La inteligencia artificial en el ámbito de la atención sanitaria es la aplicación de la inteligencia artificial (IA) para copiar la cognición humana en el análisis, la presentación y la comprensión de datos médicos y sanitarios complejos. También puede aumentar y superar las capacidades humanas al proporcionar formas más rápidas o nuevas de diagnosticar, tratar o prevenir enfermedades. [1] [2] El uso de la IA en el ámbito de la atención sanitaria tiene el potencial de mejorar la predicción, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades. [3] A través de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo , la IA puede analizar grandes conjuntos de datos clínicos y registros médicos electrónicos y puede ayudar a diagnosticar la enfermedad de forma más rápida y precisa. [3] Además, la IA está adquiriendo mayor relevancia a la hora de llevar prácticas sanitarias culturalmente competentes a la industria. [4]
Los programas de IA se aplican a prácticas como el diagnóstico , el desarrollo de protocolos de tratamiento , el desarrollo de fármacos , la medicina personalizada y el seguimiento y cuidado de los pacientes.
Dado que las radiografías son las pruebas de diagnóstico por imágenes más comunes que se realizan en la mayoría de los departamentos de radiología, el potencial de la IA para ayudar con el triaje y la interpretación de las radiografías tradicionales (imágenes de rayos X) es particularmente notable. [5]
Como el uso generalizado de la IA en la atención médica es relativamente nuevo, se están realizando investigaciones sobre su aplicación en diversos campos de la medicina e industrias relacionadas.
El uso de la IA también plantea preocupaciones éticas sin precedentes relacionadas con cuestiones como la privacidad de los datos , la automatización de los puestos de trabajo y la amplificación de los sesgos ya existentes. [6] Además, los líderes sanitarios suelen resistirse a las nuevas tecnologías que aporta la IA al sector sanitario, lo que conduce a una adopción lenta y errática. [7]
El diagnóstico preciso y temprano de enfermedades sigue siendo un desafío en el ámbito de la atención médica. Reconocer las afecciones médicas y sus síntomas es un problema complejo. La IA puede ayudar a los médicos con sus capacidades de procesamiento de datos para ahorrar tiempo y mejorar la precisión. [8] Mediante el uso del aprendizaje automático, la inteligencia artificial puede ayudar sustancialmente a los médicos en el diagnóstico de los pacientes mediante el análisis de registros médicos electrónicos masivos (EHR). [9] La IA puede ayudar a la predicción temprana, por ejemplo, de la enfermedad de Alzheimer y las demencias , al examinar una gran cantidad de casos similares y posibles tratamientos. [10]
La toma de decisiones de los médicos también podría recibir apoyo de la IA en situaciones urgentes, por ejemplo en el servicio de urgencias . En este caso, los algoritmos de IA pueden ayudar a priorizar los casos más graves y reducir el tiempo de espera. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones potenciados con IA pueden ofrecer sugerencias en tiempo real e interpretación más rápida de los datos para ayudar a los profesionales sanitarios a tomar decisiones. [8]
En 2023, un estudio informó tasas de satisfacción más altas con las respuestas generadas por ChatGPT en comparación con las de los médicos a las preguntas médicas publicadas en r/AskDocs de Reddit . [11] Los evaluadores prefirieron las respuestas de ChatGPT a las respuestas de los médicos en el 78,6 % de 585 evaluaciones, y notaron una mejor calidad y empatía. Los autores señalaron que se trataba de preguntas aisladas, no en el contexto de una relación médico-paciente establecida. [11]
También se están explorando avances recientes en física estadística , aprendizaje automático y algoritmos de inferencia por su potencial para mejorar los enfoques de diagnóstico médico. [12]
Los registros médicos electrónicos (EHR) son fundamentales para la digitalización y la difusión de la información en el sector sanitario. Ahora que alrededor del 80% de los consultorios médicos utilizan EHR, el siguiente paso es utilizar inteligencia artificial para interpretar los registros y proporcionar nueva información a los médicos. [13]
Una aplicación utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para realizar informes más concisos que limitan la variación entre términos médicos al hacer coincidir términos médicos similares. [13] Por ejemplo, el término ataque cardíaco e infarto de miocardio significan lo mismo, pero los médicos pueden usar uno sobre el otro según sus preferencias personales. [13] Los algoritmos de PLN consolidan estas diferencias para que se puedan analizar conjuntos de datos más grandes. [13] Otro uso del PLN identifica frases que son redundantes debido a la repetición en las notas de un médico y conserva la información relevante para facilitar su lectura. [13] Otras aplicaciones utilizan el procesamiento de conceptos para analizar la información ingresada por el médico del paciente actual para presentar casos similares y ayudar al médico a recordar incluir todos los detalles relevantes. [14]
Además de realizar ediciones de contenido a un EHR, existen algoritmos de IA que evalúan el registro de un paciente individual y predicen un riesgo de una enfermedad en función de su información previa y su historial familiar. [15] Un algoritmo general es un sistema basado en reglas que toma decisiones de manera similar a cómo los humanos usan los diagramas de flujo. [16] Este sistema toma grandes cantidades de datos y crea un conjunto de reglas que conectan observaciones específicas con diagnósticos concluidos. [16] Por lo tanto, el algoritmo puede tomar los datos de un nuevo paciente e intentar predecir la probabilidad de que tenga una determinada afección o enfermedad. [16] Dado que los algoritmos pueden evaluar la información de un paciente en función de datos colectivos, pueden encontrar cualquier problema pendiente para informar a un médico y ahorrar tiempo. [15] Un estudio realizado por el instituto de investigación Centerstone descubrió que el modelado predictivo de datos de EHR ha logrado una precisión del 70 al 72% en la predicción de la respuesta al tratamiento individualizado. [17] Estos métodos son útiles debido al hecho de que la cantidad de registros de salud en línea se duplica cada cinco años. [15] Los médicos no tienen el ancho de banda para procesar todos estos datos manualmente, y la IA puede aprovecharlos para ayudarlos a tratar a sus pacientes. [15]
Las mejoras en el procesamiento del lenguaje natural llevaron al desarrollo de algoritmos para identificar interacciones entre fármacos en la literatura médica. [18] [19] [20] [21] Las interacciones entre fármacos suponen una amenaza para quienes toman varios medicamentos simultáneamente, y el peligro aumenta con el número de medicamentos que se toman. [22] Para abordar la dificultad de rastrear todas las interacciones entre fármacos conocidas o sospechadas, se han creado algoritmos de aprendizaje automático para extraer información sobre los fármacos que interactúan y sus posibles efectos de la literatura médica. Los esfuerzos se consolidaron en 2013 en el DDIExtraction Challenge, en el que un equipo de investigadores de la Universidad Carlos III reunió un corpus de literatura sobre interacciones entre fármacos para formar una prueba estandarizada para tales algoritmos. [23] Los competidores fueron evaluados sobre su capacidad para determinar con precisión, a partir del texto, qué fármacos se demostró que interactuaban y cuáles eran las características de sus interacciones. [24] Los investigadores continúan utilizando este corpus para estandarizar la medición de la eficacia de sus algoritmos. [18] [19] [21]
Otros algoritmos identifican interacciones entre fármacos a partir de patrones en el contenido generado por el usuario , especialmente registros médicos electrónicos y/o informes de eventos adversos. [19] [20] Organizaciones como el Sistema de Notificación de Eventos Adversos de la FDA (FAERS) y VigiBase de la Organización Mundial de la Salud permiten a los médicos enviar informes de posibles reacciones negativas a los medicamentos. Se han desarrollado algoritmos de aprendizaje profundo para analizar estos informes y detectar patrones que impliquen interacciones entre fármacos. [25]
El aumento de la telemedicina , el tratamiento de pacientes a distancia, ha demostrado el aumento de posibles aplicaciones de la IA. [26] La IA puede ayudar a cuidar a los pacientes de forma remota al monitorear su información a través de sensores. [27] Un dispositivo portátil puede permitir el monitoreo constante de un paciente y la capacidad de notar cambios que pueden ser menos distinguibles para los humanos. La información se puede comparar con otros datos que ya se han recopilado utilizando algoritmos de inteligencia artificial que alertan a los médicos si hay algún problema que deba tener en cuenta. [27]
Otra aplicación de la inteligencia artificial es la terapia con chatbots. Sin embargo, algunos investigadores sostienen que la dependencia de los chatbots para la atención de la salud mental no ofrece la reciprocidad y la responsabilidad de la atención que debería existir en la relación entre el consumidor de atención de la salud mental y el proveedor de atención (ya sea un chatbot o un psicólogo). [28]
Como la edad promedio ha aumentado debido a una mayor expectativa de vida, la inteligencia artificial podría ser útil para ayudar a cuidar a las poblaciones mayores. [29] Herramientas como sensores ambientales y personales pueden identificar las actividades regulares de una persona y alertar a un cuidador si un comportamiento o una medida de signos vitales es anormal. [29] Aunque la tecnología es útil, también hay discusiones sobre las limitaciones del monitoreo para respetar la privacidad de una persona, ya que hay tecnologías que están diseñadas para mapear la distribución de las casas y detectar interacciones humanas. [29]
Los algoritmos de inteligencia artificial han mostrado resultados prometedores en el diagnóstico preciso y la estratificación del riesgo de los pacientes con preocupación por la enfermedad de la arteria coronaria, mostrando potencial como una herramienta de triaje inicial. [30] [31] Se han utilizado otros algoritmos para predecir la mortalidad de los pacientes, los efectos de la medicación y los eventos adversos después del tratamiento del síndrome coronario agudo . [30] Los wearables, los teléfonos inteligentes y las tecnologías basadas en Internet también han demostrado la capacidad de monitorear los puntos de datos cardíacos de los pacientes, expandiendo la cantidad de datos y las diversas configuraciones que los modelos de IA pueden usar y potencialmente permitiendo la detección temprana de eventos cardíacos que ocurren fuera del hospital. [32] Otra área de investigación en crecimiento es la utilidad de la IA para clasificar los sonidos cardíacos y diagnosticar la enfermedad valvular . [33] Los desafíos de la IA en la medicina cardiovascular han incluido los datos limitados disponibles para entrenar modelos de aprendizaje automático, como datos limitados sobre los determinantes sociales de la salud en lo que respecta a la enfermedad cardiovascular . [34]
Una limitación clave en los primeros estudios que evaluaban la IA era la omisión de datos que comparaban el rendimiento algorítmico con el de los humanos. Algunos ejemplos de estudios que evalúan el rendimiento de la IA en relación con los médicos incluyen que la IA no es inferior a los humanos en la interpretación de ecocardiogramas cardíacos [35] y que la IA puede diagnosticar ataques cardíacos mejor que los médicos humanos en situaciones de emergencia, lo que reduce tanto las pruebas de bajo valor como los diagnósticos fallidos. [36]
En la ingeniería de tejidos cardiovasculares y en los estudios de organoides , la IA se utiliza cada vez más para analizar imágenes de microscopía e integrar lecturas electrofisiológicas. [37]
Las imágenes médicas (como los rayos X y la fotografía) son una herramienta de uso común en dermatología [38] y el desarrollo del aprendizaje profundo ha estado fuertemente ligado al procesamiento de imágenes . Por lo tanto, existe un ajuste natural entre la dermatología y el aprendizaje profundo. El aprendizaje automático tiene un gran potencial para procesar estas imágenes para mejores diagnósticos. [39] Han et al. demostraron la detección de cáncer de piel queratinocítico a partir de fotografías de rostros. [40] Esteva et al. demostraron una clasificación a nivel de dermatólogo del cáncer de piel a partir de imágenes de lesiones. [41] Noyan et al. demostraron una red neuronal convolucional que logró una precisión del 94% en la identificación de células de la piel a partir de imágenes microscópicas de frotis de Tzanck . [42] Una preocupación que plantea este trabajo es que no se ha ocupado de las disparidades relacionadas con el color de la piel o el tratamiento diferencial de los pacientes con tonos de piel no blancos. [43]
Según algunos investigadores, se ha demostrado que los algoritmos de IA son más eficaces que los dermatólogos a la hora de identificar el cáncer. [44] Sin embargo, un artículo de revisión de 2021 descubrió que la mayoría de los artículos que analizaban el rendimiento de los algoritmos de IA diseñados para la clasificación del cáncer de piel no utilizaban conjuntos de pruebas externos. [45] Solo se encontraron cuatro estudios de investigación en los que los algoritmos de IA se probaron en clínicas, regiones o poblaciones distintas de aquellas en las que se entrenaron, y en cada uno de esos cuatro estudios, se descubrió que el rendimiento de los dermatólogos estaba a la par con el del algoritmo. Además, solo un estudio [46] se realizó en el contexto de un examen clínico completo; otros se basaron en la interacción a través de aplicaciones web o cuestionarios en línea, y la mayoría se basaron completamente en imágenes de lesiones sin contexto. En este estudio, se descubrió que los dermatólogos superaron significativamente a los algoritmos. Muchos artículos que afirman un rendimiento superior de los algoritmos de IA tampoco distinguen entre dermatólogos en formación y dermatólogos certificados en sus análisis. [45]
También se ha sugerido que la IA podría utilizarse para evaluar automáticamente el resultado de la cirugía maxilofacial o la terapia del paladar hendido en relación con el atractivo facial o la apariencia de la edad. [47] [48]
La IA puede desempeñar un papel en varias facetas del campo de la gastroenterología . Los exámenes endoscópicos , como las esofagogastroduodenoscopias (EGD) y las colonoscopias, se basan en la detección rápida de tejido anormal. Al mejorar estos procedimientos endoscópicos con IA, los médicos pueden identificar enfermedades, determinar su gravedad y visualizar puntos ciegos con mayor rapidez. Los primeros ensayos con sistemas de detección de cáncer de estómago en etapa temprana con IA han demostrado una sensibilidad cercana a la de los endoscopistas expertos. [49]
La IA puede ayudar a los médicos que tratan la colitis ulcerosa a detectar la actividad microscópica de la enfermedad en las personas y predecir cuándo se producirán los brotes. Por ejemplo, se desarrolló una herramienta impulsada por IA para analizar muestras intestinales digitalizadas ( biopsias ). La herramienta pudo distinguir con un 80% de precisión entre las muestras que muestran remisión de la colitis y aquellas con enfermedad activa. También predijo el riesgo de que se produjera un brote con la misma precisión. Estas tasas de uso exitoso de la actividad microscópica de la enfermedad para predecir el brote de la enfermedad son similares a la precisión de los patólogos . [50] [51]
La inteligencia artificial utiliza cantidades masivas de datos para ayudar a predecir enfermedades, prevenirlas y diagnosticarlas, así como a monitorear a los pacientes. En obstetricia, la inteligencia artificial se utiliza en la resonancia magnética, la ecografía y la cardiotocografía fetal. La IA contribuye a la resolución de diversos problemas de diagnóstico obstétrico. [52]
La IA ha demostrado tener potencial tanto en el laboratorio como en la esfera clínica de la medicina de enfermedades infecciosas . [53] Durante la pandemia de COVID-19 , la IA se ha utilizado para la detección temprana, el seguimiento de la propagación del virus y el análisis del comportamiento del virus, entre otras cosas. [54] Sin embargo, solo hubo unos pocos ejemplos de IA utilizada directamente en la práctica clínica durante la propia pandemia. [55]
Otras aplicaciones de la IA en el ámbito de las enfermedades infecciosas incluyen las máquinas de vectores de soporte que identifican la resistencia a los antimicrobianos , el análisis de frotis de sangre mediante aprendizaje automático para detectar la malaria y la mejora de las pruebas en el punto de atención de la enfermedad de Lyme basadas en la detección de antígenos. Además, se ha investigado la IA para mejorar el diagnóstico de la meningitis , la sepsis y la tuberculosis , así como para predecir las complicaciones del tratamiento en pacientes con hepatitis B y hepatitis C. [53]
La IA se ha utilizado para identificar causas de dolor de rodilla que los médicos pasan por alto y que afectan desproporcionadamente a los pacientes negros. [56] Las poblaciones desatendidas experimentan niveles más altos de dolor. Estas disparidades persisten incluso después de controlar la gravedad objetiva de enfermedades como la osteoartritis, según la clasificación de médicos humanos utilizando imágenes médicas, lo que aumenta la posibilidad de que el dolor de los pacientes desatendidos se deba a factores externos a la rodilla, como el estrés. Los investigadores han realizado un estudio utilizando un algoritmo de aprendizaje automático para demostrar que las medidas radiográficas estándar de gravedad pasan por alto características objetivas pero no diagnosticadas que afectan desproporcionadamente el diagnóstico y el tratamiento de las poblaciones desatendidas con dolor de rodilla. Propusieron que la nueva medida algorítmica ALG-P podría permitir potencialmente un acceso ampliado a los tratamientos para los pacientes desatendidos. [57]
Se ha explorado el uso de tecnologías de IA para su uso en el diagnóstico y pronóstico de la enfermedad de Alzheimer (EA). Para fines de diagnóstico, se han desarrollado modelos de aprendizaje automático que se basan en entradas de resonancia magnética estructural. [58] Los conjuntos de datos de entrada para estos modelos se extraen de bases de datos como la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer. [59] Los investigadores han desarrollado modelos que se basan en redes neuronales convolucionales con el objetivo de mejorar la precisión del diagnóstico temprano. [60] Las redes generativas adversarias son una forma de aprendizaje profundo que también han tenido un buen desempeño en el diagnóstico de EA. [61] También ha habido esfuerzos para desarrollar modelos de aprendizaje automático en herramientas de pronóstico que puedan predecir el pronóstico de pacientes con EA. Los investigadores han propuesto pronosticar los resultados de los pacientes a través de modelos generativos como un medio para sintetizar conjuntos de entrenamiento y validación. [62] Sugieren que los pronósticos generados por los pacientes podrían usarse para proporcionar a los modelos futuros conjuntos de datos de entrenamiento más grandes que las bases de datos de acceso abierto actuales.
Se ha estudiado el uso de la IA en el diagnóstico del cáncer , la estratificación del riesgo, la caracterización molecular de los tumores y el descubrimiento de fármacos contra el cáncer. Un desafío particular en la atención oncológica que se está desarrollando con la IA es la capacidad de predecir con precisión qué protocolos de tratamiento serán los más adecuados para cada paciente en función de sus características genéticas, moleculares y tumorales individuales. [63] La IA se ha probado en el diagnóstico del cáncer con la lectura de estudios de imágenes y diapositivas de patología . [64]
En enero de 2020, Google DeepMind anunció un algoritmo capaz de superar a los expertos humanos en la detección del cáncer de mama en exploraciones de detección. [65] [66] Varios investigadores, incluidos Trevor Hastie , Joelle Pineau y Robert Tibshirani , entre otros, publicaron una respuesta en la que afirmaban que la publicación de la investigación de DeepMind en Nature carecía de detalles clave sobre la metodología y el código, "socavando efectivamente su valor científico" y haciendo imposible que la comunidad científica confirmara el trabajo. [67] En MIT Technology Review , el autor Benjamin Haibe-Kains caracterizó el trabajo de DeepMind como "un anuncio" que tiene poco que ver con la ciencia. [68]
En julio de 2020, se informó que un algoritmo de IA desarrollado por la Universidad de Pittsburgh logra la mayor precisión hasta la fecha en la identificación del cáncer de próstata , con una sensibilidad del 98% y una especificidad del 97%. [69] [70] En 2023, un estudio informó el uso de IA para la clasificación radiómica basada en TC para calificar la agresividad del sarcoma retroperitoneal con una precisión del 82% en comparación con el 44% para el análisis de laboratorio de biopsias. [71] [72]
La tecnología mejorada con inteligencia artificial se está utilizando como ayuda en la detección de enfermedades oculares y la prevención de la ceguera. [73] En 2018, la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos autorizó la comercialización del primer dispositivo médico para diagnosticar un tipo específico de enfermedad ocular, la retinopatía diabética, utilizando un algoritmo de inteligencia artificial. [74] Además, la tecnología de IA se puede utilizar para mejorar aún más las "tasas de diagnóstico" debido al potencial de disminuir el tiempo de detección. [75]
Para muchas enfermedades, el análisis patológico de células y tejidos se considera el estándar de oro para el diagnóstico de enfermedades. Los métodos de patología digital permiten escanear portaobjetos de microscopía y analizarlos digitalmente. Se han desarrollado herramientas de patología asistidas por IA para ayudar en el diagnóstico de varias enfermedades, como el cáncer de mama, la hepatitis B, el cáncer gástrico y el cáncer colorrectal . La IA también se ha utilizado para predecir mutaciones genéticas y pronosticar los resultados de las enfermedades. [49] La IA es adecuada para su uso en análisis patológicos de baja complejidad de muestras de detección a gran escala , como la detección del cáncer colorrectal o de mama , lo que reduce la carga de los patólogos y permite una respuesta más rápida del análisis de muestras. [77] Varios modelos de aprendizaje profundo y redes neuronales artificiales han demostrado una precisión similar a la de los patólogos humanos, [77] y un estudio de asistencia de aprendizaje profundo en el diagnóstico de cáncer de mama metastásico en los ganglios linfáticos mostró que la precisión de los humanos con la asistencia de un programa de aprendizaje profundo era mayor que la de los humanos solos o el programa de IA solo. [78] Además, se prevé que la implementación de patología digital ahorre más de 12 millones de dólares para un centro universitario en el transcurso de cinco años, [79] aunque los ahorros atribuidos específicamente a la IA aún no se han investigado ampliamente. El uso de la realidad aumentada y virtual podría resultar un trampolín hacia una implementación más amplia de la patología asistida por IA, ya que pueden resaltar áreas de preocupación en una muestra de patología y presentarlas en tiempo real a un patólogo para una revisión más eficiente. [77] La IA también tiene el potencial de identificar hallazgos histológicos a niveles más allá de lo que el ojo humano puede ver, [77] y ha demostrado la capacidad de usar datos genotípicos y fenotípicos para detectar con mayor precisión el tumor de origen del cáncer metastásico. [80] Una de las principales barreras actuales para la implementación generalizada de herramientas de patología asistida por IA es la falta de ensayos controlados prospectivos, aleatorizados y multicéntricos para determinar la verdadera utilidad clínica de la IA para patólogos y pacientes, lo que destaca un área actual de necesidad en la investigación sobre IA y atención médica. [77]
La atención primaria se ha convertido en un área clave de desarrollo para las tecnologías de IA. [81] [82] La IA en la atención primaria se ha utilizado para respaldar la toma de decisiones, la elaboración de modelos predictivos y el análisis empresarial. [83] Solo hay unos pocos ejemplos de sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados en IA que se evaluaron prospectivamente en cuanto a su eficacia clínica cuando los médicos los utilizaban en la práctica, pero hay casos en los que el uso de estos sistemas tuvo un efecto positivo en la elección de tratamiento por parte de los médicos. [84]
En psiquiatría, las aplicaciones de IA todavía están en una fase de prueba de concepto. [85] Las áreas donde la evidencia se está ampliando rápidamente incluyen el modelado predictivo de los resultados del diagnóstico y el tratamiento, [86] los chatbots, agentes conversacionales que imitan el comportamiento humano y que se han estudiado para la ansiedad y la depresión. [87]
Los desafíos incluyen el hecho de que muchas aplicaciones en el campo son desarrolladas y propuestas por corporaciones privadas, como la detección de ideación suicida implementada por Facebook en 2017. [88] Estas aplicaciones fuera del sistema de atención médica plantean varias cuestiones profesionales, éticas y regulatorias. [89] Otro problema a menudo tiene que ver con la validez e interpretabilidad de los modelos. Los pequeños conjuntos de datos de entrenamiento contienen sesgos que son heredados por los modelos y comprometen la generalización y la estabilidad de estos modelos. Estos modelos también pueden tener el potencial de ser discriminatorios contra los grupos minoritarios que están subrepresentados en las muestras. [90]
En 2023, la Asociación Nacional de Trastornos Alimentarios, con sede en EE. UU., reemplazó el personal de su línea de ayuda humana por un chatbot, pero tuvo que desconectarlo después de que los usuarios informaran haber recibido consejos perjudiciales de este. [91] [92] [93]
La IA se está estudiando en el campo de la radiología para detectar y diagnosticar enfermedades a través de tomografías computarizadas (TC) y resonancias magnéticas (RM). [94] Puede ser particularmente útil en entornos donde la demanda de experiencia humana excede la oferta, o donde los datos son demasiado complejos para ser interpretados eficientemente por lectores humanos. [95] Varios modelos de aprendizaje profundo han demostrado la capacidad de ser aproximadamente tan precisos como los profesionales de la salud en la identificación de enfermedades a través de imágenes médicas, aunque pocos de los estudios que informan estos hallazgos han sido validados externamente. [96] La IA también puede proporcionar beneficios no interpretativos a los radiólogos, como reducir el ruido en las imágenes, crear imágenes de alta calidad a partir de dosis más bajas de radiación, mejorar la calidad de la imagen de RM, [97] y evaluar automáticamente la calidad de la imagen. [98] La investigación adicional que investiga el uso de IA en medicina nuclear se centra en la reconstrucción de imágenes, la referencia anatómica y la habilitación de dosis más bajas en estudios de imágenes. [99] El análisis de imágenes para aplicaciones de IA supervisadas en radiología abarca dos técnicas principales en la actualidad: (1) análisis basado en redes neuronales convolucionales ; y (2) utilización de la radiómica . [95]
La tendencia de las grandes empresas de salud a fusionarse permite una mayor accesibilidad a los datos sanitarios. Una mayor cantidad de datos sanitarios sienta las bases para la implementación de algoritmos de IA.
Una gran parte del enfoque de la industria en la implementación de IA en el sector de la salud se centra en los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas . A medida que se recopilan más datos, los algoritmos de aprendizaje automático se adaptan y permiten respuestas y soluciones más sólidas. [94] Numerosas empresas están explorando las posibilidades de la incorporación de big data en la industria de la salud. Muchas empresas investigan las oportunidades de mercado a través de los ámbitos de las "tecnologías de evaluación, almacenamiento, gestión y análisis de datos", que son todas partes cruciales de la industria de la salud. [108]
Los siguientes son ejemplos de grandes empresas que han contribuido a desarrollar algoritmos de IA para su uso en el ámbito sanitario:
Las aplicaciones de consultoría digital utilizan IA para brindar consultas médicas basadas en el historial médico personal y el conocimiento médico común. Los usuarios informan sus síntomas a la aplicación, que utiliza el reconocimiento de voz para compararlos con una base de datos de enfermedades. Luego, Babylon ofrece una acción recomendada, teniendo en cuenta el historial médico del usuario. Los empresarios del sector de la salud han estado utilizando de manera efectiva siete arquetipos de modelos comerciales para llevar la solución de IA [ palabra de moda ] al mercado. Estos arquetipos dependen del valor generado para el usuario objetivo (por ejemplo, enfoque en el paciente frente a enfoque en el proveedor de atención médica y el pagador) y los mecanismos de captura de valor (por ejemplo, brindar información o conectar a las partes interesadas).
IFlytek ha lanzado el robot de servicios "Xiao Man", que integra tecnología de inteligencia artificial para identificar al cliente registrado y ofrecer recomendaciones personalizadas en áreas médicas. También trabaja en el campo de la imagenología médica. Robots similares también están siendo fabricados por empresas como UBTECH ("Cruzr") y Softbank Robotics ("Pepper").
La startup india Haptik desarrolló recientemente un chatbot de WhatsApp que responde preguntas relacionadas con el coronavirus mortal en India . De manera similar, una plataforma de software ChatBot en asociación con la startup de tecnología médica Infermedica lanzó el chatbot de evaluación de riesgos de COVID-19 . [111]
Con el mercado de IA en constante expansión, las grandes empresas tecnológicas como Apple, Google, Amazon y Baidu tienen sus propias divisiones de investigación de IA, así como millones de dólares asignados para la adquisición de empresas más pequeñas basadas en IA. [108] Muchos fabricantes de automóviles también están comenzando a utilizar el aprendizaje automático en la atención médica en sus automóviles. [108] Empresas como BMW , GE , Tesla , Toyota y Volvo tienen nuevas campañas de investigación para encontrar formas de aprender las estadísticas vitales de un conductor para garantizar que esté despierto, prestando atención a la carretera y no bajo la influencia de sustancias. [108]
La inteligencia artificial sigue ampliando sus capacidades para diagnosticar con precisión a más personas en países donde hay menos médicos disponibles para el público. Muchas empresas de nuevas tecnologías, como SpaceX y la Fundación Raspberry Pi, han permitido que más países en desarrollo tengan acceso a computadoras e Internet que nunca antes. [112] Con las crecientes capacidades de la IA en Internet, los algoritmos avanzados de aprendizaje automático pueden permitir que los pacientes reciban un diagnóstico preciso cuando antes no tenían forma de saber si tenían o no una enfermedad potencialmente mortal. [112]
El uso de la IA en países en desarrollo que no cuentan con los recursos necesarios reducirá la necesidad de externalizar los servicios y puede mejorar la atención al paciente. La IA no solo permite el diagnóstico de pacientes en zonas donde la atención sanitaria es escasa, sino que también permite una buena experiencia del paciente al obtener recursos de archivos para encontrar el mejor tratamiento para un paciente. [113] La capacidad de la IA para ajustar el curso a medida que avanza también permite que el paciente modifique su tratamiento en función de lo que le funcione, un nivel de atención individualizada que es casi inexistente en los países en desarrollo. [113]
Si bien la investigación sobre el uso de IA en la atención médica tiene como objetivo validar su eficacia para mejorar los resultados de los pacientes antes de su adopción más amplia, su uso puede, no obstante, introducir varios tipos nuevos de riesgo para los pacientes y los proveedores de atención médica, como el sesgo algorítmico , las implicaciones de no resucitar y otros problemas de moralidad de las máquinas . La IA también puede comprometer la protección de los derechos de los pacientes, como el derecho al consentimiento informado y el derecho a la protección de datos médicos. [114] Estos desafíos del uso clínico de la IA han generado una posible necesidad de regulaciones . Los estudios de IA deben informarse de manera completa y transparente para que tengan valor para informar la aprobación regulatoria. Dependiendo de la fase del estudio, se han desarrollado pautas de informe basadas en consenso internacional (TRIPOD+AI, [115] DECIDE-AI, [116] CONSORT-AI [117] ) para brindar recomendaciones sobre los detalles clave que deben informarse.
Actualmente, existen regulaciones relacionadas con la recopilación de datos de pacientes. Esto incluye políticas como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico ( HIPAA ) y el Reglamento General de Protección de Datos Europeo ( RGPD ). [118] El RGPD se refiere a los pacientes dentro de la UE y detalla los requisitos de consentimiento para el uso de datos de pacientes cuando las entidades recopilan datos de atención médica de los pacientes. De manera similar, HIPAA protege los datos de atención médica de los registros de pacientes en los Estados Unidos. [118] En mayo de 2016, la Casa Blanca anunció su plan para organizar una serie de talleres y la formación del Subcomité del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (NSTC) sobre Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial. En octubre de 2016, el grupo publicó el Plan Estratégico Nacional de Investigación y Desarrollo de Inteligencia Artificial, que describe sus prioridades propuestas para la investigación y el desarrollo de IA financiados por el gobierno federal (dentro del gobierno y la academia). El informe señala que se encuentra en etapas de desarrollo un plan estratégico de I+D para el subcampo de la tecnología de la información de salud .
Existe la preocupación de que los modelos lingüísticos de gran tamaño puedan abrumar a las personas con información sanitaria precisa y también errónea, lo que puede generar problemas en la salud pública. Esto exige la necesidad de políticas y orientación para los usuarios en relación con la información sanitaria a través de la IA. [119]
El Grupo de Trabajo conjunto de la UIT y la OMS sobre inteligencia artificial para la salud (FG-AI4H) ha creado una plataforma, conocida como el Marco de IA para la salud de la UIT y la OMS, para probar y evaluar comparativamente las aplicaciones de IA en el ámbito de la salud. A fecha de noviembre de 2018, se están evaluando ocho casos de uso, entre ellos, la evaluación del riesgo de cáncer de mama a partir de imágenes histopatológicas, la selección de antiveneno a partir de imágenes de serpientes y el diagnóstico de lesiones cutáneas.
En enero de 2021, la FDA de EE. UU. publicó un nuevo Plan de acción, titulado Plan de acción de software basado en inteligencia artificial (IA)/aprendizaje automático (ML) como dispositivo médico (SaMD). [121] Este plan establece los planes futuros de la FDA para la regulación de los dispositivos médicos que incluirían inteligencia artificial en su software. Hay cinco acciones principales que la FDA planea tomar para aumentar la regulación: 1. Marco regulatorio personalizado para SaMD basado en IA/M, 2. Buenas prácticas de aprendizaje automático (GMLP), 3. Enfoque centrado en el paciente que incorpore transparencia para los usuarios, 4. Métodos científicos regulatorios relacionados con el sesgo y la solidez de los algoritmos, y 5. Rendimiento en el mundo real (RWP). Este plan fue una respuesta directa a los comentarios de las partes interesadas sobre un documento de debate de 2019 también publicado por la FDA.
Según el Departamento de Salud y Servicios Humanos de Estados Unidos, la Oficina de Derechos Civiles (OCR) ha publicado una guía sobre el uso ético de la IA en la atención sanitaria. La guía describe cuatro principios éticos básicos que se deben seguir: respeto por la autonomía, beneficencia, no maleficencia y justicia. El respeto por la autonomía requiere que las personas tengan control sobre sus propios datos y decisiones. La beneficencia requiere que la IA se utilice para hacer el bien, como mejorar la calidad de la atención y reducir las disparidades en materia de salud. La no maleficencia requiere que la IA se utilice para no hacer daño, como evitar la discriminación en las decisiones. Por último, la justicia requiere que la IA se utilice de forma justa, como utilizar los mismos estándares para las decisiones sin importar la raza, el género o el nivel de ingresos de una persona. Además, a partir de marzo de 2021, la OCR contrató a un Director de Inteligencia Artificial (OCAIO) para llevar adelante la "implementación de la estrategia de IA del HHS". [122] La OCR también ha emitido normas y reglamentos para proteger la privacidad de la información sanitaria de las personas. Estos reglamentos exigen que los proveedores de atención sanitaria sigan determinadas normas de privacidad al utilizar la IA. La OCR también exige a los proveedores de atención médica que mantengan un registro de cómo utilizan la IA y que garanticen que sus sistemas de IA sean seguros. En general, Estados Unidos ha tomado medidas para proteger la privacidad de las personas y las cuestiones éticas relacionadas con la IA en la atención médica [123].
Estados Unidos no es el único país que ha desarrollado o iniciado regulaciones de privacidad de datos con IA. Otros países han implementado regulaciones de protección de datos, más específicamente con invasiones de privacidad de empresas. En Dinamarca, el Grupo de Expertos Danés sobre Ética de Datos ha adoptado recomendaciones sobre "Datos para el Beneficio de las Personas". Estas recomendaciones tienen como objetivo fomentar el uso responsable de los datos en el sector empresarial, con un enfoque en el procesamiento de datos. Las recomendaciones incluyen un enfoque en la igualdad y la no discriminación con respecto al sesgo en IA, así como en la dignidad humana. Se enfatiza la importancia de la dignidad humana, ya que se dice que supera a las ganancias y debe respetarse en todos los procesos de datos [124]
La Unión Europea ha implementado el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) para proteger los datos personales de los ciudadanos, que se aplica al uso de IA en la atención médica. Además, la Comisión Europea ha establecido directrices para garantizar el desarrollo ético de la IA, incluido el uso de algoritmos para garantizar la equidad y la transparencia. [125] Con el RGPD, la Unión Europea fue la primera en regular la IA a través de la legislación de protección de datos. La Unión considera que la privacidad es un derecho humano fundamental y quiere evitar usos no consentidos y secundarios de los datos por parte de instalaciones de salud privadas o públicas. Al agilizar el acceso a los datos personales para la investigación y los hallazgos en materia de salud, pueden instaurar el derecho y la importancia de la privacidad del paciente. [125] En los Estados Unidos, la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA) exige que las organizaciones protejan la privacidad y la seguridad de la información del paciente. Los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid también han publicado directrices para el desarrollo de aplicaciones médicas basadas en IA. [126]
Para entrenar eficazmente el aprendizaje automático y utilizar la IA en el ámbito sanitario, es necesario recopilar cantidades masivas de datos. Sin embargo, la obtención de estos datos se produce a costa de la privacidad del paciente en la mayoría de los casos y no es bien recibida por el público. Por ejemplo, una encuesta realizada en el Reino Unido estimó que el 63% de la población se siente incómoda con compartir sus datos personales para mejorar la tecnología de inteligencia artificial. [118] La escasez de datos reales y accesibles de los pacientes es un obstáculo que frena el progreso del desarrollo y la implementación de más inteligencia artificial en el ámbito sanitario.
Además, la falta de regulaciones actuales en torno a la IA en los Estados Unidos ha generado preocupaciones sobre la mala gestión de los datos de los pacientes, como por ejemplo, con corporaciones que utilizan los datos de los pacientes para obtener ganancias económicas. Por ejemplo, se descubrió que Roche , una empresa de atención médica suiza, había comprado datos de atención médica de aproximadamente 2 millones de pacientes con cáncer por un costo total estimado de $ 1.9 mil millones. [127] Naturalmente, esto genera preguntas de preocupación ética; ¿Existe un precio monetario que se pueda establecer para los datos y debería depender de su valor percibido o contribuciones a la ciencia? ¿Es justo para los pacientes vender sus datos? Estas preocupaciones se abordaron en una encuesta realizada por el Pew Research Center en 2022 que pidió a los estadounidenses sus opiniones sobre la mayor presencia de la IA en su vida diaria, y la encuesta estimó que el 37% de los estadounidenses estaban más preocupados que entusiasmados por esa mayor presencia, y el 8% de los participantes asociaron específicamente su preocupación con "la gente que hace un mal uso de la IA". [128] En última instancia, el potencial actual de la inteligencia artificial en la atención médica se ve obstaculizado adicionalmente por las preocupaciones sobre la mala gestión de los datos recopilados, especialmente en los Estados Unidos.
Una revisión sistemática y un análisis temático realizados en 2023 mostraron que la mayoría de las partes interesadas, incluidos los profesionales de la salud, los pacientes y el público en general, dudaban de que la atención que involucraba IA pudiera ser empática. [129]
Según un estudio de 2019, la IA puede reemplazar hasta el 35% de los empleos en el Reino Unido en los próximos 10 a 20 años. [130] Sin embargo, de estos empleos, se concluyó que la IA no ha eliminado ninguno en el ámbito de la salud hasta el momento. Aunque si la IA automatizara los empleos relacionados con la salud, los empleos más susceptibles a la automatización serían los relacionados con la información digital, la radiología y la patología, a diferencia de los relacionados con la interacción entre médico y paciente. [130]
La automatización también puede aportar beneficios a los médicos. Se espera que los médicos que aprovechen la IA en la atención sanitaria proporcionen una atención sanitaria de mayor calidad que los médicos y los establecimientos médicos que no lo hagan. [131] Es probable que la IA no sustituya por completo a los trabajadores sanitarios, sino que les dé más tiempo para atender a sus pacientes. La IA puede evitar el agotamiento y la sobrecarga cognitiva de los trabajadores sanitarios.
Recientemente, ha habido muchas discusiones entre expertos en atención médica en términos de IA y atención a personas mayores. En relación con la atención a personas mayores, los robots de IA han sido útiles para guiar a los residentes mayores que viven en residencias asistidas con entretenimiento y compañía. Estos robots permiten que el personal del hogar tenga más tiempo individual con cada residente, pero los robots también están programados con más habilidades en lo que pueden hacer; como conocer diferentes idiomas y diferentes tipos de atención según las condiciones del paciente. El robot es una máquina de IA, lo que significa que pasa por el mismo entrenamiento que cualquier otra máquina: utiliza algoritmos para analizar los datos proporcionados, aprender de ellos y predecir el resultado en relación con la situación en cuestión [132].
Dado que la IA toma decisiones únicamente en función de los datos que recibe como entrada, es importante que estos datos representen datos demográficos precisos de los pacientes. En un entorno hospitalario, los pacientes no tienen pleno conocimiento de cómo se crean o calibran los algoritmos predictivos. Por lo tanto, estos establecimientos médicos pueden codificar injustamente sus algoritmos para discriminar a las minorías y priorizar las ganancias en lugar de brindar una atención óptima. [133] Una revisión de alcance reciente identificó 18 desafíos de equidad junto con 15 estrategias que se pueden implementar para ayudar a abordarlos cuando se desarrollan aplicaciones de IA utilizando mapeo de muchos a muchos . [134]
También puede haber sesgos no deseados en estos algoritmos que pueden exacerbar las desigualdades sociales y de atención médica. [133] Dado que las decisiones de la IA son un reflejo directo de sus datos de entrada, los datos que recibe deben tener una representación precisa de la demografía del paciente. Los hombres blancos están sobrerrepresentados en los conjuntos de datos médicos. [135] Por lo tanto, tener datos mínimos de pacientes sobre minorías puede llevar a que la IA haga predicciones más precisas para las poblaciones mayoritarias, lo que lleva a peores resultados médicos no deseados para las poblaciones minoritarias. [136] La recopilación de datos de comunidades minoritarias también puede conducir a la discriminación médica. Por ejemplo, el VIH es un virus prevalente entre las comunidades minoritarias y el estado de VIH puede usarse para discriminar a los pacientes. [135] Además de los sesgos que pueden surgir de la selección de la muestra, los diferentes sistemas clínicos utilizados para recopilar datos también pueden afectar la funcionalidad de la IA. Por ejemplo, los sistemas radiográficos y sus resultados (p. ej., resolución) varían según el proveedor. Además, las prácticas laborales del médico, como el posicionamiento del paciente para la radiografía, también pueden influir en gran medida en los datos y dificultar la comparabilidad. [137] Sin embargo, estos sesgos se pueden eliminar mediante una implementación cuidadosa y una recopilación metódica de datos representativos.
Una última fuente de sesgo, que se ha denominado "sesgo de elección de etiqueta", surge cuando se utilizan medidas proxy para entrenar algoritmos que incorporan sesgo en contra de ciertos grupos. Por ejemplo, un algoritmo ampliamente utilizado predijo los costos de la atención médica como un indicador de las necesidades de atención médica y utilizó predicciones para asignar recursos para ayudar a los pacientes con necesidades de salud complejas. Esto introdujo un sesgo porque los pacientes negros tienen costos más bajos, incluso cuando son tan poco saludables como los pacientes blancos. [138] Las soluciones al "sesgo de elección de etiqueta" apuntan a hacer coincidir el objetivo real (lo que el algoritmo está prediciendo) más estrechamente con el objetivo ideal (lo que los investigadores quieren que prediga el algoritmo), por lo que para el ejemplo anterior, en lugar de predecir el costo, los investigadores se centrarían en la variable de las necesidades de atención médica, que es bastante más significativa. Ajustar el objetivo llevó a que casi se duplicara el número de pacientes negros seleccionados para el programa.
Las investigaciones de los años 1960 y 1970 produjeron el primer programa de resolución de problemas, o sistema experto , conocido como Dendral . [139] [140] Aunque fue diseñado para aplicaciones en química orgánica, proporcionó la base para un sistema posterior MYCIN , [141] considerado uno de los primeros usos más significativos de la inteligencia artificial en medicina. [141] [142] Sin embargo, MYCIN y otros sistemas como INTERNIST-1 y CASNET no lograron un uso rutinario por parte de los profesionales. [143]
En los años 1980 y 1990 proliferaron las microcomputadoras y se alcanzaron nuevos niveles de conectividad en red. Durante este tiempo, los investigadores y desarrolladores reconocieron que los sistemas de IA en el ámbito de la atención médica deben diseñarse para dar cabida a la ausencia de datos perfectos y aprovechar la experiencia de los médicos. [144] Se han aplicado enfoques que incluyen la teoría de conjuntos difusos , [145] las redes bayesianas [146] y las redes neuronales artificiales [ 147] [148] a los sistemas informáticos inteligentes en el ámbito de la atención médica.
Los avances médicos y tecnológicos ocurridos durante este período de medio siglo han permitido el crecimiento de las aplicaciones de IA relacionadas con la atención médica, entre ellas: