Los internistas descubren en la IA la mejor arma para la toma de decisiones

La Inteligencia Artificial (IA) ha llegado a la Medicina Interna para quedarse, pero aún queda mucho potencial por explorar y explotar. Marcio Borges, médico del Servicio de Medicina Intensiva del Hospital Son Llàtzer (Palma de Mallorca) ha expuesto la relación que une a esta herramienta con la patología infecciosa, actualmente centrada en la predicción, pero en el futuro el potencial apunta a que será capaz de ayudar en la toma de decisiones para el tratamiento. "En cinco años muchos hospitales van a tener Machine learning no solo para detectar, sino también para encontrar la mejor opción para tratar", ha vaticinado. 

Esta ponencia ha tenido lugar en el contexto de la XIV Jornada de Enfermedades Infecciosas de la Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI) y ha estado moderada por Arturo Artero, facultativo del Servicio de Medicina Interna del Hospital Universitario Doctor Peset (Valencia). El especialista ha apuntado que se trata de un tema de "máximo interés". "Muchos tenemos la sensación de que nos puede cambiar mucho la vida en la práctica diaria", ha asegurado.

Borges ha señalado que el cambio de paradigma que está existiendo actualmente con la introducción de nuevas tecnologías de Big Data, IA y Machine Learning busca "hacer ese cambio que la Medicina necesita", para mejorar la atención de los pacientes, diagnosticar más rápido y tratar mejor. "Lo que llamamos Medicina personalizada y de precisión. Estas técnicas nos ayudan a llegar a ellas", ha incidido.

"La transformación que está empezando la Medicina es imparable, es un futuro que ya es presente", ha concluido. Para argumentarlo, se ha detenido en el papel de la IA para mejorar la detección y la predicción en casos de sepsis, incluso antes de que ocurra. Tal puede ser la capacidad que el experto ha señalado que las personas tienen la capacidad de entre un 20-35 por ciento de poder diagnosticar una sepsis; con los sistemas automatizados se puede mejorar hasta llegar al 55 por ciento, pero cuando llega la IA se estña por encima del 80 por ciento.

Caso real de BIAlert

Borges ha presentado también BIAlert, un sistema de alertas inteligentes que ayuda a los profesionales sanitarios a agilizar el diagnóstico de sepsis, partiendo de las nuevas tecnologías como el Big Data y la IA. En esta herramienta trabajan conjuntamente el Instituto de Investigación Sanitaria de Islas Baleares, el Hospital Son Llàtzer y el Instituto de Ingeniería del Conocimiento y consta de tres fases. Las dos primeras ya han finalizado y se centran en la detección de posibles sepsis de manera precoz en pacientes de todas las áreas del centro hospitalario. Este diagnóstico es un proceso "muy complejo, difícil y heterogéneo", según ha calificado. "Utilizando estas técnicas podemos disminuir esa variabilidad de heterogeneidad y mejorar la capacidad de predecir este evento", ha detallado.

A lo largo de los años han desarrollado los algoritmos, que cuentan con gran eficacia y son "muy superiores" a los que utilizaban normalmente en práctica clínica. Para su desarrollo es necesario contar con equipos multidisciplinares: personas que se dedican a los datos, acompañados por clínicos. Además, es "fundamental" que cuando se genera un modelo predictivo se adapte a las características de los pacientes y del propio hospital. Por tanto, tiene que haber un periodo de adaptación de dicho modelo si sale de un centro y entra en otro para que se adapte a la nueva población y sea "lo más personalizada posible". 

Actualmente, están trabajando en el siguiente paso para el que ya tienen alguna experiencia: "El futuro podría ser la ayuda en la toma de decisiones del tratamiento", ha indicado.