Cómo la IA salva vidas en el Hospital Mount Sinai de Nueva York
El prestigioso centro norteamericano se ha convertido en un pionero laboratorio de inteligencia artificial que ya comenzó a transformar la medicina
Tras cambiar la posición del tubo, su respiración se estabilizó: una “intervención sencilla”, dice Milekic, que podría no haberse producido sin la ayuda del programa informático.
La mañana de Milekic podría ser un anuncio del potencial de la IA para transformar la atención sanitaria. El Monte Sinaí forma parte de un grupo de hospitales de élite que invierten cientos de millones de dólares en programas informáticos y formación en IA, convirtiendo sus instituciones en laboratorios de esta tecnología. Los anima un creciente corpus de literatura científica, como un estudio reciente según el cual las lecturas de mamografías por IA detectan un 20% más de casos de cáncer de mama que los radiólogos, junto con la convicción de que la IA es el futuro de la medicina.
Los investigadores también están trabajando para trasladar la IA generativa, que respalda herramientas capaces de crear palabras, sonidos y texto, al ámbito hospitalario. El Mount Sinai ha desplegado un grupo de especialistas en IA para desarrollar internamente herramientas médicas que médicos y enfermeras están probando en la atención clínica. El software de transcripción completa el papeleo de facturación; los chatbots ayudan a elaborar los resúmenes de los pacientes.
Pero los avances están provocando tensiones entre los trabajadores de primera línea, muchos de los cuales temen que la tecnología tenga un alto coste para los seres humanos. Les preocupa que la tecnología emita diagnósticos erróneos, revele datos confidenciales de los pacientes y se convierta en una excusa para que las aseguradoras y los administradores de hospitales recorten personal en nombre de la innovación y la eficiencia.
Sobre todo, dicen que el software no puede hacer el trabajo de un médico o una enfermera humanos.
“Si creemos que en nuestros momentos más vulnerables (...) queremos a alguien que nos preste atención”, dijo Michelle Mahon, directora adjunta de prácticas de enfermería del sindicato National Nurses United.”
Los hospitales llevan décadas incursionando en la IA. En los años setenta, investigadores de la Universidad de Stanford crearon un sistema rudimentario de IA que hacía preguntas a los médicos sobre los síntomas de un paciente y ofrecía un diagnóstico basado en una base de datos de infecciones conocidas.
En los años 90 y principios de los 2000, los algoritmos de IA empezaron a descifrar patrones complejos en radiografías, tomografías computarizadas e imágenes de resonancia magnética para detectar anomalías que el ojo humano podría pasar por alto.
Varios años después, robots dotados de visión artificial empezaron a operar junto a los cirujanos. Con la llegada de los historiales médicos electrónicos, las empresas incorporaron algoritmos que escaneaban montones de datos de pacientes para detectar tendencias y rasgos comunes en pacientes con determinadas dolencias y recomendar tratamientos a medida.
Con el aumento de la potencia de cálculo, los algoritmos han pasado de detectar tendencias a predecir si un paciente concreto padecerá una dolencia. El auge de la IA generativa ha creado herramientas que imitan más de cerca la atención al paciente.
Vijay Pande, socio general de la empresa de capital riesgo Andreessen Horowitz, afirma que la atención sanitaria se encuentra en un punto de inflexión. “En estos momentos hay mucho entusiasmo por la IA”, afirmó. “La tecnología ha pasado de ser bonita e interesante a convertirse en una realidad”.
En marzo, el sistema sanitario de la Universidad de Kansas empezó a utilizar chatbots médicos para automatizar las notas clínicas y las conversaciones médicas. La Clínica Mayo de Minnesota utiliza un chatbot de Google entrenado en las preguntas del examen de licencia médica, llamado Med-Palm 2, para generar respuestas a preguntas sobre atención sanitaria, resumir documentos clínicos y organizar datos, según un informe de julio del Wall Street Journal.
Algunos de estos productos ya han levantado ampollas entre los cargos electos. El senador Mark R. Warner (Demócrata-Vrginia) pidió este mes cautela en el lanzamiento de Med-Palm 2, citando repetidas inexactitudes en una carta a Google.
“Aunque la inteligencia artificial (IA) tiene sin duda un enorme potencial para mejorar la atención al paciente y los resultados sanitarios, me preocupa que el despliegue prematuro de una tecnología no probada pueda erosionar la confianza en nuestros profesionales e instituciones médicas”, afirmó en un comunicado.
Thomas J. Fuchs, decano de IA de la Facultad de Medicina Icahn de Mount Sinai, afirmó que es imprescindible que los hospitales de investigación, que cuentan con médicos e investigadores pioneros, actúen como laboratorios para probar esta tecnología.
Mount Sinai se ha tomado la premisa al pie de la letra, recaudando más de 100 millones de dólares a través de la filantropía privada y construyendo centros de investigación e instalaciones informáticas in situ. Esto permite a los programadores crear internamente herramientas de IA que pueden perfeccionarse a partir de las aportaciones de los médicos, utilizarse en sus hospitales y enviarse también a lugares que no disponen de dinero para realizar investigaciones similares.
“No se pueden trasplantar personas”, afirma Fuchs. “Pero puedes trasplantar conocimientos y experiencia hasta cierto punto con estos modelos que luego pueden ayudar a los médicos de la comunidad”.
Pero Fuchs añadió que “hay una enorme exageración” sobre la IA en medicina en estos momentos, y “más empresas emergentes de las que se pueden contar a las que... les gusta evangelizar hasta grados a veces absurdos” sobre los poderes revolucionarios que la tecnología puede tener en medicina. Le preocupa que puedan crear productos que realicen diagnósticos sesgados o pongan en peligro los datos de los pacientes. En su opinión, es fundamental una regulación federal estricta, junto con la supervisión de los médicos.
David L. Reich, presidente del Hospital Mount Sinai y del Mount Sinai Queens, dijo que su hospital lleva unos años queriendo utilizar más ampliamente la IA, pero que la pandemia retrasó su puesta en marcha.
Aunque los chatbots generativos se están popularizando, el equipo de Reich se centra sobre todo en el uso de algoritmos. Los médicos de cuidados intensivos están probando software predictivo para identificar a pacientes con riesgo de sepsis o caídas, el tipo de software que utiliza Milekic. Los radiólogos utilizan la IA para detectar con mayor precisión el cáncer de mama. Los nutricionistas utilizan la IA para señalar a los pacientes con riesgo de desnutrición.
Reich afirma que el objetivo final no es sustituir al personal sanitario, sino algo más sencillo: llevar al médico adecuado al paciente adecuado en el momento adecuado.
Pero algunos profesionales médicos no se sienten tan cómodos con la nueva tecnología.
Mahon, de National Nurses United, afirma que hay muy pocas pruebas empíricas que demuestren que la IA mejora realmente la atención al paciente. “En este país hacemos experimentos, utilizamos el ensayo clínico, pero por alguna razón, a estas tecnologías se les está dando un pase”, dijo. “Se las comercializa como superiores, como siempre presentes, y otro tipo de cosas que simplemente no se confirman en su utilización”.
Aunque la IA puede analizar montones de datos y predecir lo enfermo que puede estar un paciente, Mahon ha descubierto a menudo que estos algoritmos pueden equivocarse. Las enfermeras ven más allá de los signos vitales de un paciente, dice. Ven el aspecto de un paciente, huelen olores no naturales de su cuerpo y pueden utilizar estos puntos de datos biológicos como predictores de que algo podría ir mal. “La IA no puede hacer eso”, afirma.
Algunos médicos entrevistados por la Universidad de Duke en una encuesta realizada en mayo expresaron sus reservas ante la posibilidad de que los modelos de IA agravaran los problemas existentes en la atención sanitaria, como la parcialidad. “No creo que sepamos muy bien cómo medir el rendimiento de un algoritmo, por no hablar de su rendimiento en diferentes razas y grupos étnicos”, dijo uno de los encuestados a los investigadores en el estudio de los cuidadores de hospitales como la Clínica Mayo, Kaiser Permanente y la Universidad de California en San Francisco.
En un momento de grave escasez de personal de enfermería, Mahon afirma que el entusiasmo de los administradores hospitalarios por incorporar esta tecnología no tiene tanto que ver con los resultados para los pacientes como con tapar agujeros y ahorrar costes.
“La industria [sanitaria] realmente está ayudando a la gente a tragarse todo el bombo”, dijo, “para que puedan reducir su mano de obra sin hacer preguntas”.
Robbie Freeman, vicepresidente de experiencia digital de Mount Sinai, dijo que las partes más difíciles de introducir la IA en los hospitales son los propios médicos y enfermeras. “Es posible que hayan venido a trabajar durante 20 años y lo hayan hecho de una manera”, dijo, “y ahora estamos llegando y pidiéndoles que lo hagan de otra manera”.
“Puede que no estén totalmente convencidos de la idea de adoptar algún tipo de práctica o herramienta nueva”.
Y la IA no siempre es un método infalible para ahorrar tiempo. Una mañana de mayo, cuando Rebecca Brown, una paciente cardíaca de 45 años de Corning (Nueva York), fue señalada como una de las pacientes más enfermas de la unidad de cuidados intensivos del Monte Sinaí, Milekic fue a su habitación para examinarla.
Milekic vio enseguida que no había nada fuera de lo normal y dejó que Brown siguiera comiendo su sándwich de mantequilla de cacahuete y mermelada.
A la pregunta de si querría que la IA la atendiera en lugar de un médico, la respuesta de Brown fue sencilla: “Hay algo que la tecnología nunca podrá hacer: ser humana”, dijo. “Espero que el toque humano no desaparezca”.
