El uso de la inteligencia artificial en el sector sanitario abre numerosas oportunidades de mejora, con el potencial de generar múltiples beneficios asociados con el principio de ofrecer una atención eficaz y a la vez digna al paciente, pero sin perder de vista las implicaciones que tiene esta tecnología en los derechos humanos. Todos estos asuntos han estado en primera línea como consecuencia de la celebración de en Helsinki de la conferencia titulada “AI healthcare and human rights. Supporting patients, enabling doctors, safeguarding the therapeutic relationship”, que congregó a más de 400 representantes ministeriales, profesionales sanitarios, expertos, asociaciones de pacientes y organizaciones internacionales, bajo la organización del Ministerio de Asuntos Sociales y Sanidad de Finlandia y el Consejo de Europa.
Y es que la inteligencia artificial ofrece múltiples oportunidades en este campo tan relevante para las personas. “La IA ya está siendo utilizada frecuentemente en investigaciones médicas y en el desarrollo de nuevos tratamientos”, subrayó la anfitriona, la ministra finlandesa de Seguridad Social, Sanni Grahn-Laasonen.
El encuentro se basó en el informe sobre el impacto de la inteligencia artificial en la relación médico-paciente que elaboró el Comité Directivo de Derechos Humanos del Consejo de Europa en los Ámbitos de la Biomedicina y la Salud (CDBIO, por sus siglas en inglés). En él se reconoce, como punto de partida, que la IA tiene el potencial de generar una transformación significativa en esta relación, aunque todavía no se han detallado los efectos concretos de su implementación.
Ejemplos de uso de la IA en el sector sanitario
Los sistemas de IA ya se están utilizando en el ámbito sanitario y existen emeplos y casos en distintas áreas.
Un primer caso es el de los sistemas de imágenes con IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la calidad de la imagen, pero también para generar esas imágenes con estándares de calidad óptimos sin que el paciente tenga que exponerse a niveles elevados de radiación. En este caso, no genera un diagnóstico, sino que es un apoyo a la toma de decisiones del personal sanitario, es decir, decisiones humanas, que tiene un apoyo para identificar tumores, diagnosticar cardiopatías u otras patologías.
Su aplicación se da en el ámbito del diagnóstico radiológico en oncología, pero también en aplicaciones no radiológicas, como en dermatología, así como en el diagnóstico de la retinopatía diabética y en la secuenciación de ARN y ADN para guiar la inmunoterapia.
¿Cómo la hacen? Los sistemas de IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a los profesionales médicos a identificar síntomas, compararlos con los historiales médicos y, en base a esos datos, recomendar los tratamientos más adaptados a cada caso. Asimismo, pueden contribuir a prever la progresión de la enfermedad.
Otra aplicación se da en la displasia de cadera que, si se diagnostica a tiempo, el pronóstico mejora de manera considerable. El problema está en que en las primeras etapas apenas muestra síntomas. Nuevamente, los algoritmos de aprendizaje automático de los sistemas de IA pueden ayudar a ofrecer recomendaciones sanitarias personalizadas, detectar posibles interacciones entre medicamentos y alertar a los profesionales médicos de posibles errores.
Por otra parte, a medida que los sistemas de IA evolucionan e incorporan datos de otras fuentes, por ejemplo, sobre situación social y estilo de vida, no solo realizará una evaluación en base a datos genéticos, sino también información sobre comportamiento y de tipo social que ayudarán a elegir el mejor tratamiento.
Un uso de enorme relevancia son las representaciones matemáticas de los pacientes a partir del análisis de los historiales médicos y de salud electrónicos. Con esta información, los sistemas de IA pueden ayudar a los profesionales a valorar el riesgo, diagnosticar, pronosticar y clasificar a los pacientes de forma personalizada.
En el campo de la cirugía, es posible avanzar hacia intervenciones quirúrgicas más seguras y eficaces, especialmente cuando se trata de operaciones críticas, como la cirugía cerebral, que debe realizar con mayor precisión para no dañar otras estructuras cercanas. Asimismo, pueden apoyar a los facultativos a extirpar el tejido tumoral maligno con mayor eficacia.
Y si hablamos de enfermería, los asistentes virtuales basados en IA pueden automatizar determinadas tareas, como el control de las constantes vitales, los recordatorios de medicación y la gestión de los historiales de los pacientes, aligerando la carga de trabajo.
Por otra parte, los sistemas de IA que apoyan las decisiones clínicas pueden resumir, analizar y presentar los datos más relevantes a nivel clínico en el punto de atención con mayor rapidez para resolver asuntos urgentes relacionados con el síndrome de respuesta inflamatoria sistémica, sepsis y los cuidados intensivos pediátricos.
Los sistemas de IA también se pueden incorporar en los dispositivos médicos portátiles para monitorizar datos como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y otras constantes vitales, así como para proporcionar información procesable sobre la salud de una persona.
En cuanto a los electrocardiogramas, la IA tienen el potencial de incrementar las capacidades de diagnóstico y predicción de enfermedades cardiacas y no cardiacas en individuos asintomáticos.
Otras funcionalidades y aplicaciones, como la mejora de la asistencia médica a distancia mejoraría a accesibilidad a atención médica en zonas rurales o remotas con consultas virtuales, recordatorios automatizados de medicación y seguimiento de la adherencia, así como el control de las constantes vitales de los pacientes.
Según el informe, los sistemas de IA podrían, con el tiempo, ayudar a los pacientes a autogestionar sus dolencias crónicas, como las cardiovasculares, la diabetes y los problemas mentales. Los wearables con IA pueden ser de gran ayuda a pacientes diabéticos para controlar y mantener los niveles de glucosa mediante un sistema automatizado de administración de insulina.
La IA también puede ayudar a identificar los posibles tratamientos, también los novedosos, para enfermedades en un plazo menor, contribuyendo a la mejora de las personas que padecen enfermedades que se consideraban intratables.
Todos estos usos y aplicaciones, que abren una ventana a la esperanza para millones de personas que padecen enfermedades que actualmente parecen incurables o que no tienen tratamiento, también exigen el refuerzo de algunos aspectos de enorme relevancia. Y esto se traduce en una serie de retos a los que será indispensable dar respuestas. Entre ellos, está la necesidad de información y reflexión crítica por parte de los pacientes a la hora de interactuar con sistemas de IA, y en la otra cara de la moneda, identificar y mejorar las habilidades y competencias que deben tener los profesionales sanitarios para que hagan un uso más eficaz de la IA con plena conciencia de sus posibles consecuencias. Por otra parte, el consentimiento informado en la recopilación de datos médicos personales para desarrollar y entrenar sistemas de IA desempeña un rol protagónico.