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 los consultorios médicos estaban desbordados de pacientes que esperaban una visita; hoy, médicos y 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 poco personal obligado a trabajar horas extras. La atención médica ha cambiado con la IA.
La inteligencia artificial hoy en día desarrolla modelos de atención médica a partir de enormes 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" comunicar.
Hoy en día, los sistemas de salud dirigidos por IA son capaces de brindar atención médica preventiva y proactiva. Al menos de 3 maneras:
1 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 gripe o qué condiciones médicas heredamos, sino cosas relacionadas con dónde nacimos, qué comemos, dónde trabajamos. Nos ayudan a saber cuáles son nuestros niveles de contaminación del aire local o si tenemos acceso a una vivienda segura e ingresos estables.
Estos son algunos de los factores que la OMS define i los determinantes sociales de la salud, y que la vulgata 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 empeoren. 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.
2 Atención médica en 2030: hospitales en red, atención conectada y distribuida
Junto a la atención predictiva viene otro punto de inflexión vinculado al lugar donde te pueden curar, o te pueden operar si eres médico. En 2030, un hospital ya no es un gran edificio que cubre una amplia gama de enfermedades. Se enfoca en los procedimientos más complejos y en los más agudos, mientras que los casos menos urgentes son monitoreados y tratados a través de centros y plexos más pequeños. Consultas externas, pequeñas Intra Moenia, quirófano de hospital de día, clínicas de tratamientos especializados e incluso domicilios particulares. Estas ubicaciones están vinculadas a una única infraestructura digital. Los centros de comando centralizados analizan los datos clínicos y de ubicación para monitorear la oferta y la demanda en tiempo real.
Además de usar la IA para ubicar 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 sean ordenados de vez en cuando hacia donde se les puede atender mejor o donde más se los necesita. El pegamento que une todo ya no es un lugar común.
3 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 IA están ayudando 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 médicos aumentarán 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 sanitario.
Volvamos a la realidad.
Aquí estamos de nuevo en 2020. Todavía estamos muy lejos de lograr esta visión de 2030. Tecnología, sistemas de información y bases de datos todavía engorrosos que aún impiden los flujos de trabajo del personal y amenazan la continuidad de la atención. El cuidado de la salud aún experimenta lentitud en 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 última generación, 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 inteligencia artificial 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 continúa globalizándose lentamente, la necesidad de estándares internacionales que protejan cómo la IA recopila y utiliza los datos personales se convertirá en una prioridad urgente.
Porque el uso más poderoso de la inteligencia artificial 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.
