Inteligencia artificial en la sanidad: Salvar vidas hoy

Fiabilidad
Resumen

En las urgencias médicas, el diagnóstico y el tratamiento a tiempo son cruciales, ya que influyen significativamente en las posibilidades de recuperación del paciente. Los retrasos en el proceso de diagnóstico pueden ser perjudiciales, y la IA ha demostrado su potencial para agilizar los diagnósticos precisos, lo que podría salvar vidas. En este artículo se analiza la importancia de la IA en el diagnóstico médico.

En las urgencias médicas, el tiempo es lo más importante. Cuanto antes reciba el paciente el tratamiento adecuado, mayores serán sus posibilidades de recuperación.

¿Puede la inteligencia artificial (IA) salvar literalmente vidas con su rápida capacidad para criticar datos y proporcionar análisis predictivos? Pues ya ha ocurrido al menos una vez.

¿Cómo la IA contribuyó a salvar la vida de un paciente?

Un residente de 50 años de Nahariya, Israel, llegó al Galilee Medical Center para someterse a una tomografía computarizada (TC), quejándose de un dolor de cabeza con una TC tomada, y el paciente fue enviado a casa para descansar.

Los resultados tardarían normalmente entre una y dos semanas, lo habitual en el procedimiento, pero posiblemente mortal cuando se produce una urgencia no detectada.

En esta ocasión, sin embargo, un programa de inteligencia artificial analizó los datos y alertó a los médicos de la posibilidad de que el paciente sufriera una hemorragia intracraneal que requería atención inmediata.

El programa de IA se conoce como Viz.ai, que, junto con las tomografías computarizadas, también puede analizar ecocardiografías y otras exploraciones.

Los médicos llamaron inmediatamente al paciente y lo operaron: la IA había detectado correctamente la gravedad de la situación.

La vida del paciente se salvó gracias al rápido diagnóstico artificial, que permitió ahorrar dos semanas entre la exploración y el tratamiento.

El Dr. Don Paz, del Centro Médico Galilea, dijo: “Sin ella, el paciente probablemente habría llegado demasiado tarde”.

No es un caso aislado, aunque el siguiente es un ejemplo de “Dr. ChatGPT”.

Una madre luchó durante tres años para encontrar una solución a los persistentes síntomas de su hijo. Tras consultar a 17 médicos sin éxito durante este periodo, finalmente buscó respuestas en ChatGPT. Finalmente, fue ChatGPT quien le proporcionó el diagnóstico que tanto necesitaba -el síndrome de la médula anclada- para el dolor crónico de su hijo de 4 años.

Diagnóstico: Éxito

El incidente del Centro Médico Galilea nos deja lecciones concretas.

  • Por mucho que haya mejorado la tecnología médica, el diagnóstico y el tratamiento a tiempo siguen siendo un reto. Sin IA, quizá no sea posible agilizar el diagnóstico y el tratamiento de forma significativa.
  • La IA ha llegado a la sanidad: Sí, sigue siendo una tecnología en desarrollo y hay escépticos, pero retrasar su adopción puede no redundar en beneficio de un mejor tratamiento.

Karim Karti, consejero delegado de RapidAI, que aplica la IA para diagnosticar rápidamente casos de ictus, aneurismas, embolias pulmonares y otros problemas médicos, describió el papel de la IA para salvar vidas en emergencias médicas en una entrevista con Healthcare IT News. A continuación se ofrecen los principales extractos de la entrevista.

  • El Dr. Greg Albers, fundador de RapidAI, y su colega, el Dr. Roland Bammer, desarrollaron un software de procesamiento de imágenes totalmente automatizado y basado en IA para tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. Este software puede generar con rapidez y precisión imágenes del cerebro y el corazón que pueden contribuir a tomar decisiones rápidas y aplicar el tratamiento adecuado.
  • La IA puede ayudar a los médicos a clasificar rápidamente a los pacientes de urgencias con evaluaciones rápidas y precisas para poder reunir al equipo adecuado y administrar el tratamiento apropiado. Por ejemplo, cuando un paciente presenta síntomas de ictus, la IA puede automatizar el proceso de generación de imágenes de alta calidad y enviarlas a los dispositivos móviles de médicos o paramédicos, enviar alertas al personal médico adecuado y consultar el historial médico del paciente. La IA puede realizar todo el flujo de trabajo en cuestión de segundos.
  • Un importante caso de uso de la IA es el ahorro de tiempo en caso de infarto cerebral. Cuando se produce un ictus, el cerebro humano pierde tejido cerebral porque no recibe oxígeno. Los retrasos pueden tener graves consecuencias, como la muerte o la parálisis. Los flujos de trabajo de la IA pueden ahorrar un tiempo precioso al permitir al equipo médico administrar el tratamiento adecuado en el momento oportuno.
  • Los médicos pueden encontrar problemas a la hora de estudiar los aneurismas cerebrales en las tomografías computarizadas debido a las formas irregulares de los aneurismas. La IA puede proporcionar imágenes más precisas y detalladas, lo que permite tomar decisiones mejores y más rápidas.

¿Qué impide una mayor adopción de la IA?

A pesar de las ventajas demostradas de la IA, su adopción en el sector sanitario se ha retrasado debido a ciertos factores.

Según Sachin Patel, consejero delegado de Apixio, que ofrece información sobre asistencia sanitaria basada en IA, “el obstáculo más importante que frena la adopción de la IA en sectores muy regulados como la asistencia sanitaria es el alto nivel de precisión necesario para lograr su adopción.

Con un servicio de streaming, por ejemplo, “si sus algoritmos son imprecisos, el peor de los casos es que a un cliente no le guste la película o el programa recomendado. Aunque esto puede ser incómodo o incluso molesto, no es una amenaza para la vida”.

“Sin embargo, si la IA en la atención sanitaria no es lo suficientemente precisa, puede dar lugar a un plan de tratamiento ineficaz que ponga en riesgo la salud del paciente”.

También hay problemas de confianza: la idea de que un software proporcione percepciones e imágenes sobre el cuerpo de un paciente, especialmente en una emergencia, sigue siendo difícil de aceptar. La vida del paciente está en juego, y la IA aún no inspira suficiente confianza, al menos no universalmente.

Según David Friede, vicepresidente de asociaciones estratégicas de DrOwl, “también puede ser difícil confiar en que una máquina haga una predicción, lo que suele ser un problema en el sector sanitario. Los médicos están acostumbrados a confiar en las interacciones humanas y en datos concretos para determinar el mejor curso de acción posible, lo que implica evaluar el estado mental del paciente, sus expectativas, su historial médico y mucho más.”

Conclusión

La historia es testigo de que el cambio siempre encuentra resistencia y dudas, pero acaba abriéndose camino.

La IA sigue siendo un fenómeno relativamente nuevo, aunque está llegando con rapidez, especialmente en el sector sanitario, porque salva vidas.

La IA ha marcado la diferencia en algunos bolsillos, y tardará en demostrar sus credenciales universalmente en la fraternidad médica.

Pero, con el tiempo, la necesidad de mejorar la preparación y la gestión de las urgencias dará paso a la IA. El cambio no será suave ni secuencial.

Pero si se cumple el juramento hipocrático de “no hacer daño”, es probable que con el tiempo pase a formar parte del botiquín médico estándar.

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Kaushik Pal
Technology writer
Kaushik Pal
Editor

Kaushik es un arquitecto técnico y consultor de software con más de 23 años de experiencia en análisis de software, desarrollo, arquitectura, diseño, pruebas e industria de capacitación. Tiene interés en nuevas tecnologías y áreas de innovación, centrándose en arquitectura web, tecnologías web, Java/J2EE, código abierto, WebRTC, big data y tecnologías semánticas. Ha demostrado su experiencia en análisis de requisitos, diseño e implementación de arquitecturas, preparación de casos de uso técnico y desarrollo de software. Su experiencia ha abarcado diferentes sectores como seguros, banca, aerolíneas, envíos, gestión de documentos y desarrollo de productos, entre otros. Ha trabajado con una amplia…