Los médicos del mañana

¿Y si el médico de mañana es un programa de ordenador?

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Por Carmen Gómez Cotta

El negocio de sistemas inteligentes está trastocando el sector de la salud y la medicina. La inteligencia artificial se mueve a una velocidad vertiginosa en este campo. Según datos de la consultora Frost and Sullivan, el negocio de los sistemas médicos inteligentes moverá casi 6.000 millones de euros en 2021, frente a los 567 millones de euros que se registraron en 2014.

“Los sistemas médicos inteligentes serán parte de la asistencia sanitaria del mañana. Nos sustituirán en algunas tareas y nos ayudarán a tomar decisiones”, afirma Jordi Mayol, director médico del Hospital Clínico San Carlos y director de la Unidad de Innovación del Instituto de Investigación Sanitaria San Carlos. Pero advierte, “no nos podrán sustituir en tareas donde exista incertidumbre, donde el conocimiento es incompleto, que en medicina es mucho”.

El mercado de las TIC y la inteligencia artificial avanza de manera notable con el objetivo de reducir costes (tanto administrativos como de gasto en salud), optimizar el uso de los datos médicos en las distintas instituciones médicas o aumentar la calidad de los servicios a través de sistemas interoperables y de intercambio de información.

“Utilizadas de manera adecuada, las aplicaciones digitales podrían mejorar la calidad y la eficiencia de la atención sanitaria. Algo que no depende tanto de la tecnología como de la reingenierización de los procesos, los cambios de modelo de negocio y la innovación social”, apunta Mayol.

Uno de los motores de este cambio ha sido precisamente la innovación social, que ha propiciado el desarrollo y divulgación de los dispositivos móviles inteligentes como herramientas para detectar enfermedades o apps para llevar el control de la salud.

Gracias a estas aplicaciones, las personas pueden saber en muchos casos qué enfermedad tienen sin necesidad de ir al médico. Un buen ejemplo es Digital Doctor, una app de videoconsulta médica y chat con chequeador de síntomas, desarrollada por DKV Seguros, que permite al paciente obtener una orientación médica de forma totalmente privada y segura. Su principal objetivo: evitar desplazamientos y esperas. A través de Digital Doctor el paciente puede evaluar sus síntomas y averiguar las causas a través de una vídeoconsulta con el médico, además de compartir imágenes y documentos, recibiendo y descargando informes de sus consultas virtuales.

Herramientas como esta ofrecen también la posibilidad de llevar el control del estado de salud y la aplicación avisa cuando hay algo anormal. El reloj de Apple, por ejemplo, se utiliza sobre todo para monitorizar la actividad física y controlar la salud. Entre sus aplicaciones destaca Cardiogram, que a través de algoritmos monitoriza la frecuencia cardíaca, la asocia a las actividades que se realizan e incluso detecta picos en los latidos del corazón, ayudando a detectar anomalías.

 

Un punto de inflexión

La tecnología siempre ha tenido un lugar destacado en la medicina, pero "hubo un antes y un después de que Apple sacara su Research Kit" en 2015, afirma Kate McCarthy, analista experta en temas de organizaciones del cuidado de la salud y tecnología de la consultora Forrester. Se trata de un programa que permite recolectar datos de usuarios de iPhone sobre sus actividades diarias (como distancia recorrida, ritmo cardíaco, peso) para luego utilizarlos en estudios médicos, sacar conclusiones y establecer patrones.

Los avances en la inteligencia artificial han abierto nuevas posibilidades para “una medicina personalizada que permite avanzar en investigaciones clínicas a una velocidad nunca antes vista”, añade McCarthy. Algunas innovaciones como los llamados “chatbots” –programas automáticos que establecen un lenguaje natural– desempeñarán un papel clave como métodos de comunicación entre médico y paciente.

Según el estudio de Frost and Sullivan sobre las transformaciones digitales en distintos servicios de salud, a lo largo de la pasada década las iniciativas de digitalización en este campo (eHealth) han jugado un rol vital en la expansión y acceso a sistemas de salud de calidad. El paradigma está virando de sistemas centrados en el operador a sistemas centrados en el paciente, cambiando con ello las estrategias y servicios de salud.

Países como Reino Unido, Francia o Alemania, con infraestructuras de TIC más avanzadas, están empezando a desarrollar la siguiente generación de aplicaciones informáticas de salud centradas en el paciente. Aplicar este tipo de tecnologías permite a los pacientes participar de manera activa en su propio cuidado de la salud, a través de la auto monitorización.

En España, las cifras avalan que vamos por el buen camino. El 8,5% de las casi 3.000 startups que existen en nuestro país pertenecen al sector de la salud, un ámbito que en los últimos años está creciendo a un ritmo del 53%, según el ecosistema de innovación social Impact Hub Madrid y la compañía farmacéutica Takeda.

Aunque el sector eHealth está en pleno apogeo, todavía se enfrenta a determinados retos, como el de mejorar los pre-diagnósticos médicos, la atención eficiente a los pacientes o el seguimiento a tiempo real de algunas patologías. “Algunos resultados beneficiosos son dudosos, pues se analizan en contextos ideales. En la práctica real, por ejemplo, no está claro que disminuyan los errores humanos”, opina el doctor Mayol.

 

Más vale prevenir que curar

Desde la Escuela de Medicina Langone de la Universidad de Nueva York (UNY), la profesora Narges Razavian investiga cómo a través de unidades de procesamiento gráfico la inteligencia artificial puede ayudar a aumentar los niveles de prevención de enfermedades. “Estamos pasando del tratamiento a la prevención. Ahora, lo que queremos saber es si el paciente se encuentra en riesgo de padecer alguna enfermedad que podamos prevenir”.

Algunos investigadores ya habían utilizado los recursos de manera similar; pero la diferencia ahora radica en la combinación de distintos informes que dan lugar a relaciones que antes se pasaban por alto. Por ejemplo, a través de la conexión con 900 medidas (como el peso, la presión sanguínea o los niveles de colesterol o glucosa en los pacientes), los investigadores no sólo han conseguido predecir la diabetes tipo 2, sino que también han descubierto en el proceso que algunos factores (un historial de apnea, bronquitis o anemia) se relacionan con la diabetes y pueden ayudar a predecir la enfermedad.

Hasta la fecha, ella y su equipo de la NYU han sido capaces de detectar 200 enfermedades en tres meses de una manera mucho más rápida que métodos tradicionales, como los test de laboratorios o los rayos X. “Muchas enfermedades son prevenibles, pero ocurren tan lentamente que la gente empeora sin darse cuenta. Si podemos utilizar herramientas de aprendizaje para alertar a los pacientes, seremos capaces de prevenir enfermedades a tiempo”, afirma.