¿Las computadoras pronto mejorarán en el cuidado de la salud que los humanos?

Muchas dimensiones de la vida moderna están siendo impulsadas cada vez más por la inteligencia artificial, incluidos varios aspectos de la salud y el bienestar. ¿Cuánto tiempo antes de que una computadora pueda superar las intervenciones de atención de salud dirigidas por el hombre? Quizás lo más importante, ¿cuánto tiempo antes de que un humano esté dispuesto a confiar en un no humano para que lo trate? Estas dos preguntas podrían centrarse en el debate sobre el potencial de la tecnología de aprendizaje automático y la robótica en la atención médica.

Las computadoras pueden “pensar” de una manera cada vez más humana. Ya sea que estemos listos o no, los recientes desarrollos en computación cognitiva indican que la era del entrenamiento computarizado y la atención médica ha llegado.

Análisis estadístico de la información de salud

No es ningún secreto que compartimos todo tipo de información privada y, a menudo, íntima cada vez que hacemos una compra o navegamos por Internet. La capacidad de predecir eventos de salud simplemente mediante el seguimiento del comportamiento casual se demostró de manera conmovedora en 2012, cuando el minorista Target mostró al mundo que podía predecir con una precisión asombrosa si una mujer estaba embarazada basándose en sus hábitos de compra; miembros de la familia.  

Muchos detalles personales se analizan estadísticamente de forma rutinaria para proporcionar una mejor comprensión de los hábitos y características de uno. Algunas de estas prácticas se realizan de forma voluntaria y con el pleno conocimiento y apoyo del usuario, mientras que otras pueden ser realizadas de forma sigilosa por organizaciones y empresas.

El comportamiento involuntario de seguimiento plantea ciertas cuestiones éticas y sociales.

Muchas personas ahora comparten libremente su información de salud personal de varias maneras, mediante el intercambio explícito a través de una evaluación de riesgos para la salud, de manera casual a través de wearables y, a veces, incluso sin intención a través de publicaciones en redes sociales y comportamientos de compra.

La precisión con la que se puede analizar e interpretar esta información está aumentando, lo que genera peligros y oportunidades, y posiblemente nos coloca en la frontera de una nueva era en la que la tecnología podría desempeñar un papel para mejorar nuestra salud y bienestar de manera positiva.

Personalizando la salud y resolviendo el problema del diagnóstico erróneo

Los errores de diagnóstico de los médicos son un gran motivo de preocupación. Como resultado de la negligencia o de no considerar la abundancia de opciones, estos errores pueden ser devastadores para el paciente y su familia. La profesora Eta Berner de la Universidad de Alabama en Birmingham y el Dr. Mark L. Graber, de Northport VA Medical Center, encontraron que aproximadamente del 10 al 20 por ciento de los casos médicos fueron mal diagnosticados. Berner y Graber señalan que los procesos cognitivos eficientes aseguran el diagnóstico correcto la mayor parte del tiempo. Sin embargo, hay momentos en que estos procesos cognitivos fallan. El análisis de Berner y Graber mostró que el exceso de confianza del médico a menudo puede ser una causa contribuyente de errores médicos. Además, un informe.financiado por la Agencia para la Investigación y Calidad de la Atención Médica, se encontró que el 28 por ciento de todos los errores de diagnóstico son graves, lo que posiblemente indica un evento que amenaza la vida. El diagnóstico erróneo puede incluir cualquier cosa, desde recetar el medicamento equivocado hasta extirpar quirúrgicamente la parte del cuerpo equivocada.

Esta estadística alarmante podría llevar a algunos a argumentar que el problema existente podría resolverse simplemente eliminando el factor humano de la ecuación. Tecnología como la de Watson de IBM ahora ofrece la esperanza de que la información se pueda sintetizar y contemplar de una manera más humanista. La tecnología cognitiva de Watson tiene la capacidad de analizar datos no estructurados, comprender preguntas complejas y presentar a los usuarios finales con soluciones basadas en la evidencia.

Watson pretende mejorar los algoritmos predictivos, que no siempre han tenido éxito cuando se aplican en situaciones de la vida real. Sin embargo, lo que podría ser más provocativo que el potencial de predicción de Watson es la posibilidad de que su tecnología supere a los humanos cuando se trata de intervenciones de salud y acondicionamiento físico.

En 2015, IBM Watson formó una asociación estratégica con CVS Health, que anunció la llegada de la computación cognitiva a la industria de la salud comercial. Se sugirió que pronto, los médicos y farmacéuticos tendrían acceso a tecnología que podría, por ejemplo, detectar automáticamente una disminución en la salud de un paciente.

Un acuerdo entre Under Armour e IBM, que se firmó en 2016 , le dio a Watson la oportunidad de construir y desarrollar su plataforma de salud. Apple también realizó una inversión significativa en la plataforma Watson con el objetivo de mejorar sus plataformas de desarrollo HealthKIT e ResearchKIT. Según un informe de Grand View Research Inc., se prevé que el mercado global de computación cognitiva para la atención de la salud alcance más de $ 5 mil millones para 2020

Los estudios de investigación científica también están apoyando el uso de la tecnología para minimizar el riesgo de error y daño en la medicina. El Dr. Mark L. Graber sugiere el uso de las llamadas “herramientas de activación”, que podrían identificar los casos en riesgo de error de diagnóstico mediante el análisis de registros de salud electrónicos y la búsqueda de discrepancias. Los diferentes tipos de herramientas de activación están ahora en uso en los hospitales estadounidenses, sin embargo, no siempre son capaces de detectar errores de diagnóstico. Por lo tanto, también se están haciendo esfuerzos para diseñar mejores intervenciones preventivas.

El Dr. Hardeep Singh y sus colegas han presentado un enfoque prometedor. Diseñaron un activador electrónico que puede identificar a los pacientes que tienen citas hospitalarias no programadas dentro de las 2 semanas posteriores a su visita de atención primaria, lo que sugiere que se podría haber pasado algo por alto durante su examen inicial. Muchos expertos predicen que una tecnología como esta ayudará a prevenir errores o, al menos, les llamará la atención en un esfuerzo por reducirlos.

Abrazando la Inteligencia Artificial

En 2015, el presidente de NHS England, Sir Malcolm Grant, expresó su opinión de que la inteligencia artificial debería ser adoptada por la atención médica, ya que podría mejorar la calidad de la atención y mejorar la medicina personalizada. Muchos profesionales de la salud se han hecho eco de este sentimiento. La tecnología que podría diagnosticar de manera confiable y / o identificar errores de diagnóstico a través de la extracción de datos probablemente no esté muy lejos.

La computación cognitiva en el sector de la atención de la salud se está utilizando actualmente más como asesor y no para tomar decisiones finales o reemplazar a los seres humanos per se. Watson, por ejemplo, ayuda a las personas y organizaciones a tomar decisiones clínicas más avanzadas y sofisticadas, y pronto las ayudará a mejorar sus niveles de condición física a través de su asociación con Under Armour. Sin embargo, fue solo hace poco tiempo que las computadoras superaron a los humanos como la fuerza dominante en un deporte intelectual como el ajedrez, y los poderes informáticos solo están aumentando. Además, el elemento humano se está agregando a las características de procesamiento de las computadoras, lo que hace que la idea de que las computadoras y los robots se ocupen de nosotros no sea tan descabellada como parecía.

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I am Dr. Christopher Loynes and I specialize in Bone Marrow Transplantation, Hematologic Neoplasms, and Leukemia. I graduated from the American University of Beirut, Beirut. I work at New York Bone Marrow Transplantation
Hospital and Hematologic Neoplasms. I am also the Faculty of Medicine at the American University of New York.