Inteligencia artificial y salud: ¿cómo surfear esta ola?

La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la vida diaria llega, también, al ámbito  de la atención médica, donde se está produciendo una revolución a un ritmo más rápido que el observado en cualquier período precedente. La cantidad de información disponible y susceptible de procesamiento es enorme. Sin embargo, todavía tenemos la impresión de que la IA es algo nuevo y que se aplicará en el futuro; pero ya se está utilizando de forma casi rutinaria, transformando la experiencia del tratamiento tanto para los profesionales de la salud como para los pacientes.

Un mejor diagnóstico

Hay un consenso generalizado acerca de la necesidad comprensión de mejorar los diagnósticos, una idea aún más presente después de la pandemia por Covid. En este sentido, y en relación con un área diagnóstica tan potente como son los biomarcadores, la falta de formación, aliada a la escasez de profesionales, supone un gran cuello de botella para la aplicación de estas pruebas en la mayoría de los países de nuestro entorno, incluida también España. Según una evaluación reciente realizada por Unilabs en Suecia, la IA puede ayudar a los patólogos a reducir hasta en un 70% el tiempo requerido para diagnosticar y, además, desempeñó un papel importante en el apoyo a la toma de decisiones en casos difíciles. Desde la perspectiva del patólogo, la IA no los sustituye, sino que mejora la calidad de su trabajo y permite mayor rapidez en la obtención de resultados para los pacientes, evitando un efecto de agotamiento en el laboratorio de Anatomía Patológica. El análisis de imágenes es clave, no sólo en patología, sino también en el área radiológica. Múltiples estudios ya han demostrado que los escáneres CT analizados por IA pueden identificar alteraciones hasta 6 meses antes que el ojo humano. Esto puede representar un gran impacto para los pacientes, ya que el tratamiento puede ser precoz, en una etapa en la que las enfermedades podrían tener una mayor probabilidad de un resultado positivo. Hay estudios en curso para evaluar la significancia clínica de este enfoque. La identificación de enfermedades raras es otra área importante en la que la IA ejerce un efecto que podríamos denominar revolucionarion. En promedio, las enfermedades raras pueden tardar hasta 5 años en alcanzar un diagnóstico adecuado y, como su propio nombre indica, el hecho de ser condiciones poco frecuentes y su correcta identificación constituye un desafío para los médicos sólo por su rareza y la falta de exposición y literatura al respecto. Los programas en curso ofrecen un apoyo fundamental para los médicos y, por ende, una solución, muchas veces vital, para los pacientes.

Optimización terapéutica

Los profesionales sanitarios intentan mantenerse siempre actualizados con los avances más recientes, y con ello ofrecer la mejor atención a sus pacientes; no obstante, la cantidad de información que se genera a diario en salud puede resultar abrumadora para su adopción y aplicación práctica. En este punto, la IA puede optimizar, y en parte también democratizar, ese proceso a través del análisis multiparamétrico que puede apoyar la decisión de los clínicos con posibles mejores resultados basados en las características únicas del paciente. Con ello se ayuda a personalizar el tratamiento, haciendo de éste un aspecto crucial de la personalización asistencial, con un enfoque que no sólo puede ahorrar tiempo, sino también reflejarse en una mejora en la calidad de vida de los pacientes, y la optimización de recursos para los profesionales, que así pueden centrar su atención  a casos donde dicha optimización sea menos evidente. La incorporación de este soporte de IA ya es una realidad en muchos centros, incluidos los hospitales del Grupo Atrys en España. Un punto común de esta experiencia es la necesidad de capacitar a los clínicos en la incorporación de probabilidades y planificación de escenarios como parte del proceso diagnóstico, que es un nuevo escenario habilitado por la IA.

Nuevos  medicamentos y estudios clínicos

El descubrimiento de nuevos medicamentos puede ser un proceso muy largo, desde la identificación y selección de posibles activos hasta el diseño y realización de ensayos clínicos. La IA puede acelerar significativamente estos procesos al analizar conjuntos de datos y seleccionar compuestos que pueden ser más eficaces para enfermedades específicas. Además, también puede predecir posibles interacciones moleculares, o diseñar nuevas moléculas que puedan potenciar su actividad y superar los mecanismos de resistencia al tratamiento. Además, la IA puede mejorar la coincidencia de pacientes y el proceso de selección para ensayos clínicos, potenciando la identificación óptima de subgrupos y reduciendo el tiempo de ejecución de los estudios, así como el tiempo de acceso para una población más amplia. Adicionalmente, la IA puede predecir las tasas de abandono de pacientes y monitorizar la adhesión a los protocolos de ensayo en tiempo real, reduciendo costes y mejorando los resultados de los ensayos. La reutilización de medicamentos existentes es también un campo de acción importante para la IA, con el análisis de grandes conjuntos de datos clínicos y moleculares que puede detectar patrones de mecanismos de acción comunes para distintas entidades patológicas. Esto puede reducir significativamente el tiempo y los costes de desarrollo, junto a un mejor perfil de seguridad clínica. Estos son algunos ejemplos del impacto que la IA ejerce sobre la práctica clínica diaria, que mejoran tanto la atención médica como la experiencia del paciente. Sin embargo, es importante crear una conciencia clara sobre la importancia de los datos: todos los avances impulsados por la IA están directamente relacionados con la disponibilidad de datos de buena calidad, y es imperativo que las diferentes partes interesadas (profesionales, pacientes, legisladores, etcétera) tengan un mejor acceso a la información junto con iniciativas de educación sobre la importancia de los datos y cómo éstos se pueden compartir y utilizar de manera segura para estos fines. Como parte de esta concienciación, la Fundación Formación y Futuro ha estado organizando una serie de talleres con diferentes agentes implicados para facilitar no sólo la educación, sino también un espacio para la discusión de intereses comunes en el avance de la IA y sus aplicaciones, y la identificación, y aportación de soluciones, en las brechas percibidas en el entorno de esta nueva realidad de la investigación científica y la práctica asistencial.