Desde mayo, equipos sobre el terreno en la República Democrática del Congo (RDC) combaten el virus de ébola Bundibugyo. Cada día, los llamados health workers (trabajadores sanitarios) llaman a las puertas de las casas y ofrecen asesoramiento. Registran las recuperaciones y los fallecimientos y derivan a las personas con síntomas sospechosos a centros médicos.
PUBLICIDAD
PUBLICIDAD
Según un informe de la empresa de inteligencia artificial Anthropic, el conocimiento de estos trabajadores sanitarios, cuyos cuadernos recogen el estado de salud de toda una comunidad, se ha digitalizado.
¿Quién ha enfermado? ¿Con quién ha estado en contacto la persona y dónde se ha movido antes de saber que estaba infectada? Para analizar las respuestas y notificaciones se ha utilizado el modelo Claude de Anthropic.
En el estudio han participado, entre otros, la Coalición para las Innovaciones en Preparación para Epidemias (CEPI), la Oficina Regional para África de la Organización Mundial de la Salud (OMS) y el Instituto Nacional de Investigación Biomédica (INRB).
La IA ayuda a evaluar más rápido la propagación de las epidemias
"Un informe de situación se elabora en el plazo de una hora en lugar de llevarnos toda una jornada de trabajo", explica la doctora Marie Roseline Darnycka Belizaire, directora de Preparación y Respuesta ante Emergencias en la Oficina Regional para África de la Organización Mundial de la Salud (OMS).
La inteligencia artificial puede ayudar a evaluar más rápidamente la propagación de epidemias y a dirigir de forma más precisa la ayuda médica, ha señalado esta responsable de la OMS en el escenario del World Health Summits.
En el análisis de los datos se han identificado posibles zonas de brote y se han preparado medidas, por ejemplo trasladar reservas de suministros médicos a puntos neurálgicos o zonas de riesgo importantes.
Esto puede ser decisivo en caso de emergencia, porque cuanto antes reaccionen las autoridades sanitarias ante un posible brote, mejor podrán prepararse y organizar la atención. La IA pretende ayudar a evaluar más deprisa la información procedente de distintas fuentes y respaldar las decisiones de los responsables.
Este ejemplo positivo del uso de la inteligencia artificial en la atención sanitaria muestra el nivel en el que la IA puede emplearse con un riesgo relativamente limitado. Sin embargo, los expertos ven muchas más posibilidades para su uso en el futuro.
La tecnología podría mejorar los diagnósticos, liberar al personal sanitario de tareas administrativas y contribuir a utilizar de forma más dirigida unos recursos que ya son escasos. Al mismo tiempo, plantea preguntas de fondo: ¿cuán fiables son los resultados? ¿Pueden los profesionales sanitarios comprender cómo llega una IA a una decisión? ¿Y se benefician realmente de ello las pacientes y los pacientes?
La IA como apoyo para un personal sanitario desbordado
En todo el mundo aumenta la demanda de atención médica. Al mismo tiempo, en muchos lugares faltan personal, tiempo y material. Para el doctor Thomas Zapata, director de la WHO Academy en Lyon, ahí se encuentra un punto clave para el uso de la inteligencia artificial.
"Tenemos que reflexionar sobre una paradoja a la que nos enfrentamos actualmente. Contamos con más profesionales sanitarios que nunca en todo el mundo, disponemos de tecnologías sin precedentes", señala Zapata en un debate en el World Health Summit. Aun así, según él, hay una enorme escasez de personal sanitario. "La demanda de servicios de salud no deja de crecer".
Ve la IA como una herramienta para reducir esa brecha. No obstante, recalca que no debe considerarse un fin en sí mismo, sino una herramienta que se integra en los sistemas sanitarios existentes.
"La IA es un facilitador, un medio para un fin. Ahora mismo estamos muy fascinados por la tecnología y la IA, pero creo que tenemos que situarla en el lugar adecuado dentro del contexto del sistema sanitario", advierte Zapata. A su juicio, la inteligencia artificial encaja en dos ámbitos. Por un lado, podría cambiar la forma en que se organiza la atención médica. Por otro, la formación inicial y continua del personal sanitario también tendría que adaptarse a las nuevas posibilidades.
En última instancia, la IA puede contribuir a reducir la carga de trabajo, optimizar las tareas administrativas, mejorar la toma de decisiones clínicas y también afinar la elaboración de diagnósticos.
Para Zapata es especialmente importante que la tecnología libere tiempo para aquello que no se puede ni se debe automatizar sin más: la atención a los pacientes. En particular, la crisis del ébola en la República Democrática del Congo ha puesto de manifiesto que falta confianza en los sistemas de salud locales.
Así los médicos disponen de más tiempo para las personas
Precisamente allí donde el personal sanitario trabaja sometido a una gran presión de tiempo, los procesos automatizados pueden marcar la diferencia. La doctora Cecilia Mbaca, asesora técnica sénior para salud y emergencias en la organización de ayuda CARE, conoce estos desafíos tras más de 15 años trabajando en primera línea.
Para ella hay tres preguntas decisivas: ¿puede la IA respaldar las decisiones médicas? ¿Puede hacerse cargo de tareas repetitivas? ¿Y ayuda a orientar la atención de forma más precisa hacia las necesidades individuales de las pacientes y los pacientes?
"Si la IA realiza muy bien este trabajo, nos queda más tiempo para los aspectos personales de los cuidados, de modo que podamos hacer preguntas, escuchar, explorar a los pacientes y derivarlos al siguiente nivel de atención", explica también la doctora Cecilliah Mbaka, asesora técnica sénior para salud y emergencias en la organización de ayuda CARE. Cuenta que ella misma ha trabajado más de 15 años en primera línea, con poco apoyo, recursos limitados y una carga de trabajo muy elevada.
En el caso de las epidemias, no se trata únicamente de datos médicos. La confianza de la población también desempeña un papel importante. Las personas tienen que poder confiar en que estarán protegidas y recibirán una atención adecuada en un centro de salud. En las comunidades afectadas, esta confianza puede ser decisiva para que las personas enfermas busquen a tiempo ayuda médica.
Según el epidemiólogo Maximilian Gertler, se estima que en torno al 50% de las muertes se producen en las aldeas de la RDC y no en centros médicos. El sistema de salud local está bajo presión y no estaba preparado para el brote de ébola. Cada día se necesitan miles de equipos de protección para proteger al personal de enfermería frente a la contaminación. Alemania ha aumentado recientemente en 21 millones de euros sus ayudas.
La IA puede apoyar, por tanto, la organización de la atención. Pero por sí sola no basta para que la población confíe en las instituciones sanitarias. Como señalan los propios expertos en IA, muchas veces el camino hasta el diagnóstico sigue siendo poco transparente.
Problema de transparencia: ¿cómo llega la IA a su diagnóstico?
Los modernos sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones que quizá se escapen a las personas. Sin embargo, a menudo no queda claro cómo llegan exactamente a sus resultados.
El doctor Thomas Thesen, profesor de formación médica e informática en la Geisel School of Medicine de la Universidad estadounidense de Dartmouth, describe este problema así: "Son muy hábiles a la hora de reconocer patrones, pero son realmente malos a la hora de explicarnos de qué tratan esos patrones". Los chatbots y grandes modelos lingüísticos como Claude o ChatGPT tienen, como él lo llama, un problema de explicación. En este sentido, la inteligencia artificial sigue siendo una caja negra.
Esto resulta especialmente relevante en el sector sanitario. Cuando un sistema ofrece un diagnóstico o una recomendación de tratamiento, los profesionales sanitarios tienen que poder valorar si en el caso concreto resulta adecuada.
Un resultado por sí solo no siempre basta, también el camino hasta llegar a él tiene que ser comprensible. "Ese es el problema de la explicabilidad. No pueden explicar en un lenguaje comprensible para las personas cómo llegan a esas conclusiones".
Este llamado problema de la caja negra no solo afecta a la transparencia, sino también a la responsabilidad: ¿quién responde si una IA ofrece una recomendación errónea? Por eso, también para la doctora Mbaka es fundamental que la IA no se limite a proporcionar resultados, sino que apoye realmente la toma de decisiones.
Experto: la IA no debe sustituir el aprendizaje en la formación
También en la formación de los profesionales sanitarios la inteligencia artificial puede ser útil, por ejemplo al facilitar un acceso más rápido a la información o apoyar en tareas recurrentes. Pero precisamente en el aprendizaje, Thesen, profesor de formación médica e informática, ve riesgos.
Se remite a un estudio en el que se comparó la búsqueda de información mediante motores de búsqueda tradicionales con el uso de chatbots de IA. Según este trabajo, los estudiantes que utilizaron el chatbot tenían unos conocimientos más superficiales y menos consolidados.
"Estas llamadas dificultades deseadas son en realidad muy importantes para el proceso de aprendizaje. Y si se externaliza todo el proceso cognitivo de aprendizaje a un chatbot, algo que puede ser muy eficiente, en realidad no se aprende nada".
Quienes tengan que adquirir conocimientos de forma duradera no deberían, a su juicio, delegar en una IA todo el trabajo mental. En medicina, en particular, puede ser decisivo tomar la decisión correcta incluso cuando el apoyo tecnológico no está disponible.
Por ello, Thesen recomienda utilizar la IA sobre todo allí donde reduce la carga de trabajo. Donde se trate, en cambio, de comprender el conocimiento y retenerlo a largo plazo, el aprendizaje autónomo tiene que seguir ocupando su lugar.