Qué es la Inteligencia Artificial y cómo impacta en la Atención Primaria de la Salud.

Javier O. Vilosio

La inteligencia artificial (IA) es una especialización la informática dedicada a la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Esto incluye la capacidad de aprendizaje (mejorar el rendimiento de un sistema en determinadas tareas, a través de la experiencia y la incorporación de nuevos datos), la resolución de problemas, y la percepción y la comprensión del lenguaje, es decir: el reconocimiento de objetos en imágenes, la identificación de sonidos y la interpretación de señales del entorno, y de entender y procesar el lenguaje humano: interpretación de textos y del habla, la extracción de significado, y la generación de respuestas coherentes.

Para todo ello la IA utiliza algoritmos y modelos matemáticos (por ejemplo las redes neuronales) para procesar rápidamente grandes cantidades de datos, y tomar decisiones basadas en los mismos. Estas redes neuronales son modelos matemáticos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Están formadas por capas de “neuronas artificiales” que procesan información y aprenden patrones a partir de datos.

El aprendizaje profundo (deep learning) es una rama del aprendizaje automático (machine learning) que utiliza redes neuronales con muchas “capas”^[1] para analizar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones^[2] complejos.

Estas capacidades, por otra parte, utilizan gran cantidad de recursos computacionales y energéticos.

Con el rápido avance de estas tecnologías se están aplicando innovaciones que prometen mejorar la calidad de los servicios de salud aumentando la eficiencia en el diagnóstico y el tratamiento, pero también en diferentes campos como la investigación, la epidemiologia, la gestión, etc.

Diagnóstico y Tratamiento

Algoritmos avanzados y aprendizaje automático, permiten que la IA analice grandes cantidades de datos médicos y detecte patrones que los humanos podrían pasar por alto en, por ejemplo, imágenes médicas, bioquímica y otros registros clínicos.

Gestión de Datos de Pacientes

Con la capacidad de procesar y analizar grandes volúmenes de información, los sistemas de IA pueden organizar y asegurar que los datos médicos sean accesibles y útiles para los profesionales de la salud. Esto facilita la toma de decisiones informadas y personalizadas en el ámbito clínico, pero también establecer patrones o perfiles de utilización de servicios, vigilancia epidemiológica y, en general, mejorar sustancialmente la capacidad de planificación estratégica de las organizaciones y sistemas de salud.

Asistentes Virtuales

Son plataformas que pueden ofrecer respuestas rápidas a las consultas de los pacientes, programar citas y proporcionar recordatorios de medicación, lo que incrementa la eficiencia y reduce la carga de trabajo de los profesionales de la salud.

Reducción de Errores Médicos

Al incorporar la IA en la revisión y análisis de tratamientos, recetas y diagnósticos, se minimizarían las posibilidades de errores humanos.

Hacia el futuro

La medicina personalizada^[3] es uno de los campos donde la IA tendrá un impacto muy significativo. Al analizar los datos genéticos y otros factores personales de los pacientes la IA podrá ayudar a diseñar tratamientos específicamente adaptados a las necesidades individuales, aumentando la efectividad de los tratamientos y reduciendo los efectos secundarios.

En materia epidemiológica, por medio del análisis de datos demográficos, históricos y ambientales, la IA podrá anticipar brotes de enfermedades y ayudar a los sistemas de salud a prepararse mejor para enfrentar futuras crisis sanitarias.

La creciente capacidad de los algoritmos para evaluar síntomas y proporcionar diagnósticos preliminares fortalecerán sustancialmente las actuales herramientas de telemedicina, especialmente útil en áreas rurales y regiones con escasez de profesionales de la salud.

También la vinculación de IA con dispositivos “vestibles”^[4] (wearables) tales como relojes inteligentes, monitores de actividad física y otros portátiles proporcionará datos en tiempo real sobre la salud del paciente. Esto permitirá intervenciones más rápidas y precisas.

Sin embargo, no son pocos ni poco relevantes los aspectos de orden normativo y ético que la IA plantea.

La primera y mas obvia es la amenaza a la privacidad de los datos de las personas, su comercialización en diferentes mercados y su potencial utilización para practicas criminales e inclusive antidemocráticas (control social). Nada de esto es nuevo, pero la IA en salud sin dudas implicará mayores riesgos y mayor preocupación de muchos actores sociales.

Los costos de la IA previsiblemente agravaran el problema de la inequidad en el acceso a los servicios de salud. Y la masificación de su uso requerirá de programas educativos y de entrenamiento en nuevas destrezas para su utilización efectiva y ética por parte del equipo de salud.

Finalmente, es previsible, aunque difícil de precisar, al menos para quien escribe estas líneas, la forma en que la IA modificará la forma de atención, y el vinculo equipo de salud-paciente; tanto por la disponibilidad de las herramientas en sí, como por la modificación de las expectativas y las demandas de los usuarios.

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^[1] Las “capas” son conjuntos de neuronas artificiales organizadas en distintos niveles que procesan la información. Cada capa transforma los datos de entrada y los pasa a la siguiente hasta obtener un resultado final.

^[2] Estructuras, regularidades o relaciones identificables dentro de los datos, que puede ser utilizada para hacer predicciones, clasificaciones o tomar decisiones automatizadas.

^[3] Enfoque de la atención médica que adapta los tratamientos y la prevención de enfermedades a las características individuales de cada paciente. Se basa en factores como la genética, el estilo de vida y el ambiente para ofrecer terapias más precisas y efectivas.

^[4] Dispositivos electrónicos diseñados para ser usados en el cuerpo, generalmente como accesorios, ropa o implantes.