La inteligencia artificial ha tomado mucho auge en los últimos tiempos. Lo que parecía ser algo del “futuro” o de “ciencia ficción”, ahora es Presente y es Real. De hecho, convivimos con ella más de lo probablemente nos estemos imaginando. Sin ir más lejos, las  recomendaciones de Amazon o Netflix, por ejemplo, provienen de una inteligencia artificial.

 

¿Qué es IA? Básicamente se refiere a simular procedimientos humanos a través de máquinas. Cuando decimos “procedimientos” nos referimos al razonamiento, corrección y el aprendizaje.

 

Todo este proceso forma parte de la tan importante, y vital en muchos casos, transformación digital de los negocios.

 

Beneficios de la inteligencia artificial en el sector salud

La industria de la salud tiene varios involucrados: el paciente, los prestadores de servicios de salud y las aseguradoras (prepagas y obras sociales).

 

Según nuestro Director de I+D, Fernando Das Neves, uno de los mayores avances en machine learning en los últimos años ha sido la posibilidad de identificar “cosas” y clasificarlas con alta precisión y sin intervención humana. En este sentido, dentro del sector Salud, el impacto más inmediato se va a dar en la interpretación de imágenes.

 

El primer paso para poder aplicar machine learning a un problema, es disponer de gran cantidad de datos. La adopción, en distintos grados de madurez, de historias clínicas en registro electrónicos que se pueden compartir, y cuya interpretación está estandarizada, y la captura automática de datos de salud en sensores ubicuos (por ejemplo, con todas las pulseras deportivas), está resolviendo lentamente este problema.

 

Teniendo todas esta información, la aplicación más inmediata es pasar de “curar a la gente” a prevenir, activamente, que la gente se enferme, o detectar tempranamente y de manera efectiva, en costo y esfuerzo, las enfermedades. Se espera que en un futuro cercano, la Inteligencia Artificial (IA) cambie la medicina personalizada.

 

Incidencia de la IA en el sector salud

En síntesis, según Das Neves, la incidencia inmediata de IA en el negocio de salud se va a dar por varios lados:

 

  • La utilización de IA para mejorar la captura, procesamiento e interpretación de datos  que antes quedaban solo enterrados como parte de notas para el médico. Esto tiene un impacto positivo porque aumenta el valor de los datos y permite, entonces, abrir toda una serie de iniciativas que antes eran imposibles por falta de información.
  • La automatización de tareas repetitivas. En este sentido, los servicios relacionados a la interpretación de diagnóstico por imágenes van a ser las primeras afectadas por IA.
  • Del lado de las prepagas y seguros de salud, el impacto es diferente dentro del esquema de cada país, pero en EEUU ya hay iniciativas independientes, pero simultáneas, para usar IA para mejorar la formulación de intervenciones en el hospital de manera que  la prepaga no las rechace, y por otro lado, y al mismo tiempo, usar IA para aumentar la precisión con las que una prepaga rechaza con razón a una intervención del hospital.

 

Casos de IA en Argentina en sector salud

 

El Hospital Alemán tiene un plan innovador para mejorar la calidad y la captura de datos a partir del texto en las evoluciones (los comentarios que los médicos escriben en cada visita a un paciente), y nos contrató para implementarlo.


Los objetivos de este proyecto son varios:

 

  • Proveer más información al médico
  • Mejorar la calidad de las historias clínicas
  • Prevenir errores en las historias cĺinicas
  • Mejorar la calidad de captura de datos para poder tener mejores estadísticas  

 

Este sistema utiliza IA y procesamiento de lenguaje natural para interpretar automáticamente el texto libre escrito por el médico. El sistema puede contestar las siguientes preguntas:

 

  • Valores y tipos de mediciones mencionadas en la evolución, tales como frecuencia cardíaca, presión arterial,  dolor, etc.
  • ¿Es esta evolución demasiado similar a otras evoluciones? A veces los médicos actualizan la historia clínica con “copiar y pegar”;  copiar una evolución anterior para cambiarle algunos valores, y lo hacen incorrectamente, por lo que la evolución entonces queda con información errónea.
  • ¿Qué abreviaturas aparecen mencionadas en la evolución? ¿Son abreviaturas aprobadas por el hospital? ¿O son abreviaturas inventadas en el momento? De manera similar a como un corrector ortográfico, detecta errores y propone reemplazos dependiendo del contexto de la palabra mal escrita, el sistema infiere cuando algo es una abreviatura, aunque nadie se lo haya dicho explícitamente, y le presenta al médico sugerencias relevantes para reemplazarla: un misma abreviatura puede expandirse a diferentes cosas dependiendo de la especialidad y el uso. El sistema, además, puede aprender a partir de la manera particular de escribir de cada médico o médica, y va a aprendiendo que abreviaturas significan que palabras o frases para cada uno.
  • Qué drogas se administraron y qué procedimientos se ejecutaron en el paciente, qué síntomas tiene. El sistema es capaz de diferenciar cuando una de esas cosas está mencionada negada, (por ejemplo: “el paciente no presenta síntomas relacionados a la diabetes”) o se aplica a otra persona como, por ejemplo, “hay casos de demencia en la familia” no implica que el paciente tenga demencia. Para poder diferenciar estos casos, el sistema es entrenado a partir de otras evoluciones, y aprende a diferenciar cuando una frase implica negación, y cuando probablemente se aplique a otro.

 

Es importante resaltar que todo esto se hace sin forzar al médico a escribir en una plantilla o con una estructura determinada; el trabajo de entender al médico lo hace el sistema. Un proyecto de este tipo por supuesto tiene aristas más allá de IA. ¿Cómo hacemos que el servicio logre el efecto deseado sin que impida al médico llevar a cabo su trabajo? ¿Cómo hacemos para no inundar de información al médico? ¿Cómo logramos una adopción del cambio de método de trabajo por parte del personal involucrado?.
Seguiremos informando…