El uso de inteligencia artificial en Sanidad: diagnóstico y predicción, pero lejos de las consultas

La inteligencia artificial (IA) es una de las herramientas de las nuevas tecnologías que más empuje ha tomado en Sanidad, sin embargo, los avances no salen de los laboratorios.

‘La inteligencia artificial, clave en la evolución hacia los nuevos tratamientos’, ‘La inteligencia artificial, aliada de los radiólogos: "Va a cambiar nuestra forma de trabajar"’, ‘Generan modelos de inteligencia artificial que detectan de forma automática la neumonía’, ‘Inteligencia artificial, la aliada para saber si el deterioro cognitivo es estable en alzhéimer’. Esta es solo una muestra de los titulares que en SaluDigital hemos ido publicando en los últimos meses sobre la inteligencia artificial (IA), una herramienta tecnológica que cada vez toma más peso en la sociedad y, por supuesto, en la Salud.

La IA se ha embarcado como una herramienta más para mejorar todos los procesos que intervienen en medicina y en la industria sanitaria y farmacéutica: predicción, detección, diagnóstico y desarrollo de tratamientos. Tiene también un peso para acabar con la desigualdad mundial en cuanto a acceso sanitario, como señalaba un estudio publicado en la revista ‘Science’. Pero lo cierto es que pese a su relevancia, su impacto en la salud es aún limitado, según señala una revisión realizada por un equipo de la Universidad Politécnica de Valencia y publicada en ‘La Revista Internacional de Informática Médica’ de en el marco del Decimotercer Programa General de Trabajo de la Organización Mundial de la Salud (OMS) y del Programa de Trabajo Europeo.

Pese a las bondades de la inteligencia artificial, como son diagnósticos más rápidos y precisos, tratamientos más efectivos y personalizados o mejor calidad asistencial, lo cierto es que según los autores, la utilización no sale de la investigación. “A pesar de los grandes avances y el alto nivel de madurez de la IA en ciertos dominios clínicos, la revisión de revisiones sistemáticas concluye que el uso de IA es aún escaso en la práctica clínica”, señala el estudio.

DESIGUALDAD EN ATENCIÓN

El objetivo de los investigadores era proporcionar “un mapa completo y actualizado sobre los campos de aplicación de la IA para mejorar la salud de las personas y revelar las especialidades médicas destacadas, las técnicas de modelado, qué tipo de datos se utilizan y, lo que es más importante, la calidad metodológica de los resultados científicos recientes”. Para ello realizaron una revisión de 129 estudios sobre el tema publicados entre 2015 y 2021.

Las neoplasias son la enfermedad con una mayor presencia de inteligencia artificial, seguidas por los trastornos de salud mental y del comportamiento, enfermedades del sistema circulatorio y el del musculoesquelético.

Los resultados reflejaron que existe una cierta desigualdad en la aplicación de la IA en la atención. Así en el contexto de cobertura universal de salud, las neoplasias son la enfermedad con una mayor presencia de inteligencia artificial, seguidas por los trastornos de salud mental y del comportamiento, enfermedades del sistema circulatorio y el del musculoesquelético. En el contexto de emergencias el predominio son las enfermedades infecciosas y parasitarias, y si hablamos de calidad de vida y bienestar, la IA solo se da en factores que influyen en el estado de salud.

Los investigadores continuaron analizando y vieron que la mayoría de los casos el uso de IA se centraba en la predicción de enfermedades, la detección y el proceso de triaje (clasificación de escalas y grados de gravedad de la patología). “El impacto de la IA en la prestación de atención en los dominios elegidos no se puede medir ya que todos los estudios revisados presentaron resultados en entornos de laboratorio y no incluyeron evaluación clínica”, indican los autores en el estudio.

Entre las razones por las que no ha llegado la inteligencia artificial a la práctica clínica de forma generalizada, los autores identificaron como razones la falta de protocolos sobre las intervenciones con esta tecnología, la escasez de acceso a los datos y que todavía no se han hallado resultados aceptables y reproducibles. Los investigadores recuerdan que es necesario trabajar sobre estos puntos para impulsar la IA, una herramienta “que permitirá que los que los sistemas de atención médica mejoren la calidad de la cobertura universal de atención médica, las respuestas a emergencias y el apoyo a poblaciones más saludables”, concluyen.

Fuente: consalud.es