La atención sanitaria está a punto de experimentar un cambio rápido a medida que la IA trae nuevas posibilidades

La inteligencia artificial abre oportunidades en la atención sanitaria, desde el análisis de imágenes hasta la supervisión de tratamientos. Los ejemplos siguientes muestran avances de investigación y herramientas de apoyo clínico, con distintos niveles de validación y disponibilidad.

Inteligencia Artificial

La IA puede ayudar a procesar grandes volúmenes de datos y apoyar algunas tareas clínicas. Sus efectos sobre los costos, la seguridad y el acceso dependen de cómo se desarrolle y utilice cada sistema.

Estos modelos aprenden patrones estadísticos a partir de datos. Aunque algunas arquitecturas se inspiran en redes neuronales, no aprenden ni razonan del mismo modo que un cerebro humano. Sus resultados requieren evaluación y supervisión.

IA mejorando el diagnóstico

En diagnóstico, los modelos pueden comparar datos nuevos con patrones aprendidos e identificar características de interés. Esta capacidad se utiliza en distintas aplicaciones, pero las correlaciones detectadas no equivalen por sí solas a un diagnóstico clínico correcto.

IA para apoyar el diagnóstico ocular

Un ejemplo es el metaanálisis publicado en eClinicalMedicine. El trabajo¹, realizado por un equipo internacional con Darren Ting, de la Universidad de Birmingham, revisó modelos de aprendizaje profundo para identificar queratitis infecciosa.

La queratitis infecciosa afecta a la córnea y puede causar úlceras, pérdida de visión y ceguera. Es una causa importante de ceguera corneal. Reconocerla y tratarla pronto resulta fundamental.

Fuente: Webeye, imagen de la córnea

La revisión reunió 35 estudios cuyos modelos habían analizado, en conjunto, más de 136.000 imágenes corneales. No consistió en entrenar un único algoritmo nuevo con todas esas imágenes.

Los modelos presentaron una sensibilidad del 89,2% y una especificidad del 93,2%, frente al 82,2% y el 89,6% de los oftalmólogos comparados. Sensibilidad y especificidad son medidas distintas de la exactitud global. Los autores describieron un rendimiento comparable y señalaron la necesidad de datos más diversos y validación externa.

Los resultados sugieren una posible herramienta de apoyo, especialmente donde faltan especialistas. No demuestran que la IA deba sustituir al oftalmólogo ni que cualquier sistema vaya a ofrecer el mismo rendimiento en una población diferente.

Diagnóstico de cáncer de pulmón

El cáncer de pulmón plantea otra necesidad importante de diagnóstico y tratamiento. Un equipo de la Facultad de Medicina y el Hospital Universitario de Colonia presentó el estudio “Patología de cáncer de pulmón de próxima generación: desarrollo y validación de algoritmos diagnósticos y pronósticos” en Cell Reports Medicine. Su plataforma de patología digital analiza cortes de tejido de pacientes con cáncer de pulmón.

La automatización puede apoyar la clasificación y extraer información útil de imágenes digitalizadas. No se trata de una prueba no invasiva que diagnostique al paciente sin obtener tejido. Tampoco debe resumirse el rendimiento de múltiples tareas y cohortes como una exactitud universal del 89%.

Detección de errores de medicación

Los errores de medicación pueden ocurrir durante la selección, preparación o administración de fármacos. En anestesia, la presión de tiempo y el uso de múltiples medicamentos hacen especialmente útil una comprobación adicional.

Puede parecer torpe o poco profesional que un experto administre el medicamento equivocado, pero es vital entender que en muchas ocasiones la administración de medicamentos ocurre bajo situaciones de gran urgencia y estrés. Además, existen escenarios donde la iluminación es insuficiente o el lugar no es estable, como en una zona de guerra.

Investigadores de la Universidad de Washington estudiaron una cámara portátil con IA para detectar posibles intercambios de viales durante la preparación de medicamentos. El objetivo era proporcionar una segunda comprobación antes de que el error llegara al paciente.

Reconocimiento de viales y jeringas

El sistema utiliza características visuales del vial, la jeringa, el tapón y la etiqueta. Busca identificar el medicamento manipulado en primer plano y evitar confundirlo con envases que aparecen en el fondo.

El sistema se evaluó en 418 eventos de extracción de medicamentos, con participación de 13 profesionales de anestesia y grabaciones en atención rutinaria y un entorno controlado. Alcanzó una sensibilidad del 99,6% y una especificidad del 98,8% para detectar intercambios de viales en esa evaluación.

Estos datos son prometedores para una comprobación complementaria, pero no equivalen a haber demostrado la prevención de todos los errores o una reducción de muertes. Integrar la herramienta exige evaluar su rendimiento en otros centros, sus falsas alarmas y su efecto sobre el trabajo clínico.

Monitorear la efectividad del tratamiento

La IA también puede ayudar a seguir la evolución de una enfermedad y la respuesta a un tratamiento. Los modelos pueden combinar información clínica, antecedentes y otros datos para apoyar decisiones profesionales.

Las simulaciones permiten explorar hipótesis y priorizar opciones de investigación, pero no eliminan la necesidad de ensayos clínicos adecuados. La prescripción y los cambios de dosis requieren una evaluación específica del paciente.

Dispositivos portátiles con IA

Los dispositivos corporales abarcan desde relojes que registran actividad y sueño hasta biosensores especializados. Los avances en sensores, consumo y diseño han ampliado sus posibilidades, aunque no todos son dispositivos médicos validados.

Algunos dispositivos procesan datos localmente, mientras que otros envían información a una aplicación o a la nube. La IA en el propio dispositivo puede reducir la dependencia de la conexión, según su capacidad de cómputo y el tipo de tarea.

Fuente: ScienceSoft

El procesamiento local puede facilitar el seguimiento continuo. La comodidad, la flexibilidad y la autonomía dependen también del hardware. Los modelos de lenguaje pueden añadir interfaces de voz o texto, pero no son por sí solos la causa de que los sensores se vuelvan pequeños o elásticos.

Electrónica flexible para medir señales

El estudio publicado en Nature Electronics, titulado «Una plataforma portátil de computación en el sensor basada en transistores electroquímicos orgánicos estirables», presenta una plataforma que combina medición y procesamiento en electrónica deformable.

Los investigadores mostraron la adquisición y el procesamiento de señales electrofisiológicas. Es un avance de hardware para sensores corporales; no demuestra por sí mismo una reducción general de costos ni un sistema de diagnóstico autónomo listo para todos los pacientes.

Nuevos procedimientos de tratamiento

Las nanopartículas y los microrrobots también se investigan para transportar medicamentos a lugares concretos. No todas las nanopartículas son robots ni se desplazan por sí mismas. Sus mecanismos de transporte, guiado y liberación dependen del diseño.

La IA puede ayudar al análisis y al diseño de ciertos sistemas, pero no garantiza que un fármaco llegue a cada rincón de un órgano. Muchas de estas aplicaciones siguen en etapas experimentales.

¿Qué empresas se beneficiarán de la revolución de la IA en la atención sanitaria?

Las empresas de tecnología médica pueden utilizar IA para mejorar tareas específicas, como el análisis de imágenes o la asistencia durante procedimientos. El potencial comercial depende de la evidencia clínica, la regulación, la integración y la adopción.

Medtronic

Medtronic es un fabricante de tecnología médica fundado en 1949. Tiene sede legal en Irlanda y una importante base operativa en Minnesota. Su historia incluye el desarrollo de un marcapasos externo portátil alimentado por batería en 1957 y la comercialización de sistemas implantables en 1960.

MDT Gráfico de precios

Entre sus herramientas con IA se encuentra GI Genius, un módulo de asistencia para identificar posibles pólipos colorrectales durante la colonoscopia. Apoya al endoscopista y no sustituye su evaluación.

Medtronic también ofrece StealthStation, un sistema de navegación quirúrgica, y Mazor X, una plataforma de asistencia robótica para cirugía de columna. Los resultados y la recuperación dependen del procedimiento y de la situación clínica.

La compañía trabaja en productos como marcapasos, desfibriladores, válvulas y stents, además de otros dispositivos. Su posición en el sector y sus herramientas con IA son factores de análisis, pero no bastan para garantizar crecimiento ni para recomendar automáticamente comprar la acción.

Futuro de la IA en la atención sanitaria

La combinación de IA, sensores y nuevas técnicas de fabricación puede ampliar las opciones de investigación. Ideas como imprimir robots a través de la piel para tratar una enfermedad siguen siendo escenarios especulativos, no procedimientos clínicos establecidos.

En regiones con pocos recursos, algunas herramientas podrían facilitar el acceso a apoyo diagnóstico. Para que aporten beneficios se necesitan infraestructura, formación, protección de datos y vías de atención profesional, además del algoritmo.

IA en la atención sanitaria – Un futuro más brillante

La integración de IA debe juzgarse por los beneficios y riesgos de cada uso, no por la cantidad de sistemas instalados. La validación con poblaciones diversas y la supervisión clínica son esenciales para convertir avances técnicos en una mejor atención.

Conoce otros proyectos de inteligencia artificial aquí.

Referencia del estudio:

^{1. Universidad de Birmingham. (21 de octubre de 2024). La IA alcanza un rendimiento comparable al de oftalmólogos en el diagnóstico de infecciones corneales, según un estudio. https://www.birmingham.ac.uk/news/2024/ai-eye-to-eye-with-ophthalmologists-in-diagnosing-corneal-infections-study-finds}