Inteligencia artificial | 10 JUN 15

El que busca…. encuentra?

Uno de los logros en la era de la información está representado por sistemas de soporte que apoyan la toma de decisiones de profesionales de la salud y brindan a pacientes información específica y controlada sobre temas de su interés.

El artículo presente muestra la evolución de estas herramientas y analiza cómo pueden ser usadas para lograr un medicina más precisa y eficaz, y a la vez muestra aquellos aspectos que necesitan ser pulidos.

En el año 1999, el analista financiero Jason Maude  llevó a su hija Isabel de 3 años al hospital por un cuadro de varicela. Luego de varias consultas por una evolución tórpida donde los médicos mantuvieron el diagnóstico, la paciente es internada en Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos (UCIP) por falla multisistémica, con el diagnóstico de fascitis necrotizante y síndrome de shock tóxico. Pasaron casi dos meses antes que fuera dada de alta.

Maude podría haber iniciado una demanda, pero en su lugar pensó que los médicos cometieron un error sin mala fe, ya que la fascitis necrotizante y el síndrome de shock tóxico son complicaciones poco frecuentes de la varicela. Comenzó entonces a idear soluciones para ayudar a los médicos en la revisión de los síntomas de un paciente y el repaso de las posibilidades diagnósticas que no se hayan considerado. Con la ayuda de programadores y los médicos de Isabel de la UCIP, Maude y su esposa crearon un software al que llamaron como su hija que cumple justamente esa tarea.  Si se ingresa un conjunto de características clínicas de un paciente, el programa Isabel enumera los posibles diagnósticos entre 6.000 enfermedades, ordenados desde lo más probable a lo menos probable.

Isabel actualmente se utiliza en hospitales de Estados Unidos y alrededor del mundo, y forma parte del rápido crecimiento de los Sistemas de Soporte en la Toma de Decisiones Clínicas (SSTDC) como herramientas basadas en Inteligencia Artificial (IA). El objetivo futuro es que los cuidadores y pacientes puedan contar con una herramienta informática de análisis casi instantáneo en sus computadoras, que genere diagnósticos y opciones de tratamiento que complementen el trabajo de los médicos y disminuya la posibilidad del error humano. Sus creadores abogan que el próximo gran avance no vendrá de nuevos fármacos, sino de la información de la mano de la IA.

Hablar de IA no es reciente. Ya en 1967 se publicaba en The Lancet un artículo que trataba sobre la revolucionaria colaboración de la computación en los diagnósticos médicos. Los primeros programas -Internista, por ejemplo-  contenía la experiencia de un único médico, cuyas respuestas a cientos de preguntas fueron codificadas como una serie simple de reglas, lo que sencillamente resultó ser muy limitado. Programas de diagnóstico actuales, como Isabel  y Dxplain -desarrollado en el Hospital General de Massachusetts- también se basan en la experiencia pero a gran escala; las bases de datos contienen información sobre miles de enfermedades, extraída de libros de medicina, revistas científicas y opinión de expertos; y son actualizadas regularmente.
Considerando que la mayoría de los errores diagnósticos son fallas cognitivas simples, y que los médicos son propensos a la "certeza prematura", los programas actuales suprimen esa certeza poniendo sobre la mesa el abanico completo de posibilidades diagnósticas.

Para evaluar cómo se llega a un diagnóstico, investigadores de Boston hicieron un seguimiento de 10 cardiólogos pediátricos por más de una semana, obteniendo casi 1.200 decisiones clínicamente importantes. Resultó que apenas una de cada cinco decisiones se basaba en evidencia publicada. Los médicos trabajaron sobre todo desde su propia experiencia, formación y sentido común. Pero más allá de corazonadas clínicas, los cardiólogos del estudio eran miembros de un departamento de cardiología de renombre mundial, que suman un total combinado de 185 años de experiencia universitaria y más de 1.100 publicaciones médicas.

 

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