La IA ayuda a predecir enfermedades con mayor precisión y personalizar el tratamiento, según la profesora Karin Verspoor, directora de la Escuela de Ciencias de la Computación de la Universidad RMIT de Australia.
La aplicación de la IA en la atención sanitaria se está convirtiendo gradualmente en una tendencia global en auge. Para discutir este tema, la profesora Karin Verspoor conversó con VnExpress sobre los avances en este campo.
- Profesor, ¿podría analizar las tendencias de la aplicación de la IA en la atención médica a nivel mundial?
- Hablando de salud, una de las áreas más maduras de uso de la IA es el procesamiento de imágenes. Por ejemplo, las aplicaciones de visión artificial que aprovechan el aprendizaje automático pueden diagnosticar y detectar enfermedades. La tecnología también se utiliza para interpretar resultados de radiografías de tórax o clasificar lesiones de la piel que podrían ser signos de cáncer. Muchos hospitales también implementan asistentes quirúrgicos robóticos con alta precisión y eficiencia, apoyando a los cirujanos en función de las características de cada paciente.
Estamos viendo un progreso creciente en el uso de IA para guiar la toma de decisiones clínicas utilizando datos clínicos más diversos. Por ejemplo, los datos registrados en los historiales clínicos electrónicos, incluidos tanto los datos estructurados (por ejemplo, biomarcadores sanguíneos, signos vitales) como los datos no estructurados (datos de notas, informes, información genética).
Otra tendencia notable es que existen aplicaciones de IA más amplias relacionadas con entornos clínicos. Se pueden ver dispositivos que pueden ayudar en la documentación clínica tomando notas automáticamente, narraciones clínicas durante la cirugía o registrando historias de pacientes durante las consultas médicas.
La profesora Karin Verspoor en el tercer seminario anual Vietnam-Australia sobre cooperación para promover la Industria 4.0, celebrado el 20 de octubre de 2022. Foto: Personaje proporcionado
- ¿Por qué la tecnología de procesamiento de imágenes está teniendo un impacto tan profundo en el campo de la salud?
- Esto se debe a la especificidad del sector salud, que dispone de datos más frecuentes y sistemáticos que muchos otros tipos de datos clínicos. En la industria médica hay un número limitado de dispositivos y fabricantes de imágenes, por lo que los datos son bastante consistentes.
Además, las imágenes se adaptan bien a los algoritmos de IA actuales. Pueden verse como una matriz de píxeles completamente densa, lo que significa que cada celda de la matriz tiene un valor. Este tipo de datos se adapta bien a los métodos de representación matemática y análisis que pueden realizar los métodos de IA.
También hay una gran cantidad de datos de imágenes etiquetados (por ejemplo, diagnósticos conocidos asociados a cada imagen). Eso significa que implementar el aprendizaje automático supervisado es muy simple. Estos sistemas han demostrado ser muy eficaces y funcionan a la par, o incluso mejor, que los expertos humanos en algunos casos.
- En ese panorama general, en Vietnam, ¿cómo se aplica la IA en la salud pública?
- En los países en desarrollo, la implementación de sistemas de software como los registros médicos electrónicos puede ser menos común. Estos países también tienen menos acceso a la tecnología y a los recursos médicos, lo que afecta el desarrollo de algunas aplicaciones que dependen de la recopilación electrónica de datos.
Sin embargo, la tecnología y la IA aún pueden aportar beneficios significativos a los usuarios de estos países y de Vietnam. La IA aporta experiencia especializada incluso cuando no está disponible localmente. En lugar de dispositivos especializados, puede utilizar sensores en productos populares como teléfonos móviles y relojes inteligentes para registrar datos de salud. Algunas herramientas pueden analizar grabaciones de tos para diagnosticar Covid-19 o detectar fibrilación auricular a partir de los ritmos cardíacos utilizando datos de estos dispositivos.
Los asistentes de salud inteligentes se pueden implementar a través de una aplicación, lo que permite a los pacientes tener más control sobre su salud.
- ¿Cuáles son entonces las barreras para aplicar la IA en la atención médica?
- La principal barrera para la IA en la toma de decisiones clínicas implica la recopilación de datos de la población vietnamita. Cualquier herramienta de IA debe adaptarse a las características específicas de la población. Es decir, los datos de entrada son consistentes con los datos con los que se entrenó el modelo.
Las herramientas de IA a menudo no se trasladan fácilmente de un contexto a otro. Esto implica que, para que la IA funcione bien y con seguridad en el contexto vietnamita, las herramientas deben adaptarse y evaluarse adecuadamente en ese contexto. Esto requiere inversión en infraestructura digital en los centros de salud de Vietnam. La inversión es igual en todos los aspectos: instalaciones médicas, sistemas de registros médicos electrónicos, intercambio de datos y mecanismos de vinculación entre proveedores de atención médica.
Un desafío mayor consiste en identificar los problemas que deben abordarse en el entorno único de Vietnam para que la IA pueda ser más valiosa. Esto requiere la colaboración entre investigadores, innovadores en IA y líderes del sector salud para identificar oportunidades, establecer prioridades e impulsar la inversión.
- ¿Puede compartir algunas experiencias de Australia en este campo?
- En Australia, la Covid-19 ha acelerado la adopción de tecnologías de salud digital y ha fortalecido esta demanda. Los confinamientos y las restricciones han obligado a las personas a recurrir a la atención médica en línea. Esto ha cambiado el panorama de la atención médica, creando una tendencia a utilizar la tecnología para apoyar la atención médica y el bienestar general.
Estos cambios fueron notados y apoyados por la comunidad. Esto ha dado lugar a conversaciones nacionales (en el gobierno y en los medios de comunicación) sobre la regulación del software como dispositivo médico, la ética del uso de la IA en un contexto médico y el valor de los datos de salud como recurso público. Por muy valiosos que sean, las organizaciones deben respetar la sensibilidad y la privacidad de estos datos.
Creo que Vietnam puede aprender de esta experiencia, que consiste en involucrar al público y comprender las oportunidades que la IA aporta al sector sanitario. En última instancia, serán los pacientes y los consumidores quienes se beneficiarán de la adopción de estas tecnologías. Pero también nos basaremos en sus datos para construirlos y evaluarlos. Por lo tanto, es importante generar confianza en los sistemas de IA, tanto por parte de los pacientes como de los proveedores de atención médica.
La profesora Karin Verspoor (extrema izquierda) en una discusión con expertos sobre el potencial de la IA. Foto: Personaje proporcionado
- ¿Cómo predice el desarrollo futuro de la IA en la atención médica?
- Hoy en día, la IA está presente en la mente de la gente más que nunca. El entusiasmo en torno a ChatGPT y la IA generativa ha hecho que los usuarios estén cada vez más interesados en utilizar la inteligencia artificial para resolver innumerables problemas en los negocios y en la vida.
La aplicación de la IA en la salud y el bienestar no es una excepción y seguramente veremos una mayor innovación en esta área. Creo que habrá muchas oportunidades para aprovechar la IA para mejorar la atención al paciente, a través de la integración de datos multimodales y modelos predictivos complejos.
La IA ayuda a predecir con mayor precisión los resultados de los pacientes y la progresión de la enfermedad y a proporcionar planes de tratamiento altamente personalizados. Podremos aprovechar la tecnología para capturar la actividad médica registrada, proporcionando así conocimiento y evidencia del impacto del tratamiento. Esto conduce a mejoras adicionales en la práctica, un círculo virtuoso conocido como el Sistema de Salud de Aprendizaje.
Podemos mejorar la experiencia del paciente sugiriendo proactivamente pasos en el proceso de tratamiento y proporcionando a los médicos la información adecuada para respaldar sus decisiones. Incluso podemos mejorar la experiencia del paciente aprovechando la IA para hacer que las interacciones con el sistema de atención médica sean más “humanas”. Por ejemplo, apoyar las tareas de preparación y registro de documentos para que los médicos puedan tener más tiempo para hablar con sus pacientes. Algunas herramientas de traducción en tiempo real permiten una configuración multilingüe, lo que ayuda a traducir el lenguaje médico complejo en información más comprensible y aumenta la eficiencia de la comunicación con el paciente.
Los pacientes tendrán más autonomía en el cuidado de su propia salud. También utilizan tecnología digital para recopilar, gestionar, analizar e interpretar sus propios datos de salud, lo que les permitirá estar más informados al interactuar con el sistema de salud.
Minh Tu
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