3 consejos sobre como desarrollar wearables con IA

22 de marzo de 2021

Los wearables son un método de bajo riesgo para recopilar datos de pacientes de alta calidad durante todo el día. Cuando lo combinas con inteligencia artificial (IA), te permite abrir nuevas oportunidades para un análisis más inteligente, más información procesable y mejores resultados.

En Inglaterra, a los pacientes de un grupo escogido de hospitales se les entrega una pulsera wearable inalámbrica cuando reciben el alta. Estos dispositivos portátiles vigilan los signos vitales como los niveles de oxígeno, el pulso, la frecuencia respiratoria, la temperatura corporal y la presión arterial. Este nuevo protocolo de alta se está llevando a cabo como parte de un nuevo programa piloto del Servicio Nacional de Salud.

El nuevo programa utiliza inteligencia artificial para analizar los datos del paciente a en tiempo real, y ya se ha demostrado que reduce las tasas de readmisión hospitalaria y las visitas a la sala de emergencias. Las visitas domiciliarias, que puedan resultar caras, se han reducido en un 22% y los pacientes siguen más de cerca los tratamientos en casa.

¿A favor o en contra de la IA?

Clay Christensen, profesor de la Escuela de Negocios de Harvard y cofundador de Innosight, dice que este programa AI MedTech está dirigido al “no consumo”. Esta es una oportunidad comercial en la que los consumidores deben tomar medidas, pero hoy por hoy no tienen las herramientas o la tecnología para hacerlo.

Por ejemplo, antes de los wearables, los sanitarios tenían que conducir hasta 1,5 horas de ida y vuelta para controlar a los pacientes en persona una vez por semana. Sin embargo, con los algoritmos de inteligencia artificial atentos a las tendencias de datos preocupantes, los pacientes y el personal del hospital reciben notificaciones sobre cualquier complicación de salud importante con mucha anticipación.

Muchos expertos creen que la IA aportará predicciones muy precisas a un coste mucho más económico que las realizadas por personas. Estos estudios de casos de éxito siempre conducen a más implementaciones de IA en la atención médica, pero a veces la IA no es apropiada para todos los sectores de la atención médica. Y debido a que las aplicaciones de AI MedTech pueden ser costosas de diseñar y desarrollar, los sistemas de atención médica que se enfocan en la cuenta de resultados no son adecuados para este tipo de tecnología.

La inteligencia artificial aplicada a las herramientas de imágenes médicas es muy cara. Actualmente, los hospitales emplean especialistas que están capacitados para encontrar enfermedades que van desde el cáncer hasta las cataratas. Pero debido a que esta profesión requiere un conocimiento holístico del cuerpo y la medicina, la IA no es el mayor activo para estos especialistas. La capacidad para ser útil para los pacientes es baja y los costes asociados tampoco disminuirán para esta aplicación de IA.

Atención descentralizada

Sin embargo, para las clínicas que desean descentralizar la atención médica, la IA es una herramienta perfecta. Por ejemplo, los pacientes se enfrentan a una multitud de opciones a lo largo del día que afectan directamente a su salud: la opción de hacer ejercicio, comer de forma moderada y variada, meditar etc. Por lo general, no hay un médico que nos diga qué es lo mejor para nuestra salud; debemos tomar la decisión por nosotros mismos. Pero estas opciones se suman con el tiempo para aumentar el coste de la atención médica para todos.

La Organización Mundial de la Salud estima que el 60% de los factores relacionados con la salud y la calidad de vida se correlaciona directamente con las opciones de estilo de vida, como seguir los tratamientos prescritos, reducir el estrés y hacer ejercicio. Con la IA, enviar al paciente un recordatorio para que haga ejercicio o coma una comida saludable no requiere tiempo o esfuerzo adicional por parte del médico. Y si algún síntoma parece mal, la IA puede decidir si enviar un recordatorio para meditar o programar una cita con el médico.

Varias universidades y compañías de seguros médicos están trabajando para aumentar el seguimiento de los pacientes desde casa. Estos programas han producido resultados positivos, pero pasará algún tiempo antes de que la IA satisfaga plenamente las expectativas de los investigadores.

Los expertos miran hacia un futuro en el que el programa NHS del Reino Unido se implemente primero a nivel local antes de implementarlo de forma global. La FDA ya aprobó los dispositivos conectados para su uso en el Hospital Mount Sinai de la ciudad de Nueva York.

Estos programas nos dejan tres consejos sobre cómo desarrollar la IA para mejorar la atención médica en el paciente.

1. Define un objetivo para impactar en métricas críticas, como tasas de readmisión y costes para las aseguradoras médicas.

Y luego comienza a abordar la métrica con objetivos realistas en lugar de ideas elevadas. Si observamos una tendencia favorable en la evolución de los datos, la IA se puede optimizar iterativamente para generar una mejora. Por ejemplo, el Hospital Grady en Atlanta ha ahorrado 4 millones mediante una reducción en las tasas de readmisión mediante el uso de IA para identificar pacientes en riesgo.

2. Incrementar la colaboración para reducir riesgos

Encontrar a otros que estén trabajando para resolver el mismo problema puede significar la diferencia entre tres años o una década en el tiempo de lanzamiento. Varias compañías de seguros están colaborando en el uso de blockchain para aumentar su grupo de datos con datos de clientes. Al reducir el tiempo para consolidar las reclamaciones entre compañías, estas compañías de seguros también están mejorando el acceso de los pacientes a los centros de salud.

A veces, hacer el trabajo sin ayuda puede presentar riesgos importantes. Por ejemplo, el MD Anderson Cancer Center de Houston tuvo un proyecto de IA multimillonario que fracasó porque era incompatible con el propio sistema de historias clínicas electrónicas.

3. Asóciate con profesionales altamente especializados en lugar de competir contra ellos.

Varias aplicaciones de IA de hoy en día compiten con los médicos; por ejemplo, los algoritmos de IA centrados en la radiología a menudo funcionan tan bien o mejor que los propios radiólogos en el diagnóstico basado en imágenes. Pero no debemos permitir que la IA usurpe al especialista porque se necesita la valoración de un experto para verificar las decisiones recomendadas por la IA.

Un futuro más saludable

La IA en MedTech y la atención médica está cambiando y mejorando vidas en todo el mundo. Y aunque la IA no es la herramienta adecuada para todas las aplicaciones médicas, puede generar resultados en situaciones en las que se necesita. Sin duda, un mejor cuidado de la salud es beneficioso para todas las partes interesadas involucradas.

¿Qué aplicaciones de IA crees que ayudarán en la atención médica en un futuro próximo? ¡Háznoslo saber en los comentarios!

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