Moltes dimensions de la vida moderna estan sent cada cop més propulsades per la intel·ligència artificial, inclosos diversos aspectes de la salut i el benestar. Quant temps abans que una computadora pugui superar les intervencions de cura de la salut dirigides per humans? Potser més important, quant temps abans que un ésser humà estigui disposat a confiar en un no humà per tractar-lo? Aquestes dues qüestions es podrien centrar en el debat sobre el potencial de la tecnologia d'aprenentatge automàtic i la robòtica en l'atenció sanitària.
Els ordinadors poden "pensar" d'una manera cada vegada més humana. Ja estem preparats o no, els darrers avenços en la informàtica cognitiva assenyalen que l'edat de l'entrenament informatitzat i l'assistència sanitària ha arribat.
Anàlisi estadístic d'informació sanitària
No és cap secret que estiguem compartint tot tipus d'informació privada i, sovint, íntima cada vegada que realitzem una compra o navegui per Internet. La possibilitat de preveure esdeveniments de salut simplement seguint el comportament ocasional es va demostrar de forma punyent el 2012 quan el venedor Target va mostrar el món que podrien preveure amb una precisió extraordinària si una dona estava embarassada en funció dels seus hàbits de compra -algunes vegades fins i tot oferint notícies sobre l'embaràs membres de la familia.
Moltes dades personals s'analitzen estadísticament de forma rutinària per proporcionar una visió més detallada dels hàbits i les característiques. Algunes d'aquestes pràctiques es duen a terme voluntàriament i amb la màxima consciència i suport de l'usuari, mentre que altres poden ser fetes amb sigilo per organitzacions i empreses.
El comportament de seguiment involuntari planteja certes qüestions ètiques i socials.
Moltes persones ara comparteixen lliurement la seva informació personal de salut de diverses maneres, a través de compartir explícitament a través d'una avaluació del risc per a la salut, casualment a través d'articles d'ús portàtil, i de vegades fins i tot involuntàriament a través de publicacions de mitjans socials i comportament de compra.
La precisió amb què es pot analitzar i interpretar aquesta informació és cada vegada més gran, creant tant perills com oportunitats, i possiblement situant-nos a la frontera d'una nova era en què la tecnologia podria tenir un paper important en la consolidació de la salut i el benestar de manera positiva.
Personalitzar la salut i resoldre el problema de la mala diagnosi
Els errors diagnòstics dels metges són una gran preocupació. Com a conseqüència de la negligència o l'incompliment de l'abundància d'opcions, aquests errors poden ser devastadors per al pacient i la seva família. El professor Eta Berner de la Universitat d'Alabama a Birmingham i el Dr. Mark L. Graber, del Northport VA Medical Center, van trobar que es calculava que el diagnòstic eren diagnosticats del 10 al 20% dels casos mèdics. Berner i Graber assenyalen que processos cognitius eficients asseguren el diagnòstic correcte la major part del temps. No obstant això, hi ha moments en què fallen aquests processos cognitius. L'anàlisi de Berner i Graber va demostrar que la sobreconfiança del metge sovint pot ser una causa contribuent d'errors mèdics. A més, un informe finançat per l'Agència per a la Investigació i la Qualitat Sanitària va trobar que el 28 per cent de tots els errors de diagnòstic tenien una major gravetat, possiblement indicant un esdeveniment potencialment mortal.
La diagnosi incorrecta pot incloure qualsevol cosa des de la prescripció del medicament incorrecte fins a eliminar quirúrgicament la part del cos incorrecta.
Aquesta estadística alarmant podria conduir a alguns a argumentar que el problema existent es podria resoldre simplement eliminant el factor humà de l'equació. La tecnologia com Watson d'IBM ofereix ara l'esperança de que la informació pugui ser sintetitzada i contemplada de manera més humanista. La tecnologia cognitiva de Watson té la capacitat d'analitzar dades no estructurades, comprendre preguntes complexes i presentar usuaris finals amb solucions basades en l'evidència.
Watson té com a objectiu augmentar els algoritmes predictius, que no sempre han resultat exitosos quan s'apliquen en situacions de la vida real.
Tanmateix, el que podria ser més provocador que el potencial predictor de Watson és la possibilitat que la seva tecnologia superi als humans quan es tracta d'intervencions de salut i de fitness.
L'any 2015, IBM Watson va formar una aliança estratègica amb CVS Health, que va anunciar l'arribada de la informàtica cognitiva en la indústria de la salut comercial. Va suggerir que aviat, els metges i farmacèutics tindrien accés a la tecnologia que podria, per exemple, detectar automàticament un descens en la salut del pacient.
Un acord entre Under Armor i IBM, signat el 2016, va donar a Watson l'oportunitat de construir i desenvolupar la seva plataforma de salut. Apple també va fer una important inversió a la plataforma Watson amb l'objectiu de millorar les seves plataformes de desenvolupament HealthKIT i ResearchKIT. Segons un informe de Grand View Research Inc., es preveu que el mercat mundial de la informàtica cognitiva assistencial superi els 5 mil milions de dòlars l'any 2020.
Els estudis de recerca científica també donen suport a l'ús de la tecnologia per minimitzar el risc d'errors i danys en la medicina. El Dr. Mark L. Graber suggereix l'ús de les anomenades "eines de disparo", que podrien identificar casos en risc d'error de diagnòstic mitjançant l'anàlisi de registres electrònics de salut i la recerca de discrepàncies. Actualment, en hospitals nord-americans ja existeixen diferents tipus d'eines d'activació, no sempre són capaços de detectar errors de diagnòstic. Per tant, s'estan fent esforços per dissenyar també millors intervencions preventives.
Un plantejament prometedor ha estat presentat pel Dr. Hardeep Singh i els seus col·legues. Van dissenyar un activador electrònic que pot identificar els pacients que tenen cita hospitalària no programada dins de les 2 setmanes de la seva visita d'atenció primària, suggerint que es podria haver perdut alguna cosa durant el seu examen inicial. Molts experts prediuen que aquesta tecnologia ajudarà a evitar errors o, almenys, els portarà a l'atenció en un esforç per reduir-los.
Abracant Intel·ligència Artificial
L'any 2015, el president de NHS England, Sir Malcolm Grant, va expressar la seva opinió que la intel·ligència artificial havia de ser abraçada per l'assistència sanitària, ja que podria millorar la qualitat de l'atenció i també avançar personalitzar la medicina. Molts professionals de la salut han fet ressò d'aquest sentiment. La tecnologia que pugui diagnosticar de forma fiable i / o identificar errors de diagnòstic a través de la mineria de dades probablement no estigui lluny.
Actualment, la informàtica cognitiva en el sector de la salut s'està utilitzant més en un paper assessor i no per prendre decisions definitives o reemplaçar els éssers humans per se. Watson, per exemple, ajuda a les persones i organitzacions a prendre decisions clíniques més avançades i sofisticades i aviat ajudarà a les persones a millorar els seus nivells de condició física a través de la seva associació amb Under Armour. No obstant això, fa poc temps que les computadores van superar els humans com la força dominant en un esport intel·lectual com l'escacs, i els poders informàtics només augmenten. A més, l'element humà s'afegeix a les característiques de processament de les computadores, fent que la idea de l'ordinador i els robots s'ocupin de nosaltres tan lluny com semblava.
> Fonts
> Berner E, Graber M. La sobreconfiança com a causa de l'error diagnòstic de la medicina. The American Journal of Medicine . 2008; 121: S2-S23.
> Graber ML. La incidència d'error diagnòstic en medicina. Qualitat i seguretat de BMJ . 2013; 22 (supl. 2): ii21-ii27. doi: 10.1136 / bmjqs-2012-001615.
> Lupton D. Promoció de la salut en l'era digital: un comentari crític. Promoció de Salut Internacional . 2015; 30 (1): 174-183
> Singh H, Giardina TD, Meyer AND, Forjuoh SN, Reis Singh H, Giardina TD, Meyer AND, Forjuoh SN, Reis MD, Thomas EJ. Tipus i orígens dels errors de diagnòstic en els paràmetres d'atenció primària. Medicina interna de JAMA . 2013; 173 (6): 418-425.
> Thompson M. Healthcare i la informàtica cognitiva s'uneixen a grans canvis. Econtent . 2015: 4-8.