El Dr. Albert Hsiao y sus colegas del sistema de salud de la Universidad de California-San Diego habían estado trabajando durante 18 meses en un programa de inteligencia artificial diseñado para ayudar a los médicos a identificar la neumonía en una radiografía de tórax. Cuando el coronavirus golpeó a los Estados Unidos, decidieron ver qué podía hacer.
Los investigadores desplegaron rápidamente la aplicación, que puntúa las imágenes de rayos X con manchas de color donde puede haber daño pulmonar u otros signos de neumonía. Ahora se ha aplicado a más de 6,000 radiografías de tórax, y está proporcionando cierto valor en el diagnóstico, dijo Hsiao, director del laboratorio de análisis de datos de inteligencia artificial y de imágenes aumentadas de UCSD.
Su equipo es uno de varios en todo el país que ha llevado a los programas de IA desarrollados en un momento más tranquilo a la crisis de COVID-19 para realizar tareas como decidir qué pacientes enfrentan el mayor riesgo de complicaciones y cuáles pueden canalizarse de manera segura a una atención de menor intensidad.
Los programas de aprendizaje automático se desplazan a través de millones de datos para detectar patrones que pueden ser difíciles de discernir para los médicos. Sin embargo, pocos de los algoritmos han sido rigurosamente probados contra los procedimientos estándar. Entonces, aunque a menudo parecen útiles, la implementación de los programas en medio de una pandemia podría ser confusa para los médicos o incluso peligrosa para los pacientes, advierten algunos expertos en IA.
"La IA se está utilizando para cosas que son cuestionables en este momento", dijo el Dr. Eric Topol, director del Instituto Scripps Research Translational y autor de varios libros sobre TI de salud.
Topol destacó un sistema creado por Epic , un importante proveedor de software de registros de salud electrónicos, que predice qué pacientes con coronavirus pueden enfermarse gravemente. Usar la herramienta antes de que se haya validado es "excepcionalismo pandémico", dijo.
Epic dijo que el modelo de la compañía había sido validado con datos de más de 16,000 pacientes hospitalizados con COVID-19 en 21 organizaciones de atención médica. No se ha publicado ninguna investigación sobre la herramienta, pero, en cualquier caso, fue "desarrollada para ayudar a los médicos a tomar decisiones de tratamiento y no es un sustituto de su juicio", dijo James Hickman, desarrollador de software en el equipo de computación cognitiva de Epic.
Otros ven la crisis COVID-19 como una oportunidad para aprender sobre el valor de las herramientas de IA.
"Mi intuición es que es un poco de lo bueno, lo malo y lo feo", dijo Eric Perakslis, miembro de ciencia de datos en la Universidad de Duke y ex director de información de la Administración de Drogas y Alimentos. "La investigación en este entorno es importante".
Cerca de $ 2 mil millones se destinaron a compañías que promocionaban avances en IA de atención médica en 2019. Las inversiones en el primer trimestre de 2020 totalizaron $ 635 millones, frente a los $ 155 millones en el primer trimestre de 2019, según el financiador de tecnología de salud digital Rock Health .
Según Rock Health, al menos tres compañías de tecnología de IA para el cuidado de la salud han realizado acuerdos de financiación específicos para la crisis COVID-19, incluida Vida Diagnostics , una compañía de análisis de imágenes de pulmón impulsada por AI.
En general, la implementación de AI en la atención clínica diaria es menos común que la exageración sobre la tecnología sugeriría. Sin embargo, la crisis del coronavirus ha inspirado a algunos sistemas hospitalarios a acelerar aplicaciones prometedoras.
UCSD aceleró su proyecto de imágenes de IA y lo implementó en solo dos semanas.
El proyecto de Hsiao, con fondos de investigación de Amazon Web Services, la Universidad de California y la National Science Foundation, realiza todas las radiografías de tórax tomadas en su hospital a través de un algoritmo de IA. Si bien aún no se han publicado datos sobre la implementación, los médicos informan que la herramienta influye en su toma de decisiones clínicas aproximadamente un tercio del tiempo, dijo el Dr. Christopher Longhurst, director de información de UC San Diego Health.
"Los resultados hasta la fecha son muy alentadores, y no estamos viendo ninguna consecuencia no deseada", dijo. "Como anécdota, sentimos que es útil, no hiriente".
La IA ha avanzado más en imágenes que otras áreas de la medicina clínica porque las imágenes radiológicas tienen toneladas de datos para que los algoritmos procesen, y más datos hacen que los programas sean más efectivos, dijo Longhurst.
Pero si bien los especialistas en IA han tratado de hacer que la IA haga cosas como predecir la sepsis y la dificultad respiratoria aguda, los investigadores de la Universidad Johns Hopkins recientemente ganaron una subvención de la National Science Foundation para usarla para predecir el daño cardíaco en pacientes con COVID-19, ha sido más fácil conéctelo a áreas menos riesgosas como la logística del hospital.
En la ciudad de Nueva York, dos sistemas hospitalarios principales están utilizando algoritmos habilitados para IA para ayudarlos a decidir cuándo y cómo los pacientes deben pasar a otra fase de atención o ser enviados a casa.
En el Sistema de Salud Mount Sinai , un algoritmo de inteligencia artificial señala qué pacientes podrían estar listos para ser dados de alta del hospital dentro de las 72 horas, dijo Robbie Freeman, vicepresidente de innovación clínica en Mount Sinai.
Freeman describió la sugerencia de AI como un "iniciador de conversación", destinado a ayudar a los médicos que trabajan en casos de pacientes a decidir qué hacer. La IA no está tomando las decisiones.
NYU Langone Health ha desarrollado un modelo de IA similar. Predice si un paciente con COVID-19 que ingresa al hospital sufrirá eventos adversos en los próximos cuatro días, dijo el Dr. Yindalon Aphinyanaphongs , quien dirige el equipo de análisis predictivo de NYU Langone.
El modelo se ejecutará en un ensayo de cuatro a seis semanas con pacientes asignados al azar en dos grupos: uno cuyos médicos recibirán las alertas y otro cuyos médicos no. El algoritmo debería ayudar a los médicos a generar una lista de cosas que pueden predecir si los pacientes están en riesgo de complicaciones después de ser ingresados en el hospital, dijo Aphinyanaphongs.
Algunos sistemas de salud desconfían de implementar una tecnología que requiera validación clínica en medio de una pandemia. Otros dicen que no necesitaban IA para lidiar con el coronavirus.
Stanford Health Care no está utilizando IA para manejar pacientes hospitalizados con COVID-19, dijo Ron Li , director de informática médica del centro para la integración clínica de AI. El área de la Bahía de San Francisco no ha visto el aumento esperado de pacientes que habrían proporcionado la gran cantidad de datos necesarios para asegurarse de que la IA funcione en una población, dijo.
Fuera del hospital, el modelado de factores de riesgo habilitado por IA se está utilizando para ayudar a los sistemas de salud a rastrear a los pacientes que no están infectados con el coronavirus pero que podrían ser susceptibles a complicaciones si contraen COVID-19.
En Scripps Health en San Diego, los médicos están estratificando a los pacientes para evaluar su riesgo de contraer COVID-19 y experimentar síntomas graves utilizando un modelo de calificación de riesgo que considera factores como la edad, afecciones crónicas y visitas recientes al hospital. Cuando un paciente obtiene un puntaje de 7 o más, una enfermera de clasificación busca información sobre el coronavirus y puede programar una cita.
Aunque las emergencias brindan oportunidades únicas para probar herramientas avanzadas, es esencial que los sistemas de salud garanticen que los médicos se sientan cómodos con ellas y que utilicen las herramientas con precaución, con pruebas y validación exhaustivas, dijo Topol.
"Cuando las personas están en el fragor de la batalla y se estiran demasiado, sería genial tener un algoritmo para apoyarlas", dijo. "Solo tenemos que asegurarnos de que el algoritmo y la herramienta de IA no sean engañosos, porque las vidas están en juego aquí".
Esta historia de KHN se publicó por primera vez en California Healthline , un servicio de la California Health Care Foundation .