Es el típico día frío de enero de 2030: como siempre, estos días llega el pico de la temporada de gripe. En esta época del año, hace diez años, las clínicas y consultorios médicos estaban llenos de pacientes esperando una visita; hoy, los médicos y los pacientes se mueven fácilmente a través del sistema difuso.
¿Que ha cambiado? La atención conectada se ha convertido en una realidad, después de años de sistemas de salud siempre en problemas con pocos empleados obligados a trabajar horas extras. La asistencia sanitaria ha cambiado con la IA.
En la actualidad, la inteligencia artificial desarrolla modelos de atención médica a partir de grandes cantidades de datos que son demasiado complejos para que las personas los agreguen. Lo hace con información de fuentes que en 2020 quedaron atrapadas en objetos que aún no "sabían" comunicarse.
Hoy en día, los sistemas de salud basados en inteligencia artificial son capaces de brindar atención médica preventiva y proactiva. Al menos de 3 formas:
Asistencia predictiva basada en IA
La inteligencia artificial y el análisis predictivo nos ayudan a comprender más sobre los diferentes factores de la vida que afectan nuestra salud. No solo nos dicen cuándo podríamos tener la gripe o qué afecciones médicas heredamos, sino cosas relacionadas con el lugar donde nacimos, lo que comemos y dónde trabajamos. Nos ayudan a saber cuáles son nuestros niveles locales de contaminación del aire o si tenemos acceso a una vivienda segura e ingresos estables.
Estos son algunos de los factores que define la OMS i los determinantes sociales de la salud, y que la vulgar llama "factores de riesgo". En 2030, los sistemas de salud pueden predecir cuándo una persona está en riesgo de desarrollar una enfermedad crónica, por ejemplo, y sugerir medidas preventivas antes de que empeore. Este desarrollo ha sido tan exitoso que las tasas de diabetes, insuficiencia cardíaca y enfermedad cardíaca obstructiva, todas fuertemente influenciadas por factores de riesgo, finalmente están disminuyendo.
Atención médica en 2030: hospitales en red, atención conectada y distribuida
Junto a la atención predictiva llega otro punto de inflexión vinculado al lugar donde se puede curar, o puede operar si es médico. En 2030, un hospital ya no es un gran edificio que cubre una amplia gama de enfermedades. Se centra en los procedimientos más complejos y en los más graves, mientras que los casos menos urgentes se controlan y tratan a través de centros y plexos más pequeños. Clínicas ambulatorias, pequeñas Intra Moenia, cirugía de hospital de día, clínicas de tratamiento especializado e incluso domicilios particulares. Estas ubicaciones están vinculadas a una única infraestructura digital. Los centros de comando centralizados analizan datos clínicos y de ubicación para monitorear la oferta y la demanda en tiempo real.
Además de utilizar la inteligencia artificial para localizar a los pacientes en riesgo de deterioro, esta red elimina los cuellos de botella en el sistema y siempre garantiza que los pacientes y los médicos se clasifiquen de vez en cuando según el mejor tratamiento o el lugar donde más se necesitan. El pegamento que une todo ya no es un lugar común.
Médicos y pacientes: lo que importa es la experiencia
¿Por qué las experiencias son tan importantes hoy, en 2030? Para los pacientes, la investigación ha demostrado durante mucho tiempo que el contexto experiencial tiene un efecto directo en la mejora o empeoramiento. Para los médicos, las mejores experiencias laborales se han vuelto cada vez más urgentes: hace una década sufrían enormes tasas de agotamiento, principalmente debido al estrés de tratar de ayudar a demasiados pacientes. Algunas veces incluso fueron atacados físicamente por pacientes exasperados y violentos, en salas de emergencia por falta de personal u organización.
En 2030, las redes de atención médica predictiva impulsadas por inteligencia artificial ayudarán a reducir los tiempos de espera y mejorar los flujos de trabajo del personal.
Cuanto más se utilice la IA en la práctica clínica, más aumentarán los médicos su confianza y sus habilidades en áreas como la cirugía y el diagnóstico.
Al aprender de cada paciente, cada diagnóstico y cada procedimiento, la IA crea experiencias que se adaptan al médico y al paciente. Esto no solo mejora los resultados de salud, sino que también reduce la escasez de personal y el agotamiento de los médicos. Y todo ello asegurando la sostenibilidad financiera del sistema de salud.
Volvamos a la realidad.
Aquí estamos nuevamente en 2020. Todavía estamos muy lejos de lograr esta visión de 2030. Tecnología, sistemas de información y bases de datos aún engorrosos que aún impiden los flujos de trabajo del personal y amenazan la continuidad de la atención. La atención médica aún experimenta lentitud en las áreas clínicas donde la tecnología debería hacer más para ayudar a diagnosticar, tratar, monitorear y, con suerte, prevenir y tratar enfermedades.
No obstante, veo signos claros de que estas tres ideas pueden algún día convertirse en realidad.
Los sistemas inteligentes ya son capaces de realizar tareas avanzadas y aumentar las capacidades humanas. Por ejemplo, la inteligencia artificial es capaz de detectar lesiones cancerosas en una imagen, optimizando el trabajo del médico. En algunos hospitales de vanguardia, la aplicación de análisis predictivos impulsados por IA ya está ayudando a salvar vidas en las unidades de cuidados intensivos.
Fuera de los hospitales, la IA está ayudando a identificar ciertos grupos de riesgo para que la atención médica primaria o comunitaria preventiva pueda reducir la necesidad de ingresos hospitalarios.
Es un viaje largo y complejo que ninguna empresa u organización puede hacer sola. Los gobiernos, los sistemas de salud y las empresas privadas deberían trabajar juntos para garantizar que los sistemas de inteligencia artificial sean totalmente interoperables y transparentes evitando errores y desigualdades.
A medida que la atención médica continúe globalizándose lentamente, la necesidad de estándares internacionales que protejan cómo la IA recopila y usa los datos personales se convertirá en una prioridad urgente.
Porque el uso más poderoso de la IA es mejorar las capacidades humanas, no reemplazarlas. El corazón de la atención médica hiperconectada del futuro no será la nueva tecnología, serán las personas: quienes buscan tratamiento y quienes lo brindarán.
