Estas cinco herramientas de inteligencia artificial para el cuidado de la salud pueden ser las mejores en este momento

Las opciones son tan asombrosas como la promesa.

Casi 900 herramientas de inteligencia artificial para la salud cuentan con la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA), y los expertos fomentan su uso para apoyar la atención al paciente en medio de la escasez de médicos y los cierres de hospitales.

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Doctora Nigam Shah

Pero el hecho de que una herramienta esté aprobada por la FDA no significa que aporte valor, afirmó el Dr. Nigam Shah, científico jefe de datos de Stanford Health Care.

Se busca una IA que mejore la atención y al mismo tiempo reduzca los costos. “¿Vamos a mejorar o empeorar las cosas?”, se preguntó Shah, cuyo equipo ha creado procesos de evaluación de IA para los sistemas de atención médica. “Nadie está regulando eso”.

Para ayudarlo a navegar por el mar de opciones de IA, le pedimos a Shah y a otros expertos que compartieran las herramientas de IA que tienen el mayor impacto en sus hospitales.

Para limitar la lista, priorizamos las herramientas disponibles comercialmente que fueron mencionadas por más de un experto y/o han obtenido el reconocimiento de organizaciones recientemente establecidas que se esfuerzan por estandarizar los procesos de evaluación de IA, como la Coalición para la IA en Salud y la Asociación de IA en Salud.

El resultado es una lista de las cinco mejores herramientas de inteligencia artificial para el cuidado de la salud disponibles en la actualidad (hasta que aparezca algo mejor).

1. Núcleo de luminética

Lo que es: IA que diagnostica la retinopatía diabética
Para quién es: Proveedores de atención médica en el punto de atención, como optometristas, oftalmólogos, médicos de atención primaria o clínicas de endocrinología.

Casi la mitad de las personas diagnosticadas con diabetes también padecen retinopatía diabética, la principal causa de ceguera en los Estados Unidos, y aproximadamente la mitad de ellas no lo saben.

Un examen ocular puede detectar la enfermedad, pero los pacientes pueden esperar una semana o más para recibir los resultados. Este retraso desalienta los controles de seguimiento.

LumineticsCore, aprobado por la FDA, está acelerando el diagnóstico de la retinopatía diabética y el edema macular y alentando a más pacientes a consultar a un oftalmólogo.

Después de que una cámara retiniana captura imágenes, el sistema utiliza un algoritmo basado en IA y un algoritmo de diagnóstico independiente para detectar y analizar biomarcadores. Proporciona un diagnóstico en la misma cita, por lo que los pacientes pueden irse con una derivación a un oftalmólogo.

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Núcleo de luminética

Según los investigadores de Stanford, esos pacientes tienen tres veces más probabilidades de seguir adelante con la derivación que los pacientes diagnosticados por un médico. LumineticsCore también aprobó recientemente la evaluación de Stanford, lo que demuestra “un claro aumento en la calidad de la atención”, dijo Shah.

Lo que hace que la herramienta sea aún más impactante, dijo Jennifer Goldsack, fundadora y directora ejecutiva de DiMe, una organización de medicina digital sin fines de lucro, es que la empresa asume toda la responsabilidad, por lo que los proveedores no serán responsables si el diagnóstico es incorrecto, y hay un código de facturación que permite el reembolso del seguro privado.

2. Abreviar

Lo que es: Una herramienta de escucha ambiental para notas clínicas
Para quién es: Médicos de cualquier especialidad que buscan pasar menos tiempo frente a la computadora

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Bruce Darrow, Doctor en Filosofía

Sin teclados. Sin necesidad de escribir a máquina. Así es como algunos médicos imaginan el “hospital del futuro”, dijo Bruce Darrow, PhD, director interino de tecnología digital e información del Mount Sinai Health System. Los médicos y las enfermeras hablarán y la información llegará a donde sea necesaria.

Ese futuro ya está tomando forma con el surgimiento de herramientas de escucha ambiental impulsadas por inteligencia artificial, como Abridge, que se originó en el Centro Médico de la Universidad de Pittsburgh, en Pittsburgh.

Los médicos suelen ponerse al día con la documentación después de ver a los pacientes, dijo Christian Carmody, MBA/MIS, director de tecnología de UPMC. “Esto les ayuda a hacerlo de manera más eficiente, de modo que pueden dedicar más tiempo a atender a los pacientes”.

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Christian Carmody, MBA/Sistema de Información de Gestión

Según la calculadora de Abridge, un sistema hospitalario con 200 médicos puede esperar ahorrar alrededor de 85.000 horas por año (425 horas por médico) y $1,7 millones por año en rotación de médicos (debido al agotamiento) utilizando Abridge.

“Casi universalmente, los médicos nos han dicho que les ahorra tiempo todos los días que se dedicaba a ponerse al día con notas administrativas”, dijo Carmody.

Con el consentimiento del paciente, la herramienta registra las interacciones y crea una transcripción en tiempo real. Un algoritmo de IA recopila información clave para redactar notas clínicas que los médicos revisan antes de agregarlas a los registros médicos de los pacientes.

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Abreviar

Una característica exclusiva de Abridge es el uso de inteligencia artificial explicable: cuando se resaltan partes de la nota generada por inteligencia artificial, la herramienta revela de qué parte de la transcripción original proviene la información, lo que la hace verificable. También proporciona grabaciones y transcripciones a los pacientes.

Diseñado para funcionar con Epic y otros sistemas de registros médicos electrónicos, Abridge también se utiliza en Emory Healthcare, Yale New Haven Health, Sutter Health, Christus Health y la Universidad de Chicago.

3. Woebot

Lo que es: Una aplicación de terapia asistida por aprendizaje automático
Para quién es: Médicos de atención primaria y especialistas en salud mental

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Doctor Tarun Kapoor

Los proveedores de servicios de salud mental tienen dificultades para satisfacer la demanda. Algunos pacientes esperan semanas o meses para ver a un especialista después de solicitar una derivación, dijo Tarun Kapoor, MD, director de transformación digital en Virtua Health en el sur de Nueva Jersey.

Entra Woebot, una aplicación de salud mental conversacional que ofrece terapia cognitivo conductual (TCC) a pedido. La aplicación está disponible solo para pacientes de instituciones de atención médica asociadas, que generalmente tienen más de 50 médicos de atención primaria, según Brad Gescheider, director comercial de Woebot Health. La aplicación ha recibido la designación de dispositivo innovador de la FDA, que puede ayudar a acelerar (pero no garantizar) la aprobación de la FDA.

Woebot utiliza el aprendizaje automático para comprender los mensajes de los pacientes y ofrece respuestas preescritas (en lugar de autogeneradas). Las respuestas fueron creadas por el equipo de médicos y redactores de la empresa y se ajustan a la forma en que los médicos responden realmente durante las interacciones con los pacientes.

“No imita completamente las conversaciones humanas con un terapeuta”, dijo Kapoor, pero programar chatbots con IA generativa puede ser demasiado impredecible.

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Robot woe

Virtua Health ha estado recetando Woebot a una población limitada de pacientes con depresión y ansiedad leves a moderadas, que la terapia cognitivo conductual puede ayudar a tratar. Woebot se proporciona de forma gratuita a los pacientes de Virtua Health. Los hospitales y los sistemas de salud pagan una tarifa mensual recurrente en función de la cantidad de médicos de atención primaria que tengan.

Hasta ahora, la aplicación, que ha recibido dos veces el premio MedTech Breakthrough, está demostrando ser popular y práctica. A más del 80 % le gusta usarla, una interacción típica dura solo siete minutos y el 77 % de las interacciones se producen cuando los proveedores no están de servicio. Una aseguradora impresionada con los resultados ha solicitado más datos, que Kapoor espera que conduzcan a un código de reembolso.

“Tenemos que demostrar que la gente está usando y obteniendo beneficios de las herramientas que recomendamos y que no solo estamos añadiendo costos al sistema”, dijo Kapoor.

4. VBrain

Lo que es: Una herramienta de autocontorneado de tumores cerebrales asistida por IA
Para quién es: Oncólogos radioterapeutas

Antes de que los oncólogos radioterapeutas traten los tumores cerebrales, marcan la ubicación y la masa precisas de cada lesión. Identificar correctamente la “parte anatómica” de cada tumor ayuda a los médicos a aplicar la radiación de manera más eficaz, sin dañar el tejido circundante, dijo Shah. Pero este proceso manual, conocido como contorno del tumor, es extremadamente tedioso y requiere mucho tiempo.

“Literalmente, sacamos una imagen, colocamos puntos y los conectamos en un área”, dijo Shah.

VBrain de Vysioneer acelera el trazado de contornos en un 30 % de media y mejora la precisión del trazado de contornos en un 12 % en comparación con el trazado manual. Su algoritmo de aprendizaje profundo aprobado por la FDA detecta los tres tipos más comunes de tumores cerebrales: metástasis, meningioma y neurinoma acústico.

Los investigadores de Stanford validaron la herramienta en un estudio de 100 pacientes tratados con radiocirugía estereotáctica, que es precedida por un contorno.

“Hace el 80-90% del trabajo de forma automática”, afirma Shah. “No crea un resultado materialmente diferente, pero en lugar de que una persona tenga que dibujar algo laboriosamente en la imagen durante una hora, puede hacerlo en 15 minutos”.

5. Genio GI

Lo que es: IA que detecta pólipos durante la colonoscopia
Para quién es: Gastroenterólogos y endoscopistas

GI Genius de Medtronic es una “cámara de respaldo” impulsada por IA aprobada por la FDA para ayudar a encontrar lesiones en el colon durante la colonoscopia. Una vez integrada con el equipo de endoscopia existente, la herramienta aparece inmediatamente en el monitor del endoscopista. Identifica pólipos sospechosos en tiempo real y los marca con cuadros verdes.

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Genio GI

“Es como tener un segundo par de ojos”, dijo Kapoor, de Virtua Health. “El costo no es prohibitivamente alto, pero hay que tener en cuenta los beneficios”.

GI Genius se basa en algoritmos de aprendizaje profundo, que pueden analizar y hacer predicciones sobre conjuntos de datos no estructurados, incluidas imágenes. En un estudio de 2020, la herramienta aumentó la tasa de detección de adenomas (pólipos precancerosos) en más del 14 %. El riesgo de cáncer colorrectal disminuye un 3 % por cada aumento del 1 % en la tasa de detección. En otro estudio, analizó los pólipos un 82 % más rápido que el endoscopista.

Como ventaja adicional, el software genera un informe inmediatamente después de la endoscopia. “A los médicos les encanta eso”, dijo Kapoor. “Tienen que dedicar menos tiempo a documentar los resultados”.

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