Moitas dimensións da vida moderna están sendo cada vez máis propiciadas pola intelixencia artificial, incluíndo varios aspectos de saúde e benestar. Canto tempo antes de que unha computadora poida superar as intervencións de atención sanitaria dirixidas por humanos? Quizais máis importante, canto tempo un humano estará disposto a confiar nun non humano para tratarlle? Estas dúas preguntas poden facerse focais no debate sobre o potencial da tecnoloxía de aprendizaxe automática e da robótica no coidado da saúde.
Os computadores poden "pensar" dunha forma cada vez máis humana. Se estamos preparados ou non, os desenvolvementos recentes no sinal de computación cognitiva que chegou a idade de coaching e asistencia sanitaria computarizada.
Análise estatístico da información sanitaria
Non é ningún segredo que compartamos todo tipo de información privada e, a miúdo, íntima cada vez que realizamos unha compra ou navegamos pola Internet. A capacidade de predecir eventos de saúde simplemente seguindo o comportamento ocasional demostrouse de xeito punible en 2012 cando o venda polo miúdo Target mostrou o mundo que podían predecir con certa exactitude se unha muller estaba embarazada en función dos seus hábitos de compra -algunhas veces incluso entregando as noticias do embarazo a abashed membros da familia.
Moitos datos persoais analizáronse estadísticamente de forma rutineira para proporcionar unha mellor comprensión dos seus hábitos e características. Algunhas destas prácticas ocorren de forma voluntaria e coa conciencia e apoio total do usuario, mentres que outras poden ser realizadas de xeito furtivo polas organizacións e empresas.
O comportamento de rastrexo involuntario suscita certas cuestións éticas e sociais.
Moitos individuos agora comparten libremente a súa información persoal de saúde de varias maneiras, a través dun intercambio explícito a través dunha avaliación do risco para a saúde, casualmente a través de dispositivos portátiles e, ás veces, mesmo sen querer a través de mensaxes en redes sociais e comportamento de compra.
A precisión coa que se pode analizar e interpretar esta información está a aumentar, creando tanto riscos como oportunidades e, posiblemente, situándonos na fronteira dunha nova era na que a tecnoloxía podería desempeñar un papel na axitación da nosa saúde e benestar de forma positiva.
Personalización da saúde e resolución do problema de diagnóstico incorrecto
Os erros diagnósticos dos médicos son unha gran preocupación. Como resultado de neglixencia ou de non considerar a abundancia de opcións, estes erros poden ser devastadores para o paciente ea súa familia. O Profesor Eta Berner da Universidade de Alabama en Birmingham e o Dr. Mark L. Graber do Centro Médico de Northport VA descubriron que un 10 a 20 por cento dos casos médicos foron diagnosticados erroneamente. Berner e Graber sinalan que os procesos cognitivos eficientes aseguran o diagnóstico correcto a maior parte do tempo. Non obstante, hai momentos nos que fallan estes procesos cognitivos. A análise de Berner e Graber mostrou que a sobreconfianza do médico moitas veces pode ser unha causa contributiva de erros médicos. Ademais, un informe financiado pola Axencia para a Investigación e a Calidade Sanitaria atopou un 28 por cento de todos os erros diagnósticos de maior gravidade, posiblemente indicando un evento que ameazaba a vida.
O diagnóstico incorrecto pode incluír calquera cousa de prescribir o medicamento incorrecto para eliminar quirúrgicamente a parte do corpo incorrecta.
Esta estadística alarmante podería levar algúns a argumentar que o problema existente podería resolverse simplemente eliminando o factor humano da ecuación. A tecnoloxía como a Watson de IBM está ofrecendo esperanzas de que a información poida ser sintetizada e contemplada dunha forma máis humanista. A tecnoloxía cognitiva de Watson ten a capacidade de analizar datos non estruturados, comprender preguntas complexas e presentar usuarios finais con solucións baseadas na evidencia.
Watson ten como obxectivo mellorar os algoritmos predictivos, que non sempre resultaron exitosos cando se aplicaron en situacións reais.
Non obstante, o que podería ser máis provocador do que o potencial de previsión de Watson é a posibilidade de que a súa tecnoloxía supere aos humanos cando se trata de intervencións de saúde e fitness.
En 2015, IBM Watson formou unha asociación estratéxica coa CVS Health, que anunciou a chegada da informática cognitiva na industria de coidados de saúde comercial. Suxeriu que pronto, os médicos e farmacéuticos terían acceso a tecnoloxía que podería, por exemplo, detectar automaticamente un descenso na saúde dun paciente.
Un acordo entre Under Armour e IBM, que foi asinado en 2016, deu a Watson unha oportunidade para construír e desenvolver a súa plataforma de saúde. Apple tamén realizou un importante investimento na plataforma Watson co obxectivo de mellorar as plataformas de desenvolvemento de HealthKIT e ResearchKIT. Segundo un informe de Grand View Research Inc., o mercado global de computación cognitiva de saúde está previsto para alcanzar os 5000 millóns de dólares en 2020.
Os estudos de investigación científica tamén apoian o uso da tecnoloxía para minimizar o risco de erro e prexudicar a medicina. O Dr. Mark L. Graber suxire o uso das chamadas "ferramentas de disparo", que poderían identificar casos en risco de erro de diagnóstico ao analizar rexistros de saúde electrónicos e buscar discrepancias. Diferentes tipos de ferramentas gatillo están agora en uso nos hospitais americanos, pero non sempre son capaces de detectar erros de diagnóstico. Por iso, tamén se están esforzando para deseñar as mellores intervencións preventivas.
Unha visión prometedora foi presentada polo Dr. Hardeep Singh e os seus colegas. Eles deseñaron un disparador electrónico que pode identificar pacientes que non teñen nomeamentos hospitalarios non programados no prazo de 2 semanas da súa visita de atención primaria, o que suxire que se puidera perder algo durante o seu exame inicial. Moitos expertos prevén que tecnoloxía como esta axudará a evitar erros ou, polo menos, poñelos á atención no esforzo por reducirlos.
Abrazando Intelixencia Artificial
En 2015, o presidente do SNS Inglaterra, Sir Malcolm Grant, expresou a súa opinión de que a atención intelixente artificial debe ser adoptada pola asistencia sanitaria, xa que podería mellorar a calidade dos coidados e avanzar na personalización da medicina. Moitos profesionais da saúde xa fixeron eco deste sentimento. A tecnoloxía que podería diagnosticar de forma fiable e / ou identificar erros de diagnóstico a través da minería de datos non está moi lonxe.
A computación cognitiva no sector da asistencia sanitaria está a ser utilizada máis nun papel consultivo e non para tomar decisións definitivas ou reemplazar aos humanos por si só. Watson, por exemplo, axuda ás persoas e organizacións a tomar decisións clínicas máis avanzadas e sofisticadas e pronto axudará aos individuos a mellorar os seus niveis de aptitude a través da súa colaboración con Under Armour. Non obstante, hai pouco tempo que as computadoras superaron aos humanos como a forza dominante nun deporte intelectual como o xadrez e os poderes informáticos só están a aumentar. Ademais, o elemento humano está a ser engadido ás características de procesamento das computadoras, facendo que a idea de ordenadores e robots nos atendan non tan excesivamente como parecía.
> Fontes
> Berner E, Graber M. Overconfidence como causa de erro de diagnóstico na medicina. A Revista Americana de Medicina . 2008; 121: S2-S23.
> Graber ML. A incidencia do erro de diagnóstico na medicina. Calidade e seguridade BMJ . 2013; 22 (Suppl 2): ii21-ii27. doi: 10.1136 / bmjqs-2012-001615.
> Lupton D. Promoción da saúde na era dixital: comentario crítico. Promoción da saúde internacional . 2015; 30 (1): 174-183
> Singh H, Giardina TD, Meyer AND, Forjuoh SN, Reis Singh H, Giardina TD, Meyer AND, Forjuoh SN, Reis MD, Thomas EJ. Tipos e orixes de erros de diagnóstico nos axustes de atención primaria. Medicina interna JAMA . 2013; 173 (6): 418-425.
> Thompson M. Healthcare e equipo de computación cognitiva forman grandes cambios. Éxito . 2015: 4-8.