El potencial de la Inteligencia Artificial (IA) -programas de cómputo diseñados para realizar determinadas operaciones consideradas propias de la inteligencia humana- para mejorar los sistemas de salud es ilimitado. Con la IA los datos clínicos son mejor aprovechados y correlacionados, permitiendo que la salud integral sea más predictiva y precisa. En el desarrollo de la AI intervienenmédicos especializados, científicos de colección y análisis de datos, diseñadores especializados en interacción y otros expertos.
Hay cuatro áreas de aplicación de la IA para transformar la atención médica: a)mejorar el rendimiento y la eficiencia operativos, ahorrando tiempo y costos; b) servir de apoyo para las decisiones clínicas porque se tiene, con el análisis efectivo de grandes cantidades de datos, una visión más holística de los pacientes; c) permitir la gestión de la salud de la población, la posibilidad de agregar, analizar y activar datos sobre la salud de millones de usuarios permitirá que los hospitales vean cómo los factores socioeconómicos, de conducta, genéticos y clínicos se correlacionan y de esta forma pueden ofrecer atención médica más específica y preventiva; d) empoderar a los usuarios para mejorar la atención al paciente; en la actualidad, los pacientes trasladan físicamente las radiografías, resultados de pruebas y otros datos importantes de salud, de un consultorio a otro y los pacientes deben volver a explicar los síntomas a nuevos médicos, con deficiencias en su historia médica, estas situaciones, se evitan con la aplicación de la IA.
Sin embargo, existe una investigación en la Universidad de Boston que indica que los pacientes se resisten a usar cuidados médicos recomendados por medio de Inteligencia Artificial aun cuando éstos superan el rendimiento de los doctores. ¿Por qué? Porque los pacientes, de acuerdo con los resultados de la investigación, creen que sus necesidades médicas son únicas, muy particulares, y que por ello no pueden ser analizadas mediante algoritmos.
La IA médica puede realizar cuidado médico con exactitud a nivel de expertos a gran escala y aun costo muy razonable. La IA de Watson Health, de IBM, puede diagnosticar una enfermedad del corazón mejor que un cardiólogo. Los chatbots -programas informáticos que proveen información a través de la conversación con una persona- del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido dan consejos médicos sin necesidad de médicos o enfermeras. Algunas aplicaciones de teléfonos inteligentes pueden detectar cáncer en la piel con exactitud de expertos. Algunos algoritmos pueden detectar enfermedades de los ojos tal como lo hacen médicos especializados.
Se estima que, en el futuro, la IA se utilizará en un 90% de los hospitales y reemplazará hasta el 80% de lo que hoy hacen los doctores. Para que suceda lo anterior, los sistemas de salud deben superar la desconfianza de los pacientes acerca de la IA.
En la investigación de la Universidad de Boston se realizaron experimentos para determinar la receptividad de los pacientes a la IA, los resultados mostraron una fuerte resistencia a procedimientos desde escaneo de cáncer de piel hasta cirugía de implantación de marcapaso. Se encontró que cuando los cuidados los determinaba la IA y no los doctores, los pacientes estaban menos dispuestos a utilizar la IA, aunque el costo fuera menor. También preferían tener a un médico, aun cuando existiera un alto riesgo de diagnosis inapropiada o complicaciones quirúrgicas.
La razón que se encontró no fue la creencia por parte de los pacientes de que la IA significara un cuidado inferior ni que la IA fuera más cara, menos conveniente o informativa. La resistencia a la IA se basa en que los pacientes creen que la IA no toma en cuenta sus características de idiosincrasia y circunstancias particulares. Los pacientes se miran a sí mismos como únicos y eso incluye su salud, la consideran muy individual y consideran a la IA como inflexible y estandarizada, diseñada para tratar a pacientes “promedio”, pero incapaz de considerar las circunstancias únicas que aplican a cada individuo.
Hay algunas medidas que se pueden tomar para vencer la resistencia de los pacientes a usar la IA médica. Por ejemplo, los proveedores de IA médica pueden eliminar la preocupación de los pacientes de ser tratados como el promedio, tomando acciones que aumenten la percepción de individualidad de las recomendaciones proporcionadas por la IA. Cuando se les explicó a los pacientes que participaron en la investigación que la IA era capaz de individualizar sus recomendaciones médicas, los participantes reportaron estar dispuestos a seguir las recomendaciones del tratamiento sugerido por la IA tal y como lo estarían con el tratamiento recomendado por un médico.
