La humanidad tiene un problema: vivimos más tiempo. Entre 2000 y 2015, la expectativa media de vida mundial ha aumentado en cinco años, situándose actualmente en 71,4 años. Según la Organización Mundial de la Salud, este es el ritmo de crecimiento más rápido desde los años 60 del siglo pasado.
Esto es un problema, ya que una vida larga suele ser cara. Las personas que sobreviven a enfermedades que antaño eran mortales suelen necesitar atención médica continua, y la gente de edad avanzada necesita en general más tratamientos para problemas de salud cada vez más complejos que surgen en etapas posteriores de la vida. Esta circunstancia, unida al incremento de los costes asociados a los nuevos medicamentos y procedimientos, ha provocado una "inflación en asistencia médica" que supera la experimentada en otros sectores. Según la consultoría PwC, entre 2011 y 2016, el promedio de las primas de seguro para asistencia médica de una familia estadounidense contratadas a través de los empleadores aumentó un 20 por ciento, mientras que los salarios únicamente subieron un 11 por ciento. Los datos de la OMS muestran que, entre 2000 y 2015, el gasto sanitario en proporción a las economías nacionales aumentó un 33 por ciento en el Reino Unido, un 50 por ciento en Japón y un 66 por ciento en EE. UU. En muchos países, el resultado es una crisis generalizada.
"Lamentablemente, el sector que responde con menor rapidez a la tecnología es el sanitario", comenta Rami Qahwaji, profesor de Computación Visual de la Universidad de Bradford en el Reino Unido, donde ayuda a dirigir una zona empresarial digital en el sector sanitario financiada por el Gobierno.
A pesar de la resistencia que ofrece el sector sanitario, Qahwaji cree que existen importantes oportunidades. Entre las oportunidades más prometedoras se encuentra la adopción de la inteligencia artificial (IA), que podría rebajar de manera significativa la carga de los médicos al asumir algunas de sus tareas. Gracias a los avances que se han producido en el ámbito del aprendizaje de máquinas, que aprenden a hacer predicciones basándose en un gran número de datos de muestra, los técnicos han logrado avances significativos en las tareas perceptuales y de reconocimiento de patrones, tareas que constituyen una parte importante del trabajo diagnóstico en radiología, patología, dermatología y en otras especialidades médicas.
Por el momento, los sistemas basados en IA no sustituyen a los médicos, sino que les ofrecen asistencia. Hay determinadas tareas que la IA desarrolla muy bien, dice Elad Walach, director ejecutivo y fundador de Aidoc Medical, una empresa emergente israelí que ha desarrollado un sistema para identificar anormalidades en radiografías de la cabeza y el cuello, un sistema que han adoptado los proveedores de asistencia médica en toda Europa, Israel y los EE. UU. "Pero el diagnóstico radiológico es una tarea compleja", comenta. El objetivo es dejar que el software se encargue de las tareas más laboriosas y así aprovechar mejor el tiempo de los radiólogos. La tecnología de Aidoc ayuda a los radiólogos a tomar decisiones, al dar prioridad a aquellos casos que parecen indicar la presencia de anormalidades y especifica en qué lugar de las imágenes se han detectado, pero deja que sean los radiólogos quienes tomen las decisiones. Walach indica que un centro ha logrado reducir el tiempo que los médicos dedican a las exploraciones por imágenes y a diagnósticos en un 60 por ciento, y añade que la IA se puede aplicar en otras áreas como, por ejemplo, el análisis de material genético. A largo plazo, es probable que los enfoques basados en el aprendizaje de máquinas invadan el ámbito de las tareas basadas en la percepción, la interpretación de datos y los pronósticos, es decir, aquellas que constituyen una gran parte del trabajo de los médicos. Puede que sean malas noticias para algunos médicos en formación, pero son buenas noticias para los presupuestos destinados a la asistencia médica.
Aplicar la inteligencia artificial en el triaje de las dolencias de los pacientes podría tener más beneficios generales en lo que se refiere a la eficiencia. Unos algoritmos con la información adecuada pueden indicar a las personas cuál es el nivel de asistencia médica más adecuado en función de sus síntomas, ya que los estudios sugieren que una quinta parte de las consultas a médicos de cabecera y los servicios de urgencias en el Reino Unido se refieren a problemas leves que podrían haber recibido tratamiento en casa. Considerando el ahorro que supondría la descongestión de tales centros, la fundación benéfica Nesta orientada a las innovaciones cree que, posiblemente, los sistemas basados en la inteligencia artificial se convertirán en un elemento común como los primeros puntos de contacto de los sistemas de asistencia médica.
El desarrollo de tecnologías llevables, tales como relojes y pulseras inteligentes que ya se están utilizando ampliamente para controlar la condición física, es otro ámbito de innovación con una gran capacidad transformadora en el sector de la asistencia médica. Rupert Page es neurólogo especialista y jefe clínico del Servicio de Epilepsia de Dorset, en el sur de Inglaterra, que forma parte del Servicio Nacional de Salud. Este servicio ha facilitado a unos 80 pacientes dispositivos llevables de muñeca Microsoft Band con conexión a sus teléfonos inteligentes con el objeto de poner a prueba la capacidad de la pulsera para identificar crisis tonicoclónicas, las más graves. Los datos procedentes del acelerómetro de la pulsera Microsoft Band pueden detectar un 83 por ciento de estas crisis, casi tanto como los detectores médicos.
Si bien Page comenta que los dispositivos llevables dirigidos a los consumidores todavía no están preparados para la asistencia médica del día a día, considera que tienen potencial de futuro para una serie de enfermedades, incluido el control de la calidad de vida del paciente mediante la observación de determinados factores, tales como la distancia que caminan cada día durante la quimioterapia o la rehabilitación cardiaca. Este sistema podría ayudar a los servicios médicos a mejorar su eficiencia y efectividad, al permitirles concentrarse en aquellos pacientes que, según los datos, más lo necesitan, y los datos también podrían ayudar a orientar al paciente.
Los dispositivos llevables también se podrían utilizar para la identificación mucho más temprana de problemas, utilizando, en algunos casos, la inteligencia artificial para analizar los datos recogidos, lo que contribuiría a mejorar la vida de los pacientes y ahorrar dinero a los sistemas de asistencia médica.
Qahwaji opina que se podría transformar el trabajo de los médicos dándoles acceso a los datos recopilados por los teléfonos inteligentes y los dispositivos llevables de los pacientes, pero añade que dichas tecnologías también pueden abordar amenazas al bienestar, tales como la soledad y el aislamiento. Una medida sería conectar a las personas entre sí, pero los problemas sociales y de salud mental también pueden incluir la conexión de personas con el software.
Woebot es un bot conversacional diseñado para asistir a los usuarios en el tratamiento cognitivo conductual. Alison Darcy, fundadora y directora ejecutiva de Woebot Labs, indica que la "rotación de tareas" ya es una técnica establecida en el tratamiento cognitivo conductual, en el que la asistencia inicial suele ser ofrecida por personal más barato y con menor cualificación. "El problema es que, por definición, la intervención humana en el tratamiento merma la capacidad de ampliar su escala", indica Darcy. En este caso se utiliza un software para aquellos que necesitan menos asistencia, mientras que los médicos humanos se concentran en los casos más difíciles y complejos.
Al suponer un bajo coste por cada usuario adicional, los bots conversacionales de este tipo pueden ser utilizados por aquellos pacientes con síntomas leves, lo que potencialmente puede evitar que desarrollen en el futuro unos problemas más graves. "Estos sistemas también se podrían aplicar a la salud conductual, por ejemplo: ayudando a las personas a que se tomen su medicación o a cambiar sus hábitos de vida, lo que les ayuda a controlar la diabetes", dice Darcy.
Añade que los bots conversacionales también pueden ampliar el acceso general a la salud mental. Según un informe de 2015 elaborado por la OMS, los países de rentas bajas y medias asignan menos de 2 USD al año en salud mental por persona, comparado con los más de 50 USD anuales que asignan los países de rentas altas. "En general, las terapias son demasiado caras para la mayor parte de la gente del mundo", dice la doctora Darcy. "Insistir en que ese es el único camino para obtener ayuda simplemente no es sostenible a largo plazo".
Como tal, la adopción de estas tecnologías tiene un gran potencial para aliviar la carga de los médicos, y mejorar la eficiencia de la asistencia médica en países más ricos, disminuyendo o deteniendo la inflación de los costes en asistencia médica. A más largo plazo, esto podría liberar recursos y mejorar la salud mental y el bienestar. Sin embargo, en países más pobres, estas tecnologías serán fundamentales al permitirles adoptar estándares de calidad en la asistencia médica que en otros lugares se dan por descontado.
Este artículo fue producido por The Economist Intelligence Unit. Apareció originalmente en:
https://innovationmatters.economist.com
