Resumen del libro Medicina Profunda por Eric Topol (Deep Medicine How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again

Resumen del libro Medicina Profunda por Eric Topol (Deep Medicine How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again

Resumen corto: Deep Medicine How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again o en español Medicina Profunda explica el efecto que tendrá la inteligencia artificial sobre el campo del diagnóstico y cuidado de pacientes. El sector salud esta saturado hoy en día, y la inteligencia artificial permitirá reducir la carga de trabajo de los medicos para que puedan dar su mejor cuidado. Por Eric Topol

¿Quien es Eric Topol?

Eric Topol es un cardiólogo, investigador y vicepresidente ejecutivo de Scripps Research. Es uno de los médicos más citados, con más de 270 mil citas de sus artículos, y es autor de otro best seller The Creative Destruction of Medicine and The Patient Will See You Now.

3 de las ideas principales del libro son:

  • La situación actual de la medicina
  • La inteligencia artificial y la sanidad
  • Cómo sacar partido a la inteligencia artificial

La situación actual de la medicina

Según Topol la situación actual de la medicina podría definirse cómo medicina superficial, o shallow medicine. Los médicos están cansados, y muchos de ellos quemados e incluso deprimidos.

No tienen tiempo para descansar y se ven forzados a trabajar turnos interminables que no les permiten crear conexiones reales con los pacientes.

Los pacientes sufren debido a esto, pero la causa es el sufrimiento de los médicos. ¼ de los médicos sufre depresión y casi la mitad tiene síntomas de burn out. Viven cansados tanto física cómo emocionalmente, y esto destruye tanto sus vidas cómo las de los pacientes.

Las visitas en Estados Unidos duran de media 7 minutos, y esto podría ser la causa de alrededor de 12 millones de diagnósticos equivocados, solo en Estados Unidos. Y aún más preocupante es que hasta ⅓ de las operaciones son innecesarias.

Para explicar la situación Topol menciona el ejemplo de Robert, un hombre de 56 que sufrió lo que se conoce cómo un “mini accidente cerebrovascular”. Problemas para ver y parte de su cara quedó inmovil. Su médico le recomendó que tomase aspirinas cada día cómo hasta el momento. 

Pero insatisfecho con el diagnóstico fue a ver a un neurólogo que le recomendó ver a un cardiólogo y que finalmente le explicó que su problema era que tenía un agujero entre las dos cámaras del corazón.

El cardiólogo le comentó que la causa era el agujero y que necesitaba una operación, pero poco convencido Robert decidió ver a un tercer especialista, Topol. Topol se sorprendió con el diagnóstico porque 1 de cada 5 adultos presenta esta misma situación y no está conectada con accidentes cerebrovasculares. El resultado final fue que el problema venía por fibrilación atrial y solo requería un antiespesante  para curarle.

Robert podía haber acabado con una operación, meses en convalecencia y la posibilidad de morir por un accidente durante la operación o por una infección. Para evitar que se repitan más casos cómo los de Robert, Topol defiende una reestructuración del sector médico, pasar de medicina superficial a medicina profunda.

Según Eric esto sucede de 3 formas:

1)Más atención a los individuos y a su información. Historial médico y pruebas

2)Inteligencia artificial para mejorar los diagnósticos de los médicos y automatizar tareas repetitivas

3)Empatía por parte de los médicos. Ver a los pacientes cómo personas en lugar de cómo números.

La inteligencia artificial y la sanidad

Puede parecer que faltan años para que pase, pero hoy en día ya se hace uso de la inteligencia artificial para salvar vidas. Ya hay programas capaces de estudiar todo el genoma de los pacientes en cuestión de segundos e identificar si tienen algún tipo de enfermedad rara que pueda estar causando los síntomas.

Esto permitió salvar la vida de un bebe de pocos días de vida que tenía ataques constantes y que los médicos no sabian cómo tratar. En cuestión de segundos el programa presentó un diagnóstico, y una solución. Hoy en día sigue viviendo sin problemas.

El potencial de esta tecnología es innegable, pero hoy en día sigue teniendo algunas limitaciones.

1)La inteligencia artificial depende de la calidad de los datos que le demos.  Necesitan datos estructurados que les permitan entender cuáles son las respuestas correctas, y necesitan cantidades enormes de estos datos. El problema es que la información médica no está estandarizada y varía entre hospitales, además son muchos los que siguen haciéndolo a mano.

2)La inteligencia artificial no ofrece nuevas soluciones, por ahora solo presenta la mejor solución establecida hasta el momento. Topol tuvo un paciente que se quejaba de fatiga extrema, pero lo único que presentaba cómo síntoma era una arteria algo congestionada. A simple vista esto no debería ser la causa, no había precedente, pero pocas horas después de una operación para agrandarla el hombre podía caminar sin problemas.

La limitación de la inteligencia artificial no habría permitido encontrar una respuesta a una situación que hasta ahora nunca se había encontrado. Pero para el resto de situaciones sigue siendo de inmensa utilidad.

Cómo sacar partido a la inteligencia artificial

La principal utilidad de estos programas es la de procesar información y ofrecer diagnósticos basados en los datos presentes. Simplemente con hacer esto se puede establecer un estándar que reduzca la tasa de error. Los programas siempre pesan igual los datos que tienen, y se aseguran de que estos pesos son correctos. De forma que reduce los errores debidos a sesgos cognitivos de los profesionales.

De esta forma, la inteligencia artificial puede servir cómo una ayuda para los médicos, para asegurarse de tener un diagnóstico fiable, y que solo tengan que comprobar si realmente tiene sentido basado en lo visto.

Usar la inteligencia artificial permitirá que los médicos no olviden síntomas o  pruebas que puedan ser necesarios para diagnosticar a los pacientes. Hoy en día aún es difícil que lo hagan. Requieren información y muchas veces carecemos de esta información. Pero si empezamos a crear herramientas para la recolecta desde que nacemos con el tiempo podemos esperar que estos programas se conviertan en los mejores amigos de los médicos.

Aunque también hay que tener cuidado con los usos que podrían darles las aseguradoras.

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