La inteligencia artificial (A.I, por las siglas en inglés) tiene el potencial de transformar la salud y promover marcados cambios en nuestras vidas.
A grandes rasgos A.I. emplea programas computarizados que imitan la inteligencia humana en busca de soluciones a preguntas o problemas. Tiene la capacidad de agregar grandes cantidades de datos para buscar patrones y predecir resultados. Hay por lo menos diez áreas en las cuales se anticipa que A.I. provocará cambios en el campo de la salud.
- Acelera el desarrollo de nuevos medicamentos: El proceso de probar componentes químicos para ver su potencial curativo se caracteriza por ser laborioso y costoso. El desarrollo de una nueva droga puede tardar más de 10 años y costar entre $1,000 millones y $2,000 millones, según el Congressional Budget Office. Se estima que A.I. puede probar el potencial de miles de componentes químicos en una fracción del tiempo y así, reducir significativamente el periodo de investigación y desarrollo para nuevos medicamentos y bajar los costos. En los próximos años podríamos ver un incremento en el número de terapias desarrolladas, quizá con menos riesgos envueltos y mayor efectividad.
- Eficiencia: El campo de la salud se caracteriza por el manejo de miles de datos, lo cual aumenta el costo administrativo de los hospitales, los planes médicos y las oficinas médicas. A. I. puede eliminar las horas que toma en entrar datos. En un artículo reciente en el New York Times se reporta como un médico de familia en Tennessee utiliza A.I. para reducir la carga administrativa de documentar los expedientes de sus pacientes, de una tarea que le tomaba dos horas al día ahora le toma 20 minutos. Así que, en ese caso y otros, hay un creciente número de médicos usando A.I. como asistente médico virtual.
- Cirugías: A.I. en la forma de robótica ya se emplea en una serie de cirugías al permitirle al médico ver más y ser menos invasivo.
- Diagnósticos: A.I. puede acelerar el proceso de diagnóstico, sobre todo, al analizar imágenes en las cuales se pueda detectar más temprano un melanoma o cáncer de la mama en mamografías. Aunque aún no se ha reconocido su capacidad de diagnóstico para todo tipo de condición, el FDA ya ha aprobado una serie de algoritmos de A.I. para el diagnóstico de algunas. Hungría es uno de los pioneros que utiliza A.I. En cinco de sus hospitales los radiólogos utilizan A.I. para evaluar miles de mamografías, detectar lesiones más temprano y eliminar biopsias innecesarias.
- Manejo de condiciones crónicas: El uso de A.I. en la evaluación de récord médicos puede arrojar patrones de riesgos en algunos pacientes y ayudar al médico y al plan médico a recomendar acciones antes de que la salud de la persona se deteriore.
- Sala de emergencia: A.I. puede ser más efectivo en alertar al personal de sala de emergencia quién requiere cuidado inmediato y qué tipo de cuidado.
- Mejorar la relación médico-paciente: Se está utilizando A.I. para mejorar la forma en la que los médicos se comunican con sus pacientes con la preparación de guiones claros que comuniquen compasión y empatía. El Dr. Eric Topol, un reconocido cardiólogo y autor del libro Deep Medicine- How Artificial Intelligence can Make Healthcare Human Again, considera que A. I. tiene la capacidad de inyectarle nuevamente “humanidad” a la práctica de medicina al liberar al médico de las tareas que interfieren con lograr una conexión con su paciente.
- Adiestramiento médico: A.I.aumenta la capacidad para adiestrar al médico y le da más herramientas en su desarrollo como profesional médico y especialista.
- Mayor acceso: En la medida que A.I. avance, se espera que el médico tendrá más tiempo para el paciente y deben surgir también alternativas virtuales de médicos y enfermeras.
- Empoderar a las personas a tomar mayor control de su salud: Los consumidores tendrán más acceso a programas y pruebas en el hogar hechos a base de A.I. que sean confiables y cuenten con la aprobación de entidades regulatorias para así tomar más control de su salud.
Al igual que otras tecnologías transformadoras, A.I. todavía está en una etapa temprana. En la actualidad, se estudian también sus debilidades para que sus resultados sean más confiables.
