El doctor Albert Hsiao y sus colegas del sistema de salud de la Universidad de California-San Diego hab铆an estado trabajando durante 18 meses en dise帽ado para ayudar a los m茅dicos a identificar neumon铆a en una radiograf铆a de t贸rax.
Cuando el golpe贸 a los Estados Unidos, decidieron ayudar.
Los investigadores r谩pidamente compartieron la aplicaci贸n, que resalta con colores manchas en las im谩genes de rayos X en donde puede haber da帽o pulmonar u otros signos de neumon铆a.
La aplicaci贸n ya se ha utilizado en m谩s de 6,000 radiograf铆as de t贸rax, y est谩 sumando cierto valor en el diagn贸stico, dijo Hsiao, director del Laboratorio de An谩lisis de Datos de Inteligencia Artificial de UCSD.
Su equipo es uno de varios en todo el pa铆s que ha puesto estos programas, desarrollados en tiempos m谩s calmos, al servicio de la crisis de COVID-19. La meta es ayudar en tareas como decidir qu茅 pacientes enfrentan el mayor riesgo de complicaciones, y cu谩les pueden recibir una atenci贸n de menor intensidad.
Estos programas navegan a trav茅s de millones de datos para detectar patrones que pueden ser dif铆ciles de discernir para los m茅dicos. Sin embargo, pocos de los algoritmos han sido rigurosamente probados para compararlos con los procedimientos est谩ndar.
Entonces, aunque a menudo parecen 煤tiles, su implementaci贸n en medio de una pandemia podr铆a ser confusa para los m茅dicos o incluso peligrosa para los pacientes, advierten algunos expertos en inteligencia artificial (IA).
鈥淓n este momento, la IA se est谩 utilizando para cosas que son cuestionables鈥�, dijo el doctor Eric Topol, director del Scripps Research Translational Institute.
Topol destac贸 un sistema creado por , un importante proveedor de software de registros de salud electr贸nicos, que predice qu茅 pacientes con coronavirus pueden enfermarse gravemente. Usar la herramienta antes de que se haya validado es 鈥渟ensacionalismo pand茅mico鈥�, dijo.
Epic dijo que el modelo de la compa帽铆a hab铆a sido validado con datos de m谩s de 16,000 pacientes hospitalizados con COVID-19 en 21 establecimientos de salud.
No se ha publicado ninguna investigaci贸n sobre la herramienta, pero, en cualquier caso, fue 鈥渄esarrollada para ayudar a los m茅dicos a tomar decisiones de tratamiento y no es un sustituto de su juicio鈥�, dijo James Hickman, desarrollador de software en el equipo de computaci贸n cognitiva de Epic.
Otros ven la crisis de COVID-19 como una oportunidad para aprender sobre el valor de las herramientas de IA.
鈥淢i intuici贸n es que tiene cosas buenas y malas鈥�, dijo Eric Perakslis, investigador de ciencias de la informaci贸n en la Universidad de Duke y ex director de informaci贸n de la Administraci贸n de Alimentos y Medicamentos (FDA). 鈥淟a investigaci贸n en este entorno es importante鈥�.
En 2019, compa帽铆as invirtieron cerca de $2mil millones para promover la IA en la atenci贸n m茅dica. Las inversiones en el primer trimestre de 2020 totalizaron $635 millones, frente a los $155 millones en el primer trimestre de 2019, seg煤n el sitio de tecnolog铆a de salud digital .
Seg煤n Rock Health, al menos tres compa帽铆as de tecnolog铆a de IA para atenci贸n de salud han realizado acuerdos de financiaci贸n espec铆ficos para la crisis COVID-19, incluida , una compa帽铆a de an谩lisis de im谩genes de pulm贸n impulsada por esta tecnolog铆a.
La crisis del coronavirus ha inspirado a algunos sistemas hospitalarios a acelerar aplicaciones prometedoras.
UCSD aceler贸 su proyecto de im谩genes de IA y lo implement贸 en solo dos semanas.
El proyecto de Hsiao, con fondos de investigaci贸n de Amazon Web Services, la Universidad de California y la National Science Foundation, analiza todas las radiograf铆as de t贸rax tomadas en el hospital a trav茅s de un algoritmo de IA.
Si bien a煤n no se han publicado datos sobre la implementaci贸n, los m茅dicos informan que la herramienta influye en su toma de decisiones cl铆nicas aproximadamente un tercio del tiempo, dijo el doctor Christopher Longhurst, director de informaci贸n de UC San Diego Health.
鈥淟os resultados hasta la fecha son muy alentadores, y no estamos viendo ninguna consecuencia no deseada鈥�, dijo. 鈥淪entimos que es 煤til, no da帽a鈥�.
La IA ha avanzado m谩s en im谩genes que en otras 谩reas de la medicina cl铆nica porque las im谩genes radiol贸gicas tienen toneladas de datos para que los algoritmos procesen, y m谩s datos hacen que los programas sean m谩s efectivos, agreg贸 Longhurst.
Especialistas en IA han tratado de hacer que esta tecnolog铆a logre cosas como predecir la sepsis y la dificultad respiratoria aguda. E investigadores de la Universidad Johns Hopkins recientemente para usarla para predecir el da帽o card铆aco en pacientes con COVID-19.
Sin embargo, ha sido m谩s f谩cil aplicar IA en 谩reas menos riesgosas como la log铆stica del hospital.
En la ciudad de Nueva York, dos grandes sistemas hospitalarios est谩n utilizando algoritmos habilitados para IA para ayudarlos a decidir cu谩ndo y c贸mo los pacientes deben pasar a otra fase de atenci贸n o ser dados de alta.
En el Sistema de Salud Mount Sinai, un algoritmo de inteligencia artificial indica qu茅 pacientes podr铆an estar listos para ser dados de alta del hospital dentro de las 72 horas, dijo Robbie Freeman, vicepresidente de innovaci贸n cl铆nica en Mount Sinai.
Freeman destac贸 que la tecnolog铆a ayuda a los m茅dicos, pero no est谩 tomando las decisiones.
ha desarrollado un modelo de IA similar. Predice si un paciente con COVID-19 que ingresa al hospital sufrir谩 eventos adversos en los pr贸ximos cuatro d铆as, dijo el , quien dirige el equipo de an谩lisis predictivo de NYU Langone.
El modelo se ejecutar谩 en un ensayo de cuatro a seis semanas con pacientes asignados al azar en dos grupos: los m茅dicos de un grupo recibir谩n las alertas y los del otro, no. El algoritmo deber铆a ayudar a los m茅dicos a generar una lista de cosas que pueden predecir si los pacientes est谩n en riesgo de complicaciones despu茅s de ser internados, dijo Aphinyanaphongs.
Algunos sistemas de salud desconf铆an de implementar una tecnolog铆a que requiera validaci贸n cl铆nica en medio de una pandemia. Otros dicen que no necesitaban IA para lidiar con el coronavirus.
no est谩 utilizando IA para manejar pacientes hospitalizados con COVID-19, dijo Ron Li, director de inform谩tica m茅dica del centro para la integraci贸n cl铆nica de IA. El 谩rea de la Bah铆a de San Francisco que habr铆an proporcionado la gran cantidad de datos necesarios para asegurarse de que la IA funcionara en una poblaci贸n, dijo.
Fuera del hospital, el modelo de factores de riesgo habilitado por IA se est谩 utilizando para ayudar a los sistemas de salud a rastrear a los pacientes que no est谩n infectados con el coronavirus pero que podr铆an ser susceptibles a complicaciones si lo contraen.
En Scripps Health, en San Diego, los m茅dicos est谩n estratificando a los pacientes para evaluar su riesgo de desarrollar COVID-19 y experimentar s铆ntomas graves utilizando un modelo de calificaci贸n de riesgo que considera factores como la edad, afecciones cr贸nicas y visitas recientes al hospital.
Cuando un paciente obtiene un puntaje de 7 o m谩s, una enfermera puede programar una cita.
Aunque las emergencias brindan oportunidades 煤nicas para probar herramientas avanzadas, es esencial para los sistemas de salud garantizar que los m茅dicos se sientan c贸modos con ellas y usarlas herramientas con precauci贸n, con pruebas y validaci贸n exhaustivas, enfatiz贸 Topol.
鈥淐uando las personas est谩n en el fragor de la batalla, ser铆a genial tener un algoritmo para apoyarlas鈥�, dijo. 鈥淪olo tenemos que asegurarnos de que el algoritmo y la herramienta de inteligencia artificial no sean enga帽osos, porque hay vidas en juego鈥�.
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