Un estudio publicado en 2024 NPJ Digital Medicine asegura que la IA puede mejorar los resultados de salud, la seguridad del paciente y la accesibilidad a cuidados de calidad. Sin embargo, existen desafíos importantes relacionados con la calidad de los datos y la infraestructura necesaria. Los autores identifican cuatro áreas prioritarias: mejorar la calidad de los datos, construir infraestructuras confiables, compartir datos de manera segura y crear incentivos para acelerar el progreso. Estas áreas son clave para maximizar el impacto de la IA en la salud

Sociedades científicas, colegios profesionales, asociaciones de pacientes y representantes de la dirección de hospitales se unieron en 2023 al Instituto #SaludsinBulos, la Asociación de Innovadores en eSalud (AIES) y la plataforma ITEMAS (dependiente del Instituto de Salud Carlos III) para compartir experiencias en Inteligencia Artificial (IA) en Salud y colaborar en un código ético, que se publicamos este curso. A continuación se recogen sus conclusiones.

En la ya citada "Estrategia de Salud Digital del Sistema Nacional de Salud" se hace patente como uno de sus objetivos, la transformación digital de los procesos de diagnóstico por la imagen médica utilizando soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, basadas en algoritmos comerciales o desarrollados por los propios profesionales sanitarios.

Un sistema automatizado de reconocimiento del dolor, basado en inteligencia artificial (IA), fue presentado en el congreso Anesthesiology de 2023 en San Francisco. El estudio fue realizado por investigadores de la Universidad de California, San Diego y liderado por Timothy Heintz, un estudiante de medicina de cuarto año. Utilizando 143,293 imágenes faciales de 69 pacientes sometidos a cirugías, el sistema de IA empleó visión por computadora y aprendizaje profundo para identificar expresiones faciales asociadas con el dolor. El sistema alcanzó una precisión del 88 % al compararse con evaluaciones clínicas tradicionales.

Un equipo de la Universitat Politècnica de València (UPV) y profesionales especialistas en dolor y en urgencias del Hospital General de Valencia han desarrollado Painkey, una nueva app que ayuda a valorar, mediante técnicas de inteligencia artificial, el nivel de dolor en las personas que acuden a los servicios de urgencias hospitalarios y contribuye así a agilizar y facilitar su diagnóstico. La aplicación fue ganadora del Reto Grünenthal de Asistentes de Voz en Dolor Crónico en el VI Hackathon Salud.

Como explica la Universidad Politècnica de Valencia sobre esta app, actualmente, tres de cada cuatro pacientes que acuden a los servicios de urgencias hospitalarios es por dolor y, además, suelen presentar mayores tasas de retorno. De hecho, entre el 40% y el 50% de estos pacientes frecuenta este servicio varias veces al año. “Painkey es capaz de realizar distinciones entre los motivos de alarma o gravedad, en función de los tipos de dolor, y diferenciar los episodios de dolor agudo de los de dolor crónico. Además, puede distinguir a los pacientes con dolor crónico reagudizado y los que suelen acudir al servicio de Urgencias. Contribuye así a mejorar tanto la atención al paciente como el funcionamiento de las urgencias”, señala Dolores López Alarcón, anestesista y jefa clínico de la unidad del Dolor del Hospital General y promotora del proyecto Painkey. A través de un primer cuestionario, Painkey permite tener una valoración integral del dolor de los pacientes que acuden al servicio de Urgencias por este motivo. Estos datos son incorporados a la historia clínica del paciente y el sistema propone un circuito en función de la urgencia, la fragilidad o riesgo que tiene el paciente de sufrir un evento adverso y la complejidad de cada caso. De este modo, la aplicación ayuda a tener una valoración del dolor previo al triaje. Esto repercute en un incremento de la calidad y de la seguridad porque va a aportar una información básica que, por una parte, va a enviar una alerta al triaje para que la enfermera pueda priorizar al paciente y, por otra, va a ayudar al facultativo durante el acto asistencial.

El mundo enfermo y el mundo sano. De este modo tan simple se veía el proceso de salud hasta hace no muchos años, como un todo, una generalización de las enfermedades, de la prevención, de la promoción y del tratamiento en salud. La investigación ha llevado a la sociedad a una perspectiva contraria, es decir, una misma patología no se comporta de igual manera en un paciente u otro. Este hecho ha abierto un campo en Salud denominado medicina personalizada y con un objetivo claramente definido, enfocar la práctica clínica en términos de exactitud y excelencia.

La Inteligencia Artificial (IA) multiplica los riesgos de la desinformación en salud con vídeos, fotos, audios y textos que parecen verdaderos sin serlo, según un análisis del Instituto #SaludsinBulos y la Red de Alfabetización para la Salud.

Un estudio dirigido por la Universidad de Lancaster (Reino Unido) demostró que con IA, "el texto, el audio, la imagen y el video sintetizados se están utilizando como armas para lograr imágenes íntimas no consensuadas, fraude financiero y campañas de desinformación". En su análisis descubrieron que los rostros sintetizados por IA "son indistinguibles, y más confiables, que los rostros reales".

Una investigación española publicada en JMIR en 2023 sobre tweets relacionados con el tratamiento del dolor encontró que había gran contenido falso en X (antes conocido como Twitter) y que "los pacientes que buscan alivio del dolor están muy interesados en la eficacia de los medicamentos más que en los posibles efectos secundarios. Las tendencias alarmantes incluyen un número significativo de tuits que trivializan el uso de drogas y fines recreativos, junto con una falta de conciencia sobre los efectos secundarios". Los autores advierten que "el seguimiento de las conversaciones relacionadas con los analgésicos en las redes sociales es esencial debido a las ventas ilegales comunes en la web y a las compras sin receta".

Los participantes en el encuentro coincidieron en que la IA supone, por una parte, una oportunidad para conocer mejor al paciente y mejorar la comunicación con él, pero también ofrece desafíos en cuanto a la soberanía del dato y la desinformación, entre otros.