¿Cómo puede la inteligencia artificial transformar a la atención médica?

La Dra. Tal Patalon, directora del Centro de Investigación e Innovación KSM, anticipa que el potencial transformador de la inteligencia artificial y otras nuevas tecnologías en la industria de la atención médica está al borde de hacerse realidad. Mientras se prepara para dejar su mandato de cuatro años, le dijo al Jerusalem Post que es hora de cerrar la brecha entre la innovación y la implementación en su campo, y espera ser la responsable de hacerlo.

"Hay una Tierra Prometida en la que la inteligencia artificial cambiará la atención médica", dijo Patalon. "Estoy segura de que sucederá, pero no está sucediendo hoy".

Haciendo un paralelo con un paciente traumatizado en la sala de emergencias que enfrenta la "hora dorada" crítica para una intervención que salve vidas, dijo que el momento actual es la hora dorada para el sistema de salud.

"Si queremos rescatar a las organizaciones de salud, debemos saber cómo cerrar la brecha entre la innovación y la implementación. No estamos implementando lo suficiente".

El mundo se ha obsesionado con ChatGPT, un chatbot de modelo de lenguaje grande (LLM) desarrollado por OpenAI. Los expertos se centran en cómo sistemas como ChatGPT podrían alterar el sistema educativo, redefinir y automatizar algunos roles profesionales, mejorar las habilidades de escritura de las personas e incluso servir como un motor de búsqueda más inteligente que los que se utilizan actualmente.

Explicó que solo el 25% de los datos médicos están "estructurados", lo que significa que tienen un código o siguen un formato de texto estándar en los registros electrónicos de salud. Los datos restantes están en texto libre, lo que dificulta la investigación.

Consideremos a una mujer que está pasando por la menopausia, dijo Patalon. A menudo, sus síntomas se describen de forma informal, como dificultad para dormir, irritabilidad leve, períodos irregulares y sudoración. Estos detalles podrían ayudar a crear un algoritmo para predecir el inicio de la menopausia, que a menudo se diagnostica poco porque los médicos pueden no considerarlo. Sin embargo, para desarrollar un algoritmo para predecir la menopausia, el acceso a las descripciones informales en el texto libre es crucial.

"Con los modelos de lenguaje grandes que tenemos hoy en día, puedes acceder al texto gratuito mucho más fácilmente", dijo. "Acceder al texto gratuito nos dará acceso al 75% del expediente médico que no se investiga hoy en día".

¿Cómo pueden estos modelos comprender el contenido que leen, especialmente cuando las notas de cada médico son probablemente diferentes de las notas de los demás?

Se llama "extracción de características", explicó Patalon. "Con LLM, también lo pones en contexto".

Por ejemplo, consideremos a un niño de tres años, ofreció Patalon. Si tiene fiebre y sarpullido, no es lo mismo que tener un sarpullido seguido de fiebre. Estas son enfermedades distintas; mirar solo la fiebre o el sarpullido no revelaría toda la imagen.

"Entender el contexto es esencial, y aquí es donde los LLM hacen un avance", dijo.

Entonces, ¿por qué no lo hacen ya los médicos?

Según Patalon, existe una brecha entre desarrollar algoritmos para extraer información y validar su precisión para su uso práctico. Sin embargo, la situación está evolucionando rápidamente.

La Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos comenzó a aprobar algoritmos de IA en 1995. Sin embargo, en casi dos décadas, solo se aprobaron 50. Pero en los últimos cuatro años, según un artículo publicado por Health Imaging, casi 700 algoritmos médicos de inteligencia artificial con autorización de mercado están disponibles en Estados Unidos; la gran mayoría se aprobaron en los últimos cuatro años.

Patalon está posicionada para afectar significativamente la transformación tecnológica en su industria. Es una clínica especializada en medicina familiar y de emergencia, emprendedora entusiasta e investigadora aplicada dedicada a fomentar la creación de soluciones innovadoras en tecnología de salud. Antes de unirse a Maccabi KSM, lideró el departamento de innovación en el Hospital Universitario Samson Assuta Ashdod. Actualmente, se desempeña como profesora en salud, big data y ética en el programa de MBA en innovación en salud de la Universidad Reichman.

Patalon dijo que otra área que transformará el panorama de la atención médica es la secuenciación del ADN. En la última década, esta técnica se ha vuelto tecnológicamente más avanzada y mucho más accesible al público en general.

Ella piensa que el ADN se incluirá en los registros médicos electrónicos en los próximos cinco años, finalmente dando inicio a la esperada era de la medicina personalizada.

"¿Cómo se practica la medicina en una era de certeza?" preguntó Patalon. Dijo que la mayoría de la medicina se practica hoy en día en condiciones "inciertas". "No sabemos cómo reaccionará nuestro cuerpo, por ejemplo, a qué medicamento usar para la presión arterial alta. Hay cinco tipos diferentes de pastillas y las probamos por ensayo y error.

Sin embargo, continuó ella, "Si secuencio tu ADN para encontrar el tratamiento adecuado de inmediato, no necesito el ensayo y error. Sé lo que va a funcionar, basado en tu información genética".

¿Podrían los médicos saber demasiado?

Patalon dijo cómo los médicos enfrentarán las preguntas que podrán hacer y las respuestas que obtendrán serán uno de los desafíos de esta nueva era, que vendrá con un nuevo conjunto de responsabilidades para los profesionales de la medicina.

"¿Qué le dices a un paciente si tiene un gen para algo que sabes que sucederá y no hay tratamiento?", preguntó Patalon. "¿Qué haces con la información? ¿Cómo desarrollamos las herramientas para manejar y devolver toda esta información al paciente?"

Recientemente, Patalon publicó un artículo abordando las preocupaciones éticas relacionadas con la paternidad mal atribuida, que implica realizar una prueba genética con fines médicos y descubrir que uno de los padres del paciente no está biológicamente relacionado con él.

"Descubriste esto por accidente. Ahora, ¿qué vas a hacer? ¿Le dirás al paciente o no?", preguntó Patalon. "Muchas veces, estos casos involucran a hijos adultos. ¿Le dices que no está genéticamente relacionado con su padre? Esta es una gran pregunta ética con la que nadie está lidiando".

¿Y qué hay del costo de toda esta información para el sistema de salud? Aquí hay una respuesta fácil, dijo Patalon.

Aunque al principio pueda costar más, la medicina personalizada ahorrará dinero al sistema a largo plazo porque los pacientes recibirán un tratamiento mejor y más efectivo.

PATALON DIJO que mira con orgullo sus cuatro años en Maccabi KSM. Lideró al equipo durante la COVID-19, incluyendo la realización de investigaciones que cambiaron las políticas de vacunación en Estados Unidos, permitiendo que las personas infectadas con COVID-19 esperen 90 días antes de vacunarse. El exasesor médico presidencial Anthony Fauci citó su trabajo.

"La investigación debe encontrar algo nuevo, esa es la esencia de la investigación y la innovación", dijo Patalon, aunque admitió que estos éxitos no ocurren tan a menudo como los científicos desearían. "Cuando cambias las pautas en medicina, es sorprendente. No es algo ordinario. Ocurre muy raramente. Estoy muy orgullosa de ello porque invertimos mucho en ello y lo logramos en contra de todas las probabilidades".

Más recientemente, bajo su mandato, Maccabi se convirtió en la primera organización del sector de la salud en Israel certificada según la norma ISO 27701, un estándar de seguridad de la información.

A lo largo de su mandato, Patalon también ha liderado muchas colaboraciones internacionales. Sin embargo, ella dijo que desde la masacre del 7 de octubre, los socios del extranjero parecen vacilantes para colaborar, no están seguros de cómo reaccionar y qué decir, y son cautelosos de politizar el campo de la investigación y desarrollo.

"Sin embargo, dado que la academia de todo el mundo estuvo involucrada públicamente, como las principales universidades, nuestro campo, así como nuestros socios, no pueden permanecer distantes o no involucrados", dijo Patalon. "Estamos seguros de que esto cambiará después de esta etapa aguda.

"Este tiempo ha sido muy desafiante; sin embargo, muchos israelíes creen que los esfuerzos de investigación y desarrollo son una fuerza impulsora importante de nuestro país, por lo que siguen comprometidos de una manera admirable".

Si Patalon cierra esta brecha entre la innovación y la implementación, ¿se quedará sin trabajo?

"La relación en medicina entre el médico y el paciente nunca será reemplazada por la tecnología", dijo Patalon. "La tecnología solo ayudará a los médicos a hacer mejor su trabajo".