La IA no puede reemplazar a los médicos. Pero puede hacerlos mejores.

Niño

Dibujo de un niño del consultorio de un médico que muestra al niño en la mesa de examen y al médico en la computadora.Dibujo de Ag, 7 años, copyright Thomas G. Murphy MD 2011



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Hace varios años, Vinod Khosla, el inversor de Silicon Valley, escribió un provocativo artículo titulado ¿Necesitamos médicos o algoritmos? Khosla argumentó que los médicos no eran rival para la inteligencia artificial. Los médicos bromean con los pacientes, recopilan algunos síntomas, buscan pistas en el cuerpo y despiden al paciente con una receta. Esto a veces (accidentalmente, tal vez) conduce al tratamiento correcto, pero los médicos actúan solo con una fracción de la información disponible. Un algoritmo, escribió, podría hacerlo mejor.

Soy médico pediátrico y de adolescentes en el Área de la Bahía de San Francisco, donde empresarios como Khosla han estado llamando a las puertas de los médicos durante años con sus tecnologías piloto y software y hardware. Puedo decir con cierta autoridad que la de Khosla es la voz de un forastero inteligente que sabe lo que sabe, que no es atención médica.





El problema de la medicina de precisión

Esta historia fue parte de nuestra edición de noviembre de 2018

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Sí, la IA podría ayudarnos a diagnosticar y tratar enfermedades. Puede cotejar y brindar amplias franjas de datos de manera clara y concisa, reduciendo los juicios imprecisos que hacen los médicos debido a las presiones y la complejidad de nuestras prácticas. No cabe duda de que para ciertos médicos, cuyo trabajo está muy centrado en el diagnóstico (radiólogos o patólogos, por ejemplo), ese avance puede resultar una amenaza existencial. Hace una década, por ejemplo, los investigadores demostraron que la IA era tan buena como los radiólogos para detectar el cáncer de mama.

Pero para los médicos como yo en atención primaria, que manejan de 1500 a 2000 pacientes, la IA presenta una oportunidad. Fui a la facultad de medicina para conectarme con la gente y marcar la diferencia. Hoy en día, a menudo me siento como un tenedor de libros pagado en exceso, tomando información y escupiéndola a los pacientes, prescribiendo medicamentos y ajustando dosis, ordenando pruebas. Pero la IA en la sala de examen abre la posibilidad de recuperar el arte de la medicina. Podría permitirme conocer mejor a mis pacientes, aprender cómo les afecta una enfermedad de manera única y darme tiempo para orientarlos hacia un mejor resultado.



Considere lo que la IA podría hacer por el asma, la enfermedad médica crónica más común en la infancia. Seis millones de niños estadounidenses la padecen. En 2013, colectivamente perdieron 14 millones de días de escuela. El costo de los medicamentos, las visitas al médico y a la sala de emergencias y las hospitalizaciones se acerca a los mil millones al año.

Diagnostico el asma mediante una regla general que se ha transmitido con el tiempo: si ha tenido tres o más episodios de sibilancias y los medicamentos para el asma ayudan, tiene la enfermedad. Una vez que se diagnostica, les pido a los padres que recuerden, lo mejor que puedan, con qué frecuencia administran medicamentos a su hijo. Pregunto: ¿Qué parece desencadenar los episodios? ¿Está el niño expuesto a alguien que fume en casa? También puedo revisar sus registros para contar cuántas visitas a la sala de emergencias han tenido o la cantidad de veces que han vuelto a surtir sus recetas.

Pero incluso con el recuerdo más preciso por parte de padres y pacientes, y los registros electrónicos más precisos, sigue siendo solo un conocimiento retrospectivo. No existe una estrategia proactiva y predictiva.

No es que no tengamos los datos; es solo que es desordenado. Pasamos gran parte de nuestro tiempo tratando de darle sentido.



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No es que no tengamos los datos; es solo que es desordenado. Grandes cantidades de datos obstruyen la bandeja de entrada del médico. Viene en muchas formas y de diferentes direcciones: información objetiva como resultados de laboratorio y signos vitales, preocupaciones subjetivas que vienen en forma de mensajes telefónicos o correos electrónicos de los pacientes. Todo está fragmentado, y pasamos gran parte de nuestro tiempo como médicos tratando de encontrarle sentido. Las empresas de tecnología y las nuevas empresas emergentes quieren abrir aún más el grifo de los datos al permitir que sus dispositivos directos al consumidor (teléfono, reloj, manguito de presión arterial, medidor de azúcar en la sangre) nos envíen flujos continuos de números directamente. Luchamos por mantenernos al día, y las tasas de agotamiento entre los médicos siguen aumentando.

¿Cómo puede la IA solucionar esto? Comencemos con el diagnóstico. Si bien las manifestaciones clínicas del asma son fáciles de detectar, la enfermedad es mucho más compleja a nivel molecular y celular. Los genes, las proteínas, las enzimas y otros impulsores del asma son muy diversos, incluso si sus desencadenantes ambientales se superponen. Varios expertos ahora piensan en el asma de la misma manera que piensan en el cáncer: un término general para una enfermedad que varía según la ubicación del tumor y las características celulares. Ian Adock, del Instituto Nacional del Corazón y los Pulmones del Imperial College de Londres, estudia la relación entre el asma y el medio ambiente. Él y su equipo han estado recolectando muestras biológicas de sangre, orina y tejido pulmonar de pacientes con asma y organizando los marcadores genéticos y moleculares que encuentra en subtipos de asma. La hipótesis es que con ese tipo de conocimiento, los pacientes pueden recibir el fármaco que mejor les funcione.

La IA también podría ayudar a controlar los brotes de asma. Para muchos pacientes, el asma empeora a medida que aumentan los niveles de contaminación del aire, como sucedió el verano pasado cuando los incendios forestales arrasaron el norte de California. La IA podría permitirnos tomar información ambiental y responder de manera proactiva. En 2015, los investigadores publicaron un estudio que mostraba que podían predecir la cantidad de visitas a la sala de emergencias relacionadas con el asma en un hospital de Dallas-Fort Worth. Extrajeron datos de registros de pacientes, junto con datos de contaminación del aire de sensores de la EPA, búsquedas en Google y tweets que usaban términos como sibilancias o asma. Los datos de Google y Twitter estaban vinculados a los datos de ubicación del usuario.

Si tuviera este tipo de datos, podría decir, Alexa, dime de qué pacientes con asma debo preocuparme hoy. Podría avisar a las familias afectadas. Y si también tuviera algunos datos genéticos como los de Adock, podría diagnosticar asma antes de que el paciente sufriera tres episodios de sibilancias, ordenando análisis de sangre y comparando los resultados con esos marcadores moleculares.

Este tipo de inteligencia que ahorra tiempo me libera para pasar más tiempo con mis pacientes. Un estudio mostró que los niños asmáticos solo tomaban o recibían sus medicamentos inhalados aproximadamente la mitad de las veces. La IA podría darme más tiempo para interactuar personalmente con esos niños y obtener mejores resultados.

¿Qué es un murciélago tapado con corcho?

Muchas preguntas quedan por delante. ¿Los pacientes están dispuestos a compartir más de sus datos personales con nosotros? Si la IA muestra que su atención es mejor de una manera, pero usted o su médico opinan diferente, ¿lo aceptará una compañía de seguros? ¿Qué pasa si el algoritmo pierde algo o se aplica incorrectamente? ¿Quién es responsable, el médico o el fabricante de la máquina?

No hace mucho, en el Revista de la Asociación Médica Estadounidense , Vi una imagen colorida dibujada por un niño con crayón. Retrataba a su pediatra, con los ojos pegados a la computadora, mientras ella estaba sentada en la mesa de examen, con los ojos muy abiertos. Espero que la IA pronto me permita volver a centrar mi atención en esa niña.

Rahul Parikh es pediatra en el área de la Bahía de San Francisco.

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