Los algoritmos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están dominando lentamente el mundo, cambiando los procesos tradicionales en prácticamente todas las industrias, y la atención médica no es la excepción. Cuando abras tu cuenta de Netflix, el sitio web te recomendará ciertos títulos tomando en cuenta tus hábitos de visualizaciones anteriores. Los meteorólogos usan patrones climáticos previos para predecir resultados futuros. Y ahora los médicos pueden consultar millones de registros de salud electrónicos al diagnosticar y tratar a sus pacientes.

Las principales compañías tecnológicas, como Google, están tratando de recopilar tantos datos de salud como puedan para crear una especie de herramienta de búsqueda en línea para médicos y doctores. Cuando un médico evalúa a un paciente, los resultados clínicos anteriores y los datos del paciente le dirán qué hacer a continuación, para que puedan pasar al siguiente paciente lo más rápido posible sin cuestionarse ni comprometer la atención del paciente. Si tienes curiosidad sobre el futuro de la atención médica, sumérgete en todo lo relacionado con la Inteligencia Artificial y lo que entendemos por “atención predictiva”.

La deficiencia de atención

Los médicos tienen acceso a grandes cantidades de datos cuando evalúan a sus pacientes, incluido el historial médico del paciente, resultados clínicos similares e información sobre los últimos métodos de tratamiento. Sin embargo, cuando estamos expuestos a demasiada información a la vez, se crea lo que se conoce como “deficiencia de atención”. Nuestras mentes simplemente no pueden procesar y absorber esta información de manera significativa. Parte del plan de Google es condensar la información de atención médica tanto como sea posible, para que los médicos y los doctores no tengan que leer páginas de datos cuando tratan a sus pacientes.

Tomar decisiones en el acto

Cada segundo cuenta cuando la vida de un paciente está en juego, por lo que los médicos deben trabajar rápido. Los médicos también están trabajando más arduamente que nunca, y necesitan emplear su tiempo sabiamente si van a tratar a todos sus pacientes de manera efectiva.

Según una encuesta de 2018 realizada por la Physicians Foundation, los médicos trabajan en promedio 51 horas a la semana y atienden a 20 pacientes por día. Teniendo en cuenta su carga de trabajo, los médicos deben poder acceder a información significativa en cuestión de segundos en lugar de revisar el historial médico completo de un paciente.

En cualquier momento, los médicos deben decidir a quién van a tratar primero y en cómo basarse en los datos de su tabla. Decidir en qué datos enfocarse y cómo tratar mejor al paciente no siempre es fácil. Con la tecnología asistida por Inteligencia Artificial, el algoritmo puede comenzar a tomar algunas de estas decisiones en lugar del médico, por lo que pueden pasar más tiempo haciendo el trabajo y menos tiempo averiguando qué hacer a continuación.

Registros electrónicos de salud agregados

Para ayudar a los médicos a tomar decisiones complejas inmediatamente sobre el cuidado de la salud, Google está en el proceso de recopilar una gran cantidad de información sobre el cuidado de la salud de una gran variedad de fuentes. Para cumplir con las leyes de privacidad del paciente, como las descritas en HIPAA, los hospitales han acordado anular la identificación de los pacientes antes de divulgar estos registros. Los registros electrónicos de salud contienen una variedad de información importante, que incluye medicamentos, valores de laboratorio, diagnósticos, signos vitales y notas médicas.

Todos estos Registros electrónicos de salud se convertirán en un único formato de estructura de datos estandarizado, con información relevante ordenada y organizada por cada paciente. El nuevo invento de Google utilizará tres métodos de aprendizaje profundo para predecir resultados clínicos futuros. La tecnología también será capaz de resumir rápidamente eventos e incidentes médicos pasados ​​con pacientes con condiciones similares en relación con la situación en cuestión. Con este modelo, los médicos podían ver el resultado final antes de tratar al paciente.

La herramienta que podrá predecir un rango de importancia de la información clínica, incluye:

• Transferencias no planificadas a la unidad de cuidados intensivos.
• Hospitalizaciones no planificadas.
• Visitas a emergencias o reingresos dentro de los 30 días posteriores al alta del paciente.
• Duración de la estadía del paciente en el hospital.
• Mortalidad hospitalaria
• Diagnóstico primario
• Resultados de laboratorio atípicos que podrían indicar una nueva condición crónica o un problema de salud.
• Diagnósticos de facturación primaria y secundaria al alta del paciente.

Los médicos recibirán una alerta en su tableta o teléfono inteligente cuando la máquina prediga futuros eventos clínicos. La alerta también contendrá “mecanismos de atención” que rastrean la cantidad de información a la que accedió la máquina al predecir el resultado, como el número de palabras individuales en una nota, cálculos de laboratorio, medicamentos, etc. Esto ayuda al médico a decidir cuánta confianza deberían otorgarle al resultado previsto.

Es importante recordar que este nuevo sistema está destinado a ser utilizado como herramienta. Los médicos serán libres de utilizar o rechazar información sobre los resultados pronosticados según lo consideren conveniente. Los algoritmos de Inteligencia Artificial solo complementarán su conocimiento y experiencia médica, no lo reemplazarán por completo. Si bien este proyecto aún se encuentra en las primeras etapas, Google ha centrado sus esfuerzos en oftalmología y patología digital. Cuanta más información recopile Google a lo largo de los años, más completo será el algoritmo.

Google no es el único que experimenta con la salud predictiva. Amazon está buscando subir registros electrónicos de salud a la nube, mientras que los investigadores de la Universidad de Nottingham crearon recientemente un algoritmo de Inteligencia Artificial que puede predecir la muerte. Dependiendo de los resultados de este experimento inicial, la Inteligencia Artificial y la atención médica pueden ser una combinación perfecta.