Inteligencia artifical (IA) en el cuidado de la salud: ¿puede mejorar la equidad en el cuidado de la salud?

Dr. Christine Gall, especialista en atención de la salud

Ha habido muchas noticias acerca de qué es la IA, más de 100 millones de usuarios se suscribieron a ChatGPT de OpenAI en los primeros dos meses después de su lanzamiento. Al mismo tiempo, han surgido muchas noticias sobre los potenciales problemas que puede presentar, en especial sobre el extraño y amenazante comportamiento del chatbot de IA de Microsoft Bing², así como inquietudes acerca de si la IA eliminará puestos de trabajo.

Estas inquietudes incluso llevaron a conocidos expertos en computación e inteligencia artificial, tales como Elon Musk, CEO de SpaceX, Tesla y Twitter, y Steve Wozniak, cofundador de Apple, a escribir una carta pidiendo a los desarrolladores de IA que detengan su trabajo hasta que "estemos seguros de que sus efectos serán positivos y los riesgos serán manejables".³

Surgen las preguntas: ¿es seguro usar tecnología de IA en el cuidado de la salud? Y, en cuanto a cómo promover la equidad en salud, ¿la IA puede ayudar a cerrar la brecha?

Los CDC definen las disparidades en salud como "diferencias prevenibles en la carga de enfermedades, lesiones, violencia u oportunidades para alcanzar un estado de salud óptimo que sufren las poblaciones socialmente desfavorecidas".⁴ Las causas de las disparidades en salud incluyen: la pobreza, el entorno, acceso inadecuado a servicios de salud, hábitos y desigualdades en materia de educación.

Una métrica que se utiliza para evaluar la equidad en salud es un término denominado Determinantes sociales de la salud (DSS), que hace referencia a las circunstancias en que las personas nacen, viven, aprenden, trabajan, se entretienen, practican una religión y envejecen, que afectan la salud y la calidad de vida.

• Crear datos de salud y sociales más precisos para respaldar políticas que apunten a mejorar la equidad en salud. All of Us, un proyecto en curso del Instituto Nacional de la Salud, está intentando "disminuir la brecha para poblaciones históricamente poco representadas mediante la recopilación de datos de salud observacionales y longitudinales sobre más de un millón de participantes".⁸
   
• Ayudar a identificar los problemas. Los sistemas de salud recaban enormes cantidades de datos acerca de sus poblaciones de pacientes. La IA se puede usar para ayudar a estas organizaciones a analizar los datos para comprender dónde deberían enfocarse los proveedores para lograr el mejor rendimiento de su inversión (ROI) en cuanto a resultados positivos para los pacientes.⁷ En una publicación para HIT Consultant, el Dr. John Sargent, socio fundador de BroadReach Group, ofreció este ejemplo:
  • Un trabajador social ingresa al sistema y lee un email sobre un paciente, John Doe. Un algoritmo de IA señaló que John Doe tiene dos problemas que podrían dificultar el tratamiento de su diabetes. En primer lugar, su prestador actual no es hablante nativo de español. Y en segundo lugar, John Doe no tiene un vehículo para transportarse. Estas dos disparidades en salud podrían afectar la capacidad de John Doe de recibir la información adecuada y asistir a sus citas médicas.  
• Identificar los "mejores pasos a seguir". El Dr. Sargent señaló que identificar el problema es importante pero es necesario acompañarlo de acciones satisfactorias para neutralizar las barreras identificadas. "Al usar IA para ofrecer recomendaciones predictivas y prescriptivas que tomen en cuenta el entorno cultural, podemos reducir la brecha de equidad", escribió.
  • En el caso de John Doe, la primera recomendación sería encontrar un médico que hable español. La segunda sería implementar servicios de telemedicina en caso de que no pueda resolver su problema de transporte. Como escribe el Dr. Sargent, "Si Amazon puede predecir qué libro sobre historia de la Segunda Guerra Mundial debería leer según mi historial de compra, seguramente podemos usar tecnología similar para predecir problemas que pueden surgir para nuestros pacientes y qué podemos hacer para intervenir".
• Mejor asignación de recursos. Esto se relaciona con el ROI. El uso de IA en el cuidado de la salud ofrece una visión más estratégica de los activos, tanto conocimientos como recursos, necesarios para enfrentar los desafíos de la equidad. Siguiendo con el caso de John Doe, estas son algunas de las preguntas que podrían surgir a partir de un análisis de los recursos:
  • ¿Hacen falta más médicos que hablen español?
  • ¿O deberían asignarse a otras clínicas o ubicaciones?
  • ¿Deberíamos invertir en más aplicaciones de telemedicina o asociarnos con proveedores de transporte para aliviar la falta de transporte como barrera al acceso a la salud?
• Asistencia para la toma de decisiones médicas. La IA tiene el potencial de ser usada por los médicos para ayudar a diagnosticar enfermedades y personalizar el plan de atención ideal para sus pacientes. También podría potencialmente disminuir la carga administrativa de los médicos al proporcionar acceso a datos de múltiples fuentes tales como imágenes médicas, datos de EHR e incluso dispositivos del consumidor tales como smartphones y monitores de actividad que recopilan datos relacionados con la salud.

La IA es una herramienta. No resolverá todos los problemas de la equidad en salud por si misma, ni tampoco lo hará la industria de los servicios médicos. Resolver los problemas de la equidad en salud en los EE. UU. requerirá el esfuerzo conjunto del sector de la salud, compañías de tecnología, gobiernos y recursos sociales y comunitarios. Pero, si se utiliza correctamente, la IA puede ser una poderosa herramienta para reducir disparidades en salud, disminuir los gastos del cuidado de la salud y hacer posible que los médicos y prestadores de salud ofrezcan una atención más eficiente a sus pacientes.