Tecnologías preparan asalto a la atención primaria | Tecnología

“Estoy luchando contra la cabeza y la barriga. Tenía diarrea”, escribe en ChatGPT y Géminis Raquel Jiménez, una estudiante de 18 años que siguió el último curso de Bachillerato en un instituto de Sevilla. Por eso los exámenes y la cercanía de las pruebas de acceso a la universidad se generan por Un empresario, pero la ciudad médica está más cerca de lo que la oferta tiene prevista para dentro de 15 días. “Lamento que no te sientas bien”, responde a las plataformas antes de retomar posibles causas, propone remedios y recomienda a tu médico si los síntomas persisten. Ambas plataformas, en en sus versiones más básicas, ofrecen algo de empatía, posibles diagnósticos y sugerencias de tratamientos. Las big tech se están perfeccionando con estos sistemas para que sirvan de altar a los consultores y ayuden a sus máquinas a conversar como parte de la atención primaria, pero siempre, como herramienta de asistencia, del médico. Copiloto y posible solución al colapso de atención primaria.

La inteligencia artificial ha demostrado una enorme eficacia en las prácticas médicas del mundo real. “LucidWave (un programa de inteligencia artificial (IA)) permite disponer de cualquier parte, con tecnología portátil e inalámbrica, de imágenes ecográficas médicas, para procesar los datos y proporcionar un diagnóstico previo al médico”, explica el belga Bart van Duffel. Miembro del proyecto y director de innovación de la Universidad Católica de Lovaina. Durante el último congreso internacional de la Sociedad Española de Medicina Preventiva, Salud Pública y Gestión Sanitaria (Sempspgs), diversos hospitales presentan aplicaciones en curso para la gestión de enfermedades de declaración obligatoria (Reina Sofía de Córdoba), vigilancia de infecciones hospitalarias (Universitario de Ourense) y la proteína corporal (Jiménez Díaz) o el registro de tumores.

Pero estas aplicaciones están avanzadas en áreas concretas. Las grandes tecnológicas son las que más quieren y aprenden el principio del sistema sanitario e instalan la atención primaria, como lo demuestran al menos una vez al año, el 81,4% de las mujeres y el 72,3% de los hombres, según el Instituto Nacional de Estadística.

Una revisión de 53 encuestas sobre el impacto de la IA en el valor de las herramientas de apoyo a la toma de decisiones para ayudar a mejorar la detección de errores y la gestión de medicamentos. IBM, que cuenta con Watson Health, proporciona recursos como chatbots las 24 horas del día, recuperando información básica y alertando sobre posibles cambios que requieren atención adicional.

Microsoft está desarrollando en el entorno profesional Azure Health Bot, un sistema conversacional basado en información médica, protocolos de clasificación y modelos de lenguaje utilizados para comprender la terminología clínica.

Google también ha entrado en este mercado con la familia de modelos MedLM. Greg Corrado, responsable de Inteligencia Artificial para la Salud de la multinacional, creó las herramientas de análisis de imágenes de rayos X y AMIE, una aplicación “optimizada para el diagnóstico y la conversación que emula las interacciones entre paciente y médico”.

Miguel Ángel Mayer, especialista en medicina familiar y comunitaria y autor de un artículo publicado en Atención Primaria, Considere que “si bien está claro que la IA ofrece múltiples oportunidades y su futuro parece prometedor, presenta diversos proyectos en su aplicación, especialmente en medicina”.

Ventas y Desafíos

Entre ventas, Mayer ha desarrollado su capacidad para automatizar procesos administrativos y facilitar la toma de decisiones respecto a diferentes fuentes de datos, desde las características de los pacientes, sus síntomas y los medicamentos que dieron resultados de las pruebas o datos genéticos. “Puede ayudar a generar sugerencias diagnósticas y terapéuticas, además de revelar un papel muy importante en el manejo de enfermedades crónicas”, escribe.

Pero el especialista ve ciertos límites. El primero es la calidad de los datos que alimentan el sistema. La investigadora de Google, Sharavya Shetty, observó esta deficiencia al desarrollar IA para soluciones dermatológicas: “Muchos datos recopilados en clínicas clínicas pueden incluir cánceres de piel y afecciones más graves, pero es importante tener en cuenta que las preocupaciones más comunes son, por ejemplo, una reacción alérgica. Para resolver esta brecha, regresó a la Universidad de Stanford para construir un banco de imágenes que incluyera a jóvenes, hombres, colores de piel, edades o géneros de la mayor diversidad política posible.

Mayer también favorece la deshumanización de la medicina si el peso de la tecnología es excesivo. Corrado también afirmó haber considerado esta limitación en su proceso de desarrollo: “La empatía es parte fundamental de la medicina y, por eso, diseñamos este modelo (AMIE) para comunicar con respeto, explicar las cosas con claridad y ayudar al individuo en su proceso. de decisiones”.

Un desafío más que las indicaciones, las respuestas falsas con apariencia de veracidad que pueden flaquear a los sistemas de IA por falta de datos como socio base o errores en la generación de la solución.

José Ruipérez es médico de atención primaria y acoge amablemente en su consulta a los propietarios de robots conversacionales, a los que puede dedicar entre seis y 10 minutos en pleno centenario de los diarios de los pacientes: “El robot puede recuperar información antes de la presente consulta e incorporarla . datos de análisis, electrocardiogramas o información relevante del paciente. Esto nos permite optimizar el tiempo que podemos dedicar. Pero la exploración no garantizará que se puedan mirar los ojos del paciente. Algunas personas más familiarizadas con la tecnología pueden volver a utilizar estas herramientas, pero la mayoría quiere y necesita el trabajo personal”.

En este sentido, las tecnologías insisten una y otra vez en que sus desarrollos no son sustitutos tan complementarios. Corrado es tajante: “No somos capaces de tomar decisiones, no somos capaces de tomar una decisión ni de compartir un resultado o una cosa en relación al estilo. Somos conscientes de la parte de la conversación en la que el médico copia información y le preguntamos qué está haciendo. Podemos explorar cómo podemos hacerlo en términos de servicios, empleo y beneficio para las personas”.

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