lunes, 3 de febrero de 2020

Inteligencia Artificial: ¿una oportunidad para una medicina más humana?








Cambiar médicos por robots es un tema recurrente en la ciencia ficción, pero la aparición de aparatos con asistencia digital, como Alexa o Siri, y la promoción del auto-cuidado mediante smartphones, admitía The Lancet en una editorial, ahora ya parece una realidad plausible. Por otro lado, el profesor Warner Slack de la Harvard Medical School dijo que si un médico puede ser sustituido por un ordenador, entonces es que este médico merece ser sustituido por un ordenador. En este contexto, Eric Topol en "Deep Medicine" aporta luz a este debate con la defensa de una tesis diáfana: "la inteligencia artificial (IA), en vez de sustituir médicos, debería convertirse en una ayuda para que estos recuperen el humanismo perdido."



Medicina superficial versus medicina profunda

Las personas que sufren enfermedades, o que tienen miedo de sufrirlas, dependen de unos sistemas sanitarios que les ofrecen el acceso a profesionales muy preparados que trabajan en organizaciones rígidas y fragmentadas, con datos insuficientes, y que generalmente no les pueden dedicar el tiempo necesario. Eric Topol califica el entorno actual como el de una medicina superficial, cara y poco efectiva. Por el contrario, la medicina profunda preconizada por el autor sería aquella que contaría con datos clínicos de calidad, gestionados por los propios pacientes con el apoyo interpretativo de metodologías procedentes de la IA, las cuales permitirían una práctica clínica más personalizada, que promovería las decisiones compartidas, reduciría los procedimientos innecesarios, afinaría más en la interpretación de los resultados y ayudaría a escoger los tratamientos que han mostrado más efectividad clínica en cada circunstancia específica.

Como los lectores habituales de este blog saben, regularmente publicamos información sobre el despilfarro y la falta de efectividad de la medicina, ahora llamada superficial (ver la etiqueta "right care"). Déjenme, sin embargo, que a la lista añada unos datos publicados en "Deep Medicine" sobre el consumo de pruebas financiadas por Medicare: por cada 100 personas mayores aseguradas por este mutua pública, cada año se pagan 50 TAC, 50 ecografías, 15 resonancias y 10 PET. El autor añade a ello que, se sabe, que la mitad de estas pruebas se prescriben de manera innecesaria.

El impacto del aprendizaje profundo

El hecho de disponer de software que aprende, abre la puerta a la mecanización de muchas tareas médicas de carácter rutinario, como es el caso de las lecturas de imágenes radiológicas, placas tisulares, citologías, lesiones dermatológicas, fondo de ojo, electrocardiogramas, ecografías o pólipos de colon (ver post "Machine learning y práctica clínica"). En muchos de estos campos, la eficacia digital ya es superior a la humana, sin olvidar que las máquinas trabajan con rendimientos impensables para los profesionales, y además no cometen errores. Nick Bryan prevé que, en breve, ningún radiólogo dictaminará ninguna radiografía sin haber sido previamente leída por una máquina.

A nadie se le escapa, y menos a los afectados, que el nuevo panorama obliga a repensar muchas especialidades. Tanto es así, que Eric Topol y Saurabh Jha proponen el nacimiento de una nueva especialidad que surja del replanteo que deben hacer los radiólogos y los patólogos de las suyas. Se trataría, según ellos, de formar especialistas en la aplicación de la IA en la clínica, unos consultores que, en breve -dicen-, serán imprescindibles para los clínicos.

La IA y la práctica clínica

La lectura de patrones diagnósticos es uno de los puntos fuertes de la IA, pero el avance digital aún se encuentra lejos de la sustitución de los médicos, incluso en las especialidades más vulnerables, pero no podemos obviar que la IA impactará cada vez más fuerte en la práctica clínica, con servicios específicos, como son, por ejemplo, el apoyo a la interpretación de la investigación, el razonamiento clínico (como explicaba recientemente Mònica Almiñana), la búsqueda de los tratamientos más recomendables o los modelos predictivos de la supervivencia de los enfermos avanzados; sin olvidar las aportaciones de la robótica en los procedimientos quirúrgicos y en el apoyo al diseño de ortesis y prótesis.



Todo hace pensar que los nuevos médicos tendrán un ejercicio más tecnológico de la profesión y, según Eric Topol, esto les debería permitir disponer de más tiempo para una práctica clínica de mayor calidad y más centrada en las personas. Haider Javed Warraich, un fellow de medicina cardiovascular del Centro Médico de la Universidad de Duke, dice que los médicos jóvenes están predispuestos a ello, ¿pero lo están sus maestros?

Jordi Varela
Editor

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