La Inteligencia Artificial promete mucho en el cuidado de la salud, pero también enfrenta inmensas barreras.
Por Laszlo Beke, presidente de Bekesantos.
Las promesas de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector salud incluyen: apoyo personalizado para los pacientes y mayor eficiencia. Y la IA está generando entusiasmo y expectativas exageradas en todos lados. La realidad es que aquello que está ocurriendo en el campo del cuidado de la salud tiene el poder de convertirse en transformacional.
En Europa, los analistas predicen que Inteligencia Artificial en el sector salud puede salvar cientos de miles de vidas anualmente. En Estados Unidos piensan que además puede producir US$200.000/US$360.000 millones en ahorros en gastos médicos anualmente, que hoy en día son US$450 billones (17% del ptb).
La gama de soluciones que involucren la Inteligencia Artificial en el sector salud cubre estetoscopios inteligentes, cirujanos robóticos, el análisis de grandes conjuntos de data o a la habilidad de chatear con una IA médica. Las oportunidades abundan y ya existen realidades:
- Existe evidencia que los sistemas de IA pueden aumentar la precisión diagnóstica y el seguimiento de las enfermedades; pueden mejorar los resultados de los tratamientos y sugerir mejores tratamientos.
- Pueden aumentar la eficiencia en los hospitales y en las operaciones, asumiendo tareas como la transcripción médica, el monitoreo de los pacientes y también agilizando la administración.
- Pueden ya estar acelerando el tiempo que toma la llegada de los fármacos a la etapa de pruebas clínicas.
Sin embargo, también es cierto que la IA ha sido utilizada por años en el cuidado de la salud, pero la integración ha sido lenta y los resultados frecuentemente han sido mediocres. Para que esto haya ocurrido hay razones buenas y razones malas. Las buenas razones son que en el cuidado de la salud, para proteger la seguridad del paciente se exigen altas barreras probatorias en la introducción de nuevas herramientas. Las malas razones involucran la data, la regulación y los incentivos. Superar esas trabas seguramente brindará lecciones para el aprovechamiento de la IA en otros sectores.
Data
Los sistemas de IA aprenden a través del procesamiento de inmensas cantidades de data, algo que los proveedores de atención médica tienen en abundancia. Pero la data de la salud está altamente fragmentada y existen reglas muy estrictas para su uso. Los estados reconocen que los pacientes quieren su privacidad médica protegida, pero estos también esperan mejor cuidado y más cuidado personalizado. Se estima que solo en Estados Unidos alrededor de 800.000 personas sufren las consecuencias de malas decisiones médicas.
Mejorar la precisión y reducir el sesgo en las herramientas de IA requiere que ellas sean entrenadas en grandes conjuntos de datos que reflejen la diversidad amplia de los pacientes. Encontrar maneras seguras en las cuales la data se puede mover más libremente ayudaría. Pero ello, también beneficiaría a los pacientes, ya que deberían tener el derecho del acceso a sus datos en un formato digital y portable. Las empresas del área de salud enfocadas en consumidores ya están usando la información generada por los vestibles, con diferentes grados de éxito. Los registros portables de los pacientes les permitiría aprovechar el uso más completo de dicha data y además que estos asuman mayor responsabilidad por su salud.
Manejo y regulación de la innovación
En muchos países la gobernanza de IA en la salud, al igual que en otras áreas, está teniendo dificultades serias manteniéndose al día con el rápido avance de la innovación. Las autoridades regulatorias pueden ser lentas en el proceso de aprobación de nuevas herramientas de IA o pueden estar limitadas en su capacidad o su experticia. Los estados necesitan equipar a los reguladores para poder evaluar las nuevas herramientas de IA. También necesitan cubrir las brechas regulatorias existentes en los eventos desfavorables y en el continuo monitoreo de los algoritmos para asegurar que estos se mantengan precisos, seguros, efectivos y transparentes. Esto no será nada fácil. Una solución sería que los países trabajen en conjunto, aprendan el uno del otro y creen unos estándares globales mínimos.
Instituciones e incentivos
La IA promete reducir los costos médicos asistiendo o reemplazando a trabajadores, mejorando la productividad, reduciendo los errores, frenando o reduciendo los gastos, todo esto mientras se mejora el servicio. Hay una necesidad desesperada que eso ocurra. En el mundo pudieran faltar hasta 10 millones de trabajadores de la salud para el 2030, alrededor del 15% de la fuerza de trabajo actual. En el caso del exceso en los gastos administrativos, estos representan alrededor del 30% en Estados Unidos por encima de los costos en otros países.
Sin embargo, ahorrar no será fácil. Los sistemas de salud están conformados para mejorar el servicio de salud, no para ahorrar costos. Las nuevas tecnologías pueden representar hasta el 50% del crecimiento anual del costo del cuidado de la salud. Implementar los nuevos sistemas aumentará los costos y la complejidad. El rediseño de los procesos para el eficiente uso de la IA probablemente será resistido por pacientes y médicos. Aun cuando, la IA podría hacer el triaje por teléfono o proveer resultados rutinarios, pero es posible que los pacientes exijan atención presencial.
Adicionalmente, muchos de los sistemas de salud operan sobre la base de reconocer el volumen de trabajo. Ellos tienen pocas razones para adoptar tecnologías que reducen el número de visitas, de pruebas o de procedimientos. En el caso de las instituciones públicas, la reducción de costos podría llevar a un menor presupuesto el año siguiente. A menos que los estados cambien estos incentivos, de manera que se combinen los mejores tratamientos con las nuevas eficiencias, la innovación aumentaría los costos. Por ello, los estados y las autoridades de la salud tendrían que fondear esquemas dedicados a la prueba y a la implementación de las nuevas tecnologías de IA.
Sector privado
Mucha de la carga para la promoción de IA en el cuidado de la salud recae en los gobiernos y los reguladores. Sin embargo, las empresas también necesitan intervenir. Las aseguradoras ya utilizan herramientas de IA para negar la atención injustamente; hay algoritmos que han cometido errores. Las empresas tienen la obligación de asegurar que sus productos sean seguros,confiables y responsables y que los humanos, con sus fallas, se mantengan en control. Estos obstáculos son formidables, pero los beneficios potenciales son tan inmensos que el caso para logar superarlos debe ser obvio.