¿Te has imaginado que se pudiera analizar el riesgo que corres de enfermarte, por medio de un algoritmo con tus datos clínicos, demográficos, de laboratorio y de conducta? ¿Y que, con unos cuantos datos, los oncólogos pudieran crear análisis predictivos para tomar decisiones informadas, por ejemplo, cuántas quimioterapias son necesarias o cuál es la dosis recomendada para cada paciente?
Todo esto va dejando el terreno de la imaginación, ya que los límites entre medicamentos, dispositivos médicos, software y datos de pacientes cada vez son más imperceptibles.
Ahora los pacientes esperan un servicio de los más altos estándares de eficacia, eficiencia y calidad en todos los aspectos de sus vidas; los médicos necesitan más que nunca datos de múltiples fuentes de información, los cuales se concentren en una sola; y por otro lado, los proveedores de gobierno buscan mejores resultados económicos y cargas financieras más ligeras.
Estas tendencias convergen haciendo que el diseño sea un tema de nivel ejecutivo para los gobiernos, las compañías farmacéuticas y las manufactureras de dispositivos médicos. Sin un diseño de primera clase, es difícil lograrlo y, lo que es más importante, hacer posible una experiencia consistentemente buena para el paciente.
Pues gracias a la Inteligencia Artificial (IA) aplicada en temas de salud, lo planteado puede ser realidad y este tema se ha convertido en un factor disruptivo en el entorno médico.
Gran potencial con grandes desafíos
La Inteligencia Artificial parece estar en todas partes: la experimentamos en casa y en nuestros teléfonos, en los restaurantes y en los cines, en los hospitales y en las escuelas; incluso algunos gobiernos han puesto en marcha iniciativas bastante ambiciosas de IA.
Antes de saber si podemos creerles a los empresarios y a los innovadores empresariales, la Inteligencia Artificial estará en casi todos los productos y servicios que compremos y usemos.
Además, su aplicación en la resolución de problemas públicos está creciendo a pasos agigantados. Esto se refleja en datos de la encuesta sobre el uso y adopción de Inteligencia Artificial, elaborada por el McKinsey Global Institute (2018), en la que temas como tecnología y comunicaciones, servicios financieros, transportación y logística, y atención en la salud no sólo muestran el liderazgo, sino que existen altísimas expectativas de continuar con inversiones económicas significativas, en contraparte con otros rubros que se consideran rezagados.
Por tanto, el crecimiento de la inversión en iniciativas de IA es indefectiblemente notable debido al gran potencial, tanto de mercado como de innovación y costos, que representa una apuesta real a este concepto tecnológico.
A través de la Transformación Digital, podemos irrumpir en las viejas prácticas y los procesos para empezar a capacitar a nuestros profesionales clínicos y hacer partícipes a los usuarios, a fin de mejorar el servicio médico, optimizar la eficacia y eficiencia clínica y operativa, ayudar a ofrecer mejores diagnósticos y tratamientos, y con todo esto impactar en la calidad de vida de los pacientes.
Como puede verse, la IA en la salud tiene un gran potencial de crecimiento, ya que es capaz de aprender, comprender, actuar y analizar enormes cantidades de información, en tiempo real y con gran rapidez. De hecho, podría ayudar a generar un nuevo sistema de salud que sea capaz de universalizar los servicios, permitiendo reducir el número de errores médicos.
También es cierto que son demasiados los desafíos que afronta la tecnología en el campo de la salud: en temas económicos, legales, organizativos, de los usuarios o de la misma tecnología, por ejemplo, la explotación de técnicas de análisis de Big Data por cuestiones de protección de datos, aunque hay brechas que podemos usar a nuestro favor para proporcionar un sistema global de información clínica basada en datos, el cual ayude en el proceso de la correcta toma de decisiones.
Eficacia, precisión, ahorro
A medida que avance la adopción de herramientas de IA, en conjunto con el Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en inglés), la integración de datos e información hará posible pasar a la siguiente fase de la Transformación Digital, gracias a la coordinación de múltiples dispositivos que trabajen de forma independiente sumando esfuerzos.
La organización Allied Market Research, en un estudio publicado en 2016, expuso que “la principal razón de este crecimiento tiene que ver con la disponibilidad de dispositivos usables (wearables) y el cada vez más bajo costo de los sensores, así como la indiscutible necesidad de mejorar la eficiencia y eficacia de los servicios públicos de salud”.
Por otro lado, una investigación realizada por Accenture en 2017 arrojó que, con el uso de los asistentes para personal de enfermería o la agilización de los trámites, podrá darse un ahorro anual de 123 mil millones de euros a nivel global.
Esta consultoría asegura que, gracias al uso de robots que apoyen el proceso de análisis de información sobre los registros de los preoperatorios, la precisión del cirujano mejorará, reduciendo en un 21% la estancia en los hospitales.
De igual forma, los asistentes de enfermería ahorrarían un 20% del tiempo dedicado al tratamiento presencial y con ello la agilización del papeleo reduciría el tiempo de esta área en un 17% para los médicos y 51% para los asistentes.
Finalmente, es importante considerar que poner en marcha una iniciativa de AI en el sistema de salud pública requiere, como lo indica McKinsey Global Institute (2018), identificar, dimensionar y encarar las barreras que, de manera inercial, se presentan al inicio de una iniciativa de estas dimensiones y que describe como:
- Fuente y etiquetado de datos (por tanto, es necesario hacer tangible el expediente único electrónico)
- Obtención, procesamiento y minería de una cantidad de datos muy grande
- Abordaje y socialización del conocimiento por parte de todos los actores involucrados en el proceso de salud pública
- Identificación de los sesgos tanto en los datos como en los algoritmos, lo cual podría impactar en la toma de decisiones de un sistema inteligente
Estamos por enfrentar un reto mayúsculo, toda vez que se presenta una triada de proporciones considerables: la necesidad social, el pensamiento disruptivo/contraintuitivo en la Administración Pública y el uso de sistemas de Inteligencia Artificial que permitan lograr una mejor relación en la fórmula Necesidad-Política pública-Costo-beneficio.
En coautoría con:
Abraham Rublúo Parra
Director General del Seguro Popular en el Estado de Hidalgo y Maestrante en Administración de las Organizaciones de la Salud por la Universidad La Salle Pachuca, con una trayectoria de más de diez años en la Administración Pública.