerzo y ofrece poca sensación de control; gracias a él respondemos de forma automática el resultado de 3 + 3. Y también hay un sistema 2, que necesita mayor atención y concentración, lleva aparejada más reflexión y nos ayuda, por ejemplo, a comprender (o no) las fases de desescalada de la epidemia de COVID-19.
Ante una decisión clínica, cuando un médico tiene experiencia reconoce rápidamente el problema y entra en funcionamiento la vía rápida con alta probabilidad de acertar empleando poco esfuerzo. Si el problema no es reconocido, recopilamos información por otras vías y, mediante un método más analítico y elaborado, emitimos un juicio que nos ha costado más esfuerzo y energía y que produce una respuesta más lenta. Es necesario un adecuado equilibrio entre ambos. Esto implica una vigilancia continua, pero desgasta y es muy aburrido. Además, es difícil ser persistente en ello cuando las fuentes de información son muchas y cambiantes, nos movemos en escenarios de incertidumbre, acumulamos cansancio y nos apremia el tiempo para tomar decisiones difíciles. Lo ideal sería disponer de la capacidad de integración y análisis del sistema 2 con la velocidad del primer sistema, algo que en gran medida ya existe, es decir, los distintos sistemas de inteligencia artificial de los que tanto podemos beneficiarnos en medicina.
Durante esta epidemia hemos ido aprendiendo desde dentro del huracán. Se han ido desarrollando diferentes escenarios con disponibilidad de distintos tests diagnósticos. En muchas ocasiones el incremento del arsenal de pruebas aportaba menos certidumbre a los médicos, no solo por la interpretación de las mismas sino por la dudosa calidad del material. La literatura está aportando múltiples artículos y revisiones a fin de ayudar a los clínicos en la compresión de su funcionamiento y la interpretación de sus resultados. Es evidente que determinadas especialidades están más familiarizadas con estas pruebas, pero también es cierto que su interpretación se va a globalizar en todas las especialidades.
Ya defendí en un post anterior la necesidad de realizar tests a la población de forma generalizada. Eso sí, con un programa de actuación definido que por ahora no he visto en ningún sitio. El aumento previsible de las pruebas diagnósticas, unido a las diferentes herramientas existentes en nuestro entorno, hace que el número de opciones posibles en un paciente sea muy elevado. Con este planteamiento, y ante la facilidad de cometer errores en situaciones de cansancio e incertidumbre, pensé que la tecnología seguro que nos podía echar una mano.
Eric Topol lo deja meridianamente claro en los luditas –aquellos artesanos de principios del siglo XIX que destruían las máquinas para evitar el desempleo que provocarían– de la medicina (ver post). En su libro Deep Medicine relata como la inteligencia artificial debe ser una ayuda para que los médicos dejen de hacer trabajos que puede desarrollar una máquina. Y hemos de emplear ese tiempo ganado en recuperar el humanismo perdido.
Este planteamiento me pareció un escenario perfecto para intentar desarrollar un sistema que nos ayudara en el diagnóstico de los pacientes infectados por COVID-19. Hasta ahora habían surgido algunas herramientas para discernir si el cuadro clínico era sugestivo de infección, la mayoría de ellas enfocadas a pacientes como instrumentos para su triaje inicial.
Dos semanas después, y gracias a la colaboración con Presentys, desarrollamos un chatbot (asistente virtual) que dirige al médico mediante una serie de preguntas sobre el caso y le indica el diagnóstico y la fase de transmisibilidad en la que se encuentra el paciente. El robot se llama IMPAI y es una máquina que recoge todas las opciones posibles conjugando el tipo de síntomas con la evolución de los mismos y la disponibilidad o no de pruebas diagnósticas. También nos ofrece opciones para valorar pacientes asintomáticos en contacto con enfermos confirmados.
Hemos realizado su desarrollo en código abierto con accesibilidad gratuita para todo el personal sanitario que lo necesite. Este tipo de código permite que otras personas puedan mejorar la aplicación, de modo que se convierta en un proyecto participativo. Deseamos que esta herramienta sea el germen de un proyecto mayor y de otros muchos venideros. La matriz de resultados se basa en la experiencia clínica y en el documento publicado por el Ministerio de Sanidad y la Sociedad Española de Enfermedades Infecciosas y Microbiología Clínica y es el alma de un sistema basado en inteligencia artificial, el chatbot.
Hasta ahora ha tenido una gran aceptación entre los profesionales. Prueba de ello es el elevado número de entradas y el refrendo que le han otorgado la Sociedad Española de Medicina Interna, el Colegio de Médicos de Málaga y el Consejo Andaluz de Colegios de Médicos. Se ha cumplido, por lo tanto, el objetivo inicial: aportar una ayuda a nuestros compañeros en la pesadilla que estamos viviendo. A través de este link se puede acceder a la utilización del IMPAI.
Dicen que lo que no tiene precio no se valora. Las personas que han leído algunos posts previos saben que defiendo la medicina de valor. Por ello no cedo esta herramienta de forma altruista sino que, a cambio, pido que el tiempo que esta aplicación pueda ahorrar a todos los que vemos pacientes lo dediquemos a humanizar la medicina, a leer y a disfrutar de nuestras familias.
Enlace al Blog Doctor Miralles
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