EscucharLa inteligencia artificial (IA) es más que una herramienta de apoyo en la atención en salud. Esta tecnología está transformando todo el ecosistema de ciencias de la vida y plantea un sinnúmero de promesas para servir a las personas.
En la actualidad se utiliza para la investigación y desarrollo de medicamentos, tratamientos y servicios relacionados con enfermedades diversas y con la promesa de salvar vidas.
La evolución de la IA —desde los grandes modelos de lenguajes (LLM, por sus siglas en inglés) como ChatGPT, Gemini, Copilot y otros hasta los agentes de IA que automatizan tareas— permite una amplia variedad de aplicaciones en la industria y en los servicios de salud. Tiene solo una condición: que se enfoque en las personas.
No solo se trata de lograr la eficiencia de los medicamentos, tratamientos y servicios, sino, sobre todo, de curar y dignificar la vida humana.
“La interoperabilidad de los datos será clave para el tratamiento personalizado”, dijo Elia Suzette Lima-Walton, jefe principal de producto de IA Generativa en la Salud de la Mayo Clinic, de Estados Unidos, durante el Foro de Ciencias de la Vida organizado por Cinde este 4 de junio en el Centro Nacional de Convenciones.
En Costa Rica ya se realizan pruebas de la tecnología y las autoridades de la Caja Costarricense de Seguro Social (CCSS) adelantaron recientemente que se apoyarán más en la IA para resolver los cuellos de botella de los servicios de atención médica.
Condiciones
Además del enfoque en las personas y la interoperabilidad de la información, para los especialistas hay varias claves adicionales que debe cumplir el uso de la IA en el campo de la salud.
Una de ellas es la calidad de la información que mantienen las organizaciones en sus sistemas para lograr confiabilidad, transparencia y efectividad.
Otra clave es la velocidad de la respuesta, que depende a su vez de la actualización y la precisión de la información que se emplea cuando el personal de salud, incluyendo a los médicos, realiza una consulta para tomar decisiones de tratamientos.
No son las únicas claves. También se requiere responsabilidad.
Es indispensable, además, contar con expertos que validen los procesos y la información, asegurándose que las decisiones clínicas no se apoyen en conclusiones sesgadas.
Otra clave es que los datos estén estructurados en los sistemas de los servicios de salud.
“Una pequeña desviación puede llevar a diagnósticos incorrectos”, advirtió Lima-Walton.
Ejemplos
La especialista advirtió que algunas empresas o instituciones apenas intentan entender cómo aprovechar la IA. Otras avanzan en la implementación de soluciones para apoyar sus servicios.
En Mayo Clinic se probó la tecnología para demostrar cómo la integración de la IA en dispositivos cotidianos y el cribado genético poblacional transforman la medicina preventiva y el diagnóstico temprano.
En el primer caso, se utilizó para la detección temprana de enfermedades como la disfusión cardíaca mediante relojes inteligentes.
La institución realizó un estudio sobre la evaluación prospectiva para detectar la disfunción ventricular izquierda, aprovechando esos dispositivos.
Aunque el uso de IA en electrocardiogramas (ECG) de 12 derivaciones era prometedor, aún no se había probado la eficacia de los ECG de una sola derivación obtenidos de un smartwatch en entornos no clínicos.
En el estudio se aplicó la IA a 125.000 casos ECG durante cinco meses, mediante los Apple Watch de pacientes en 46 estados de EE. UU. y de otros 11 países.
El resultado logró identificar a pacientes con una fracción de eyección igual o superior a 40% (una medida de disfunción cardíaca) con una alta precisión (0.88).
Esto demostró que los dispositivos de consumo ayudan a salvar vidas al identificar enfermedades potencialmente mortales y a menudo asintomáticas.
En la Mayo Clinic también se aprovechó la IA para un esfuerzo de secuenciación del exoma completo a gran escala para la práctica clínica e investigación.
Este es un método que permite identificar variaciones en la región codificadora de proteínas de un genoma. Este enfoque es considerado poderoso para identificar mutaciones del ADN causantes de enfermedades.
Aquí se invitó a participar a más de 1,2 millones de adultos, de los cuales más de 114.000 dieron su consentimiento para la extracción de ADN a partir de saliva.
El estudio se centró en tres condiciones genéticas clave: el síndrome de cáncer de mama y ovario hereditario, el síndrome de Lynch y la hipercolesterolemia familiar.
Aproximadamente el 1,9% de los participantes portaba al menos una variante genética de riesgo. La mayoría de ellos (65%) no tenía antecedentes personales o familiares conocidos de estas condiciones.
El futuro
Para el futuro inmediato se identifican ocho áreas clave donde la tecnología de la IA provocará transformaciones del sector, según la especialista:
—Integración de la IA en medtech: las empresas exitosas aprovecharán la IA para mejorar los diagnósticos, los tratamientos y los resultados de los pacientes.
—Identificación de síntomas: el uso de herramientas impulsadas por IA para la evaluación de síntomas que guíen las rutas de atención.
—Ecosistemas conectados: la creación de plataformas médicas interconectadas para compartir datos de manera fluida y mejorar la prestación de servicios de salud.
—Monitoreo remoto: el uso de dispositivos portátiles (wearables) para el seguimiento continuo de signos vitales y la estratificación temprana del riesgo de enfermedades.
—Soluciones impulsadas por resultados: un enfoque en soluciones que ofrezcan mejoras medibles en la salud como ventaja competitiva.
—Gestión predictiva de recursos: el uso de IA para pronosticar aumentos de pacientes y optimizar el personal y la capacidad de camas.
—IA como socio: sistemas que aprenden de las preferencias de los médicos y se adaptan a las limitaciones locales para elevar la calidad del cuidado.
—Diversidad de aplicaciones: la IA tiene aplicaciones que van desde el diagnóstico hasta la gestión de pacientes, buscando siempre mejorar la eficiencia y los resultados.
La especialista insistió en que la IA es esencial y tendrá éxito siempre que aumente la experiencia humana, preserve la autonomía del médico, reduzca la carga cognitiva y administrativa y mejore los resultados, todo eso siempre centrado en las personas:
“La IA asiste, el humano decide”, recalcó Lima-Walton.
