El alma, los procesos mentales y de toma de decisiones del Doctor supusieron la culminación de su programa de Inteligencia Artificial que, en el momento en que se creó la serie, era un asunto que aún se consideraba ciencia ficción.
Hoy en día, sin embargo, la IA es una tecnología cada vez más presente en muchas áreas de nuestra vida cotidiana. Nuestros hogares son cada vez más "inteligentes" y las empresas, con independencia de su tamaño, se están transformando por completo gracias a la IA.
Pese a que la posibilidad de contar con un HME aún queda lejos, los procesos fundamentales de la IA en el sector de la atención sanitaria son ya muy evidentes en varios escenarios actuales.
En muchos de estos casos de uso se ha tratado de poner en práctica formas en las que podría utilizarse la IA para resolver los diversos retos a los que se enfrentan los profesionales médicos, así como formas de integrar el Big Data que les ayuden a tomar mejores decisiones. Se trata de un aspecto aún más relevante en el contexto actual de la pandemia.
Piénsese, por ejemplo, en los ingresos en las áreas de cuidados hospitalarios intensivos con motivo de la Covid-19. Gracias a los modelos de predicción de datos, actualmente los médicos pueden saber que una parte de todos los ingresos relacionados con coronavirus acabarán en la UCI. Esto les permite saber exactamente cuándo deben prepararse para picos en los ingresos, de modo que sus unidades no se vean desbordadas repentinamente. Del mismo modo, cuando los distintos Gobiernos toman decisiones sobre la implantación y la reducción de periodos de cuarentena, lo hacen basándose en datos.
De hecho, la propia idea de los confinamientos y las cuarentenas presenta nuevos retos para la atención sanitaria. En los casos en que los pacientes no pueden acceder personalmente a los servicios médicos de atención primaria porque se les obliga a permanecer en sus domicilios, o cuando los médicos necesitan dar prioridad a los pacientes debido a las necesidades inmediatas de los casos más graves, el uso de los recursos adecuados y la toma de decisiones correctas son aspectos que se sopesan teniendo en cuenta el tiempo y la necesidad
DeepHealth es una iniciativa financiada con fondos europeos que aborda estas necesidades y ayuda a los médicos en su trabajo diario. Hace uso de informática de alto rendimiento para mejorar las aplicaciones biomédicas, y aplica características de vanguardia basadas en el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial y la visión artificial para ofrecer nuevas herramientas eficientes para el diagnóstico, la supervisión y el tratamiento de enfermedades en 3 áreas de la salud: enfermedades neurológicas, detección de tumores y predicción de cáncer en etapas tempranas, así como patología digital y etiquetado automatizado de imágenes.
Además, el diseño de planes de atención sanitaria adecuados para las necesidades concretas y estilos de vida específicos de cada paciente también presenta nuevos obstáculos.
ADLIFE es un ejemplo de una solución a ese problema. Diseñada para mejorar la calidad de vida de pacientes que viven con varias enfermedades avanzadas de larga duración, como Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC) o Insuficiencia Cardíaca, ADLIFE orienta a los pacientes por medio de una atención personalizada, integrada, digital e inteligente. Mediante distintas aplicaciones digitales innovadoras, la solución se centra en la detección temprana de las necesidades de atención sanitaria, al poder adaptar de forma dinámica la prestación de atención personalizada. Esto permite a los equipos de atención sanitaria, pacientes y médicos mejorar y mantener de una mejor forma la salud de los pacientes que padecen estas enfermedades, así como aumentar la autonomía de los pacientes y los médicos, alentándolos a participar en la toma de decisiones informadas, proporcionándoles planes de atención personalizados.
Las necesidades físicas de los pacientes a menudo eclipsan el bienestar de otra necesidad importante: el cuidado de nuestra salud mental. Aquí es donde entra en juego otro nuevo desarrollo basado en IA. Smart Remote Treatment (Tratamiento Remoto Inteligente) es una solución personalizada cuyo objetivo es mejorar los tratamientos de pacientes a los que se ha diagnosticado trastorno bipolar. Basándose en el estilo de vida del paciente (actividad física, calidad del sueño, etc.) y en sus características biológicas (género, peso, etc.), el SRT guía a los profesionales médicos hacia un plan de prescripción personalizado que equilibre la ingesta de litio del paciente, evitando así la probabilidad de remisión, así como un mayor riesgo de recaída, reaparición o incluso hospitalización.
Esto se consigue mediante la vinculación del tratamiento del paciente con una solución en tiempo real mediante el uso de una pulsera de monitorización de actividades y el uso de un parche cutáneo tanto para la monitorización de los niveles de litio en la sangre como para la administración del fármaco, que está conectado a una interfaz gráfica en la que los profesionales médicos pueden mostrar a los pacientes cómo afecta su estilo de vida a su tratamiento y realizar un seguimiento respaldado por una estrategia de empoderamiento del paciente en la que se pueden tomar decisiones individuales sobre las mejoras del tratamiento.
Aunque los proyectos mencionados están todavía en fase de desarrollo, el valor y el impacto que la IA aporta a la atención sanitaria son evidentes. Aunque apenas hayamos comenzado a descubrir una mínima parte de sus posibilidades y beneficios como herramienta médica de gran valor, ya estamos en el camino hacia la posibilidad de contar con nuestro propio médico basado en datos.