En el marco del Techtegia Latam Summit Salud Tech 2024, celebrado el 15 de octubre de 2024 en Ciudad de México, un panel de especialistas exploró el impacto revolucionario de la inteligencia artificial (IA) en el sector de la salud. Los expertos participantes destacaron el potencial de la IA para mejorar los resultados de los pacientes, optimizar procesos y transformar radicalmente la prestación de servicios médicos.
El panel, moderado por Iván Zavala Junco, chief innovation officer de Hospitales Mac, inició con Roberto Contreras, Head of AI México en Globant, quien se refirió a las tendencias que, a su juicio, están encaminando al desarrollo de un nuevo modelo de salud.
Entre ellas, mencionó el enfoque holístico en la salud -que, más allá de lo físico, abarca aspectos mentales, espirituales y sociales-, el envejecimiento de la población –el aumento de la esperanza de vida plantea nuevos desafíos y oportunidades en el sector de la salud, requiriendo soluciones adaptadas a las necesidades de una población cada vez más envejecida- y el empoderamiento del paciente quienes, al estar cada vez más informados, demandan un mayor control sobre su salud. Esto implica un cambio en la dinámica médico-paciente y la necesidad de herramientas que le permitan tomar decisiones más informadas.
A ellas se suma la digitalización, que en los últimos 10 años ha venido a revolucionar el mundo, lo que abre paso a un modelo de medicina P4 (preventiva, predictiva, personalizada y participativa) que utiliza datos y tecnología para ofrecer tratamientos más específicos y efectivos para cada individuo.
Retos técnicos, humanos y regulatorios
Rafael López, cofundador y director general de Diagnostikare, abordó en la disertación sobre los retos que se enfrentan en la implementación de la IA en el sistema de salud. Mencionó en ese sentido los retos de naturaleza técnica, humana y regulatoria.
En lo que respecta al aspecto técnico, describió que la IA requiere de grandes cantidades de datos precisos y de alta calidad para entrenar los modelos. En el sector salud, esto implica recopilar, limpiar y estructurar datos de diversas fuentes, lo cual puede ser un proceso complejo y costoso. Pero, además, se deben desarrollar modelos de IA que sean precisos, confiables y capaces de generalizar a nuevos datos, lo que es un desafío técnico significativo para lo que se necesita de expertos en machine learning y data science.
En la parte humana, la generación de confianza en la IA es esencial para su adopción en el sector salud y esto pasa, según López, por comunicar sus beneficios y también sus limitaciones, además de diseñar interfaces de usuario intuitivas y fáciles de usar. La resistencia al cambio es otro punto a abordar desde esta perspectiva.
Entre los retos regulatorios está el tema de privacidad de los datos, en donde la protección de la información médica debe ser una prioridad, así como las consideraciones éticas del tipo responsabilidad en caso de errores, la equidad en el acceso a la tecnología y la transparencia en la toma de decisiones algorítmicas.
El experto consideró que superar estos obstáculos requiere una combinación de esfuerzos en investigación, desarrollo, capacitación y regulación.
«Al momento de diseñar una solución, con inteligencia artificial o que utilice inteligencia artificial en distintos componentes, es bien importante tener claro qué impacto estamos teniendo de un lado de la moneda y del otro. En nuestro caso, si bien nuestra solución está pensada en el paciente, en mejorar la calidad de la atención, la calidad de vida de los pacientes, como bien comentaba Roberto, con este enfoque a lo mejor de las cuatro P’s, no podemos perder de vista que del otro lado, para acercar la atención o para brindar la atención al paciente, se requiere un profesional capacitado que lo pueda hacer», amplió.
En Diagnostikare han ido facilitando cada etapa del proceso previo a recibir atención médica, de modo que la inteligencia artificial pueda facilitar o habilitar la prestación de un servicio médico para lograr más eficiencia en cuanto a tiempos, una capacidad de respuesta superior y, sobre todo, «intentar minimizar errores que normalmente están siempre latentes cuando los procesos se llevan a cabo de manera manual».
Sacar las soluciones del embudo
«La inteligencia artificial es una herramienta tan robusta como nunca habíamos tenido una», afirmó al inicio de su exposición Jezabel Gama, chief operating officer de Be Your Brand, al considerar que es necesario involucrar a los médicos y otros profesionales de la salud en el desarrollo e implementación de soluciones basadas en IA. Al hacerlo, se asegura que estas soluciones sean relevantes para las necesidades de los pacientes y que sean adoptadas de manera más amplia.
«La verdad es que todavía es un panorama muy amplio para explorar, pero nosotros desde Be Your Brand trabajamos con industria farmacéutica y también con médicos independientes. Creemos que ellos tienen como todo ese poder para transformar o para traducir esta tecnología hacia el paciente. Si no los tomamos en cuenta y no entienden ellos todo el beneficio que trae la tecnología para ellos, estas implementaciones maravillosas de soluciones increíbles que generan los ingenieros, se van a quedar en ese embudo atoradas», advirtió.
El nuevo paso en los modelos generativos de IA para cuidar la salud
Roberto Contreras, Head of AI México en Globant, destacó el potencial de los modelos generativos de IA, como los grandes modelos de lenguaje (LLM) para transformar el cuidado de la salud.
«Eso nos permite generar lo que ahora yo considero que es el siguiente paso: ya tenemos generativo, pero ahora cómo lo pongo a funcionar para mi hospital o para el cuidado del salud o para cualquier industria que tengamos enfrente. Hoy en día las organizaciones están enfocadas a no dejar aislados los los esfuerzos de inteligencia artificial, sino a cómo puedo generar un agente (…) ¿Y a qué queremos llegar? A que ese agente pueda interactuar de manera independiente con los datos que tienen. Entonces, se convierte en una persona extra que tienes en tu fuerza de trabajo, pero que puede tomar decisiones, obviamente acotadas con algunas guías y cuidados que van a tener, pero puede acelerar la interacción, la toma de decisiones o ayudarte a tomar las decisiones», detalló Contreras.
El experto mencionó el ejemplo de un médico que consulta a un agente de IA sobre un paciente con una lesión en la rodilla. El agente, al analizar los datos del paciente y buscar información relevante, podría recomendar que el paciente evite actividades de alto impacto, o podría predecir las probabilidades de adhesión al tratamiento.
En resumen, los modelos generativos de IA tienen el potencial de transformar radicalmente el cuidado de la salud al mejorar la eficiencia, la precisión y la personalización de los servicios médicos.
Al generar contenido personalizado, brindar asistencia virtual, acelerar la investigación y mejorar la experiencia del paciente, estos modelos pueden contribuir a un futuro más saludable y accesible. Pero el desarrollo y la implementación de estos modelos requieren un enfoque cuidadoso y ético, considerando aspectos como la privacidad de los datos, la seguridad y la transparencia, y también la posibilidad de que la IA pueda estar al servicio de cerrar las brechas en el acceso a la salud que existen en países de Latinoamérica como México.
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