El chatbot que forma en insuficiencia cardiaca: "Más efectivo que Google"

Actualmente, la Inteligencia Artificial ya forma parte del presente de la Medicina e incluso puede llegar a reducir los ingresos hospitalarios. Un ejemplo de ello es el nuevo chatbot en insuficiencia cardiaca creado por el facultativo especialista en Medicina Interna del Hospital Clínico San Carlos de Madrid Manuel Méndez, en colaboración con el catedrático en Cirugía, Julio Mayol.

A través de la aplicación Dattabot, han diseñado un sistema de ‘chat’ con el que se puede entablar una conversación y al que se le pueden hacer preguntas sobre, en este caso, las patologías asociadas a la insuficiencia cardiaca. Su principal ventaja y peculiaridad, según ha afirmado Méndez a Redacción Médica, es que se trata de un servicio que se puede utilizar las 24 horas del día durante los 7 días de la semana, es decir, no descansa. "Surge a raíz de la necesidad de mejorar la formación y, sobre todo, la accesibilidad a la información tanto de pacientes como de médicos en el ámbito de la insuficiencia cardiaca", ha matizado.

El público objetivo de esta iniciativa es muy amplio. Este chatbot está pensado para que lo usen desde médicos y pacientes hasta estudiantes de Medicina. "La tasa de respuesta es mucho más efectiva que una búsqueda en Google", ha matizado.

Un chatbot que forma a médicos las 24 horas del día

Los objetivos más destacados de este proyecto son fomentar el autocuidado entre los pacientes y servir de referencia para médicos expertos, ya que puede ser utilizado como fuente de información fiable. Una veracidad que ha sido entrenada por los dos precursores de la iniciativa. En un principio, tal y como ha explicado el internista, se documentó al chatbot con documentos científicos y guías de práctica clínica en insuficiencia cardiaca, aparte de filtrar protocolos que se crearon en el grupo de trabajo -del que forma parte Méndez- de la Unidad de Insuficiencia Cardiaca del Instituto de Investigación del Hospital Clínico San Carlos.

Una vez se avanzó en dicho entrenamiento, se comenzó a poner a prueba el acierto de las respuestas frente a preguntas de un 'supuesto' paciente. "Estuvimos probando, en un principio, si se respondía correctamente a las posibles preguntas de un paciente sobre los síntomas de una descomposición y sí, las respuestas eran correctas", ha indicado.

La realidad de una descomposición según la IA

Y así lo ha comprobado este medio. Si se accede al chat y uno pregunta por los síntomas de una descomposición en insuficiencia cardiaca la respuesta es la siguiente: disnea, edema, fatiga y debilidad, aumento rápido de peso, tos persistente o sibilancias, distensión abdominal, nicturia, confusión o dificultad para concentrarse y palpitaciones. "Estos síntomas pueden indicar que el corazón no está bombeando sangre de manera eficiente, lo que lleva a una acumulación de líquido en los pulmones y otras partes del cuerpo. Si un paciente presenta estos síntomas, es crucial buscar atención médica para una evaluación y tratamiento adecuados”, explica esta inteligencia artificial.

Una parte que hay que tener en cuenta de este proyecto interactivo, según Méndez, es que las recomendaciones generales que se dan a la persona que consulta información son "de aspecto no farmacológico", es decir, la inteligencia artificial puede recomendar que se busque ayuda, que se contacte con un médico o incluso que no se digiera una cantidad excesiva de agua. Pero no solo eso, sino que el chat también puede establecer diagnósticos de enfermedades y "también acierta en la mayoría de ocasiones" e incluso reducir ingresos en el hospital: "Esa sería la idea, ya que si se fomenta el autocuidado del paciente, se podrían prevenir descomposiciones y, así, disminuir la cantidad de ingresos, aunque es verdad que es algo que todavía no está demostrado".

Mayor entrenamiento para aumentar la eficacia

Por ahora, se trata de un proyecto piloto, pero con un probable futuro en la Medicina Interna de nuestro país. "Estamos intentando buscar un grupo de expertos en insuficiencia cardiaca que puedan ampliar los casos clínicos y, así, ir entrenando al chatbot para que la tasa de respuesta sea más efectiva en ese sentido", ha añadido. La semana pasada se presentó en la última reunión del grupo de trabajo de la Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI) en Barcelona y "hay varios colaboradores que se han ofrecido a ayudar".