Fernando Galán Galán
Profesor Titular de Medicina
Especialista en Medicina Interna
Experto en Miopatía Mitocondrial del Adulto
Fibromialgía y Síndrome de Fatiga crónica
Fernando Galán Galán Fernando Galán Galán Fernando Galán Galán Fernando Galán Galán

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Fernando Galán Galán

Profesor Titular de Medicina
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Fibromialgía y Síndrome de Fatiga crónica
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MEDICINA DEL FUTURO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA MEJORARÁN LA ATENCIÓN A LOS PACIENTES, PERO NO SUSTITUIRÁN AL MÉDICO.

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Les animaría a que releyeran un artículo anterior titulado:

 ALERTA ANTE LO QUE SE AVECINA. PROYECTO DE LEY EN ESTADOS UNIDOS CON POSIBLES SANCIONES DE LOS EMPRESARIOS A LOS EMPLEADOS QUE NO PARTICIPEN EN PRUEBAS GENETICAS.

 En la Ética a Nicómaco, escribe Aristóteles, “el médico considera sino la salud de los hombres, o, más bien aún, la de este hombre, ya que cura a cada persona» (E. N., I, 6, 1097a5-15).

Sí, Aristóteles tiene razón, el objetivo de la praxis médica es la salud de los seres humanos, y la de este ser humano en particular.

La tecnología nunca reemplazará a los médicos, pero SI puede hacer más fácil y precisa su práctica médica.

El papel de un doctor es multifacético. No es solo conocimiento clínico o uso de datos; es juicio, es comunicación, es diplomacia, es tacto, es reconocimiento de patrones. Fundamentalmente, es la capacidad de aplicar ese conocimiento y adaptarlo para satisfacer al paciente que se encuentra en frente, dentro de los marcos éticos y normativos vigentes.

En estos días, los pacientes muy rara vez tiene una sola enfermedad en un momento dado. Las máquinas, por muy buenas que sean, están muy lejos de poder manejar esa complejidad en este momento, y tampoco es probable que lo hagan.

Fundamentalmente, ninguna máquina o programa tiene ninguna "comprensión" de la condición humana.

La inteligencia artificial ha llegado a hospitales de todo el mundo. Desde poderosos algoritmos de diagnóstico hasta robots quirúrgicos finamente sintonizados, la tecnología se está haciendo notar en todas las disciplinas médicas. Quienes desconfían de la toma de control de un robot no tienen nada que temer; la introducción de la Inteligencia Artificial (IA) en el cuidado de la salud no tiene que ver necesariamente con enfrentar a las mentes humanas contra las máquinas.

  • También hay preocupaciones de seguridad del paciente. Todos somos conscientes del potencial de error humano, pero también pueden ocurrir errores en la tecnología.

Aunque a veces tememos que los robots estén liderando el ataque hacia la integración de la IA en la medicina, los humanos son los que tienen el poder de decisión y, en última instancia, impulsan el cambio. Decidimos dónde se debería aplicar la IA y qué es mejor hacerlo a la antigua.

¿Cómo se comparan en términos de precisión?

¿Qué contribuciones específicas o únicas puede hacer IA?

¿De qué forma la IA será más útil, o podría ser potencialmente dañina, en la práctica de la medicina?

  • Investigadores del Hospital John Radcliffe en Oxford, Inglaterra, desarrollaron un sistema de diagnóstico de IA que es más preciso que los médicos para diagnosticar enfermedades cardíacas, al menos el 80 por ciento de las veces.
  • En la Universidad de Harvard, los investigadores crearon un microscopio "inteligente" que puede detectar infecciones sanguíneas potencialmente letales: la herramienta asistida por IA fue entrenada en una serie de 100.000 imágenes obtenidas de 25,000 diapositivas tratadas con colorante para hacer que las bacterias sean más visibles. El sistema de inteligencia artificial ya puede clasificar esas bacterias con una tasa de precisión del 95 por ciento.
  • Un estudio de la Universidad de Showa en Yokohama, Japón reveló que un nuevo sistema endoscópico asistido por computadora puede revelar signos de crecimientos potencialmente cancerosos en el colon con un 94 por ciento de sensibilidad, un 79 por ciento de especificidad y un 86 por ciento de precisión.

La IA es quizás más útil para dar sentido a grandes cantidades de datos que serían abrumadores para los humanos. Eso es exactamente lo que se necesita en el creciente campo de la medicina de precisión.

  • Con la esperanza de llenar ese vacío está El proyecto diagnóstico humano (The Human Diagnosis Project (Human Dx), que combina el aprendizaje automático con la experiencia real de los médicos. La organización está recopilando información de 7.500 médicos y 500 instituciones médicas en más de 80 países con el fin de desarrollar un sistema al que cualquier persona (paciente, médico, organización, desarrollador de dispositivos o investigador) pueda acceder para tomar decisiones clínicas más informadas.

Pero es probable que el flujo de información – Inteligencia Artificial y el Big Data (grandes volúmenes de datos)- dé frutos de varias maneras.

Uno es un mejor diagnóstico.

Alguien preocupado por su corazón ahora puede comprar una correa de reloj que contiene un monitor de grado médico que detectará arritmias. Las aplicaciones están compitiendo para ver si pueden diagnosticar todo, desde cáncer de piel y conmoción cerebral a la enfermedad de Parkinson.

Se están realizando investigaciones para determinar si se puede analizar el sudor en busca de biomarcadores moleculares sin la necesidad de una prueba de sangre invasiva.

Un segundo beneficio radica en el manejo de enfermedades complejas.

Las aplicaciones para la diabetes pueden cambiar la manera en que los pacientes lo hacen, monitoreando los niveles de glucosa en la sangre y la ingesta de alimentos, reduciendo potencialmente el daño a largo plazo, como la ceguera y la gangrena.

 Una última ventaja permitir a las personas controlar su propia salud se debe a la generación y agregación de sus datos.

Internet ya permite a los pacientes buscar consultas en línea cuando y donde les conviene. Puede hacerse pruebas y análisis sin prescripción médica para analizar su sangre, secuenciar su genoma y controlar las bacterias en su intestino. Sin embargo, el cambio radical exige un cambio en el énfasis, de los  médicos a los pacientes y a los datos. Ese cambio está sucediendo. Las tecnologías como el teléfono inteligente permiten a las personas controlar su propia salud. Las posibilidades se multiplican cuando agrega los ingredientes cruciales que faltan: acceso a sus propios registros médicos y la capacidad de compartir información fácilmente con aquellos en quienes confía. Eso le permite reducir ineficiencias en su propio tratamiento y también proporcionar datos para ayudar a entrenar algoritmos médicos.

Pero preocupan las implicaciones de seguridad para el paciente de las aplicaciones que ofrecen consultas virtuales a través de teléfonos inteligentes.

  • Los pacientes tendrán consultas con médicos generales que no están familiarizados con su historial médico, o que no tendrán necesariamente acceso a ellos, o con información sobre los medicamentos que se les recetaron.
  • Los historiales médicos proporcionados por los propios pacientes raramente serán tan completos como los que tenga su médico de cabecera.
  • También hay muchos signos y síntomas que los médicos de cabecera tienen en cuenta al hacer un diagnóstico, que el paciente podría no pensar en plantear. Y una asistencia virtual no puede realizar un examen físico.

 Pero la atención médica cambiará. Las tareas y procedimientos que pueden automatizarse deben ser y serán. Los algoritmos harán que los diagnósticos basados en datos cuantificables sean mejores que cómo los humanos lo hacen ahora solos. Es fácil automatizar la fabricación de equipos o el transporte de pacientes.

El desafío surge cuando la empatía y la interacción interpersonal entran en juego. Los robots no alcanzarán este nivel de sofisticación durante mucho tiempo.

En un futuro previsible, parece que la inteligencia artificial ayudará a los médicos a proporcionar una atención más eficiente y rentable a los pacientes, en lugar de reemplazarlos.

REFERENCIAS

  • Professor Maureen Baker, Chair of the Royal College of GPs
  • The Economist Feb 1st 2018
  • Erwin Loh. The Future of Medicine. The Quaterly. 15 September 2017
  • Choong Ho Lee and Hyung-Jin Yoon. Medical big data: promise and challenges. Kidney Res Clin Pract. 2017 ; 36: 3–11.
  • Puneet Gupta. Machine Learning: The Future of Healthcare. Harvard Science Review MAY 16, 2017
  • Peter Hateley. Doctor AI will see you now: How artificial intelligence could change medicine. Student BMJ 3 enero 2017

PROF. DR. FERNANDO GALAN

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