Muchas dimensiones de la vida moderna se nutren cada vez más de la inteligencia artificial, incluidos diversos aspectos de la salud y el bienestar. ¿Cuánto tiempo pasará antes de que una computadora pueda superar las intervenciones de atención de la salud dirigidas por humanos? Quizás más importante, ¿cuánto tiempo pasará antes de que un ser humano esté dispuesto a confiar en que un ser humano no lo trate? Estas dos preguntas podrían ser centrales en el debate sobre el potencial de la tecnología de aprendizaje automático y la robótica en el cuidado de la salud.
Las computadoras pueden pensar de una manera cada vez más humana. Ya sea que estemos listos o no, los recientes desarrollos en cómputo cognitivo indican que ha llegado la era del coaching computarizado y la atención médica.
Análisis estadístico de información de salud
No es ningún secreto que estamos compartiendo todo tipo de información privada y, a menudo, íntima cada vez que hacemos una compra o navegamos por Internet. La capacidad de predecir eventos de salud simplemente mediante el seguimiento del comportamiento casual se demostró de forma conmovedora en 2012, cuando el minorista Target mostró al mundo que podían predecir con asombrosa precisión si una mujer estaba embarazada en función de sus hábitos de compra, a veces incluso dando la noticia del embarazo miembros de la familia.
Muchos datos personales se analizan estadísticamente de forma rutinaria para proporcionar más información sobre los hábitos y características de cada uno. Algunas de estas prácticas ocurren de forma voluntaria y con la plena conciencia y el apoyo del usuario, mientras que otras pueden ser realizadas de forma sigilosa por organizaciones y empresas.
El comportamiento de seguimiento involuntario plantea ciertas cuestiones éticas y sociales.
Muchas personas ahora comparten libremente su información personal de salud de varias maneras, a través del intercambio explícito a través de una evaluación de riesgos para la salud, casualmente a través de dispositivos portátiles, y algunas veces incluso sin intención a través de publicaciones en redes sociales y comportamiento de compra. Is La exactitud con la que se puede analizar e interpretar esta información está aumentando, creando riesgos y oportunidades, y posiblemente colocándonos en la frontera de una nueva era donde la tecnología podría desempeñar un papel para impulsar nuestra salud y bienestar de manera positiva.
Personalizar la salud y resolver el problema de un diagnóstico erróneo
Los errores de diagnóstico de los médicos son un gran motivo de preocupación. Como resultado de la negligencia o la falta de consideración de la abundancia de opciones, estos errores pueden ser devastadores para el paciente y su familia. La profesora Eta Berner de la Universidad de Alabama en Birmingham y el Dr. Mark L. Graber del Northport VA Medical Center descubrieron que se estima que entre el 10 y el 20 por ciento de los casos médicos fueron diagnosticados erróneamente. Berner y Graber señalan que los procesos cognitivos eficientes aseguran el diagnóstico correcto la mayor parte del tiempo. Sin embargo, hay ocasiones en que estos procesos cognitivos fallan. El análisis de Berner y Graber mostró que el exceso de confianza del médico a menudo puede ser una causa contribuyente de errores médicos. Además, un informe financiado por la Agencia para la Investigación y la Calidad de la Atención Médica encontró que el 28 por ciento de todos los errores de diagnóstico son de mayor gravedad, lo que posiblemente indique un evento potencialmente mortal.
El diagnóstico erróneo puede incluir desde la prescripción del medicamento equivocado hasta la eliminación quirúrgica de la parte incorrecta del cuerpo.
Esta alarmante estadística podría llevar a algunos a argumentar que el problema existente podría resolverse simplemente eliminando el factor humano de la ecuación. La tecnología como Watson de IBM ahora ofrece la esperanza de que la información se pueda sintetizar y contemplar de una manera más humanista. La tecnología cognitiva de Watson tiene la capacidad de analizar datos no estructurados, comprender preguntas complejas y presentar a los usuarios finales soluciones basadas en evidencia.
Watson apunta a mejorar los algoritmos predictivos, que no siempre han demostrado ser exitosos cuando se aplican en situaciones de la vida real.
Sin embargo, lo que podría ser más provocativo que el potencial de predicción de Watson es la posibilidad de que su tecnología supere a los humanos en lo que respecta a las intervenciones de salud y estado físico.
En 2015, IBM Watson formó una asociación estratégica con CVS Health, esto anunció la llegada de la computación cognitiva en la industria comercial de la atención médica. Sugirió que pronto, los médicos y farmacéuticos tendrían acceso a la tecnología que podría, por ejemplo, detectar automáticamente una disminución en la salud de un paciente.
Un acuerdo entre Under Armour e IBM, que se firmó en 2016, le dio a Watson la oportunidad de desarrollar y desarrollar su plataforma de salud. Apple también realizó una importante inversión en la plataforma Watson con el objetivo de mejorar sus plataformas de desarrollo HealthKIT e ResearchKIT. Según un informe de Grand View Research Inc., se prevé que el mercado mundial de la computación cognitiva de la salud llegará a más de $ 5 mil millones en 2020.
Los estudios de investigación científica también respaldan el uso de la tecnología para minimizar el riesgo de error y daño en la medicina. El Dr. Mark L. Graber sugiere el uso de las llamadas herramientas de activación, que podrían identificar los casos en riesgo de error de diagnóstico al analizar los registros de salud electrónicos y buscar discrepancias. Diferentes tipos de herramientas de activación ahora se usan en hospitales estadounidenses, sin embargo, no siempre son capaces de detectar errores de diagnóstico. Por lo tanto, se están haciendo esfuerzos para diseñar mejores intervenciones preventivas también.
Un enfoque prometedor ha sido presentado por el Dr. Hardeep Singh y sus colegas. Diseñaron un activador electrónico que puede identificar a los pacientes que tienen citas no programadas en el hospital dentro de las 2 semanas de su visita de atención primaria, lo que sugiere que algo podría haber pasado por alto durante su examen inicial. Muchos expertos predicen que una tecnología como esta ayudará a prevenir errores o al menos atraerlos a la atención en un esfuerzo por reducirlos.
Abrazando la Inteligencia Artificial
En 2015, el Presidente de NHS England, Sir Malcolm Grant, expresó su opinión de que la inteligencia artificial debería ser adoptada por la atención médica, ya que podría mejorar la calidad de la atención y avanzar en la personalización de la medicina. Muchos profesionales de la salud se han hecho eco de este sentimiento. Es probable que la tecnología que podría diagnosticar y / o identificar de manera confiable los errores de diagnóstico mediante la extracción de datos no quede lejos.
La computación cognitiva en el sector de la atención de la salud se está utilizando actualmente más como un papel de asesoramiento y no para tomar decisiones finales o reemplazar a los humanos per se. Watson, por ejemplo, ayuda a individuos y organizaciones a tomar decisiones clínicas más avanzadas y sofisticadas, y pronto ayudará a las personas a mejorar sus niveles de condición física a través de su asociación con Under Armour. Sin embargo, fue solo hace poco tiempo que las computadoras superaban a los humanos como la fuerza dominante en un deporte intelectual como el ajedrez, y los poderes de cómputo están aumentando. Además, el elemento humano se está agregando a las características de procesamiento de las computadoras, por lo que la idea de que la computadora y los robots nos cuiden no es tan exagerada como parecía.
