1. Impacto de la IA en los modelos de diagnóstico y tratamiento
Autores:
  • José Miguel Cacho, consultor de salud digital
  • Cristina Baus, enfermera especialista en salud digital
  • Carlos Mateos, periodista especializado en salud digital
Este módulo analiza las tendencias actuales en el uso de la inteligencia artificial (IA) en el sector de la salud. Abarca temas como el diagnóstico, la medicina personalizada y la lucha contra la desinformación en salud, que son aplicables al ámbito del dolor. También presenta un decálogo de consideraciones éticas para el uso responsable de la IA en el ámbito sanitario.
Introducción
La revolución tecnológica de la inteligencia artificial en nuestra digitalizada sociedad está obligando a empresas, organizaciones y entidades públicas a adoptar iniciativas y soluciones basadas en esta tecnología. Además, las instituciones públicas se encuentran cada vez más comprometidas en que esta adopción sea lo más positiva posible para la sociedad. En el caso europeo su parlamento ha aprobado la UE AI ACT (Ley de Inteligencia Artificial),con una normativa europea que regula la tecnología.
En España tanto la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) como la Estrategia de Salud Digital establecen objetivos basados en la excelencia científica e innovación en inteligencia artificial, para lo cual se impulsa el desarrollo de plataformas e infraestructuras tecnológicas que den soporte a la misma. Con especial relevancia tanto en su utilización en la prestación de servicios sanitarios, como en el uso secundario de los datos sanitarios.
Índice
  • Situación de la IA en salud
  • Oportunidades y desafíos científicos
  • IA en el diagnóstico del dolor
  • IA en medicina personalizada
  • IA en desinformación en dolor
  • Consideraciones éticas sobre la IA en salud
Situación de la IA en Salud
Impulso a la Innovación Digital
Desde las instituciones sanitarias, se apuesta por la innovación digital del sector, apoyando proyectos estratégicos como el PERTE de Salud o el Plan de Transformación Digital de la Atención Primaria.
Iniciativas Regionales
Las comunidades autónomas también están impulsando iniciativas con el objetivo de promover proyectos basados en inteligencia artificial, como el programa Salut/IA en Cataluña o la Estrategia Andaluza de Inteligencia Artificial 2030.
Innovación Abierta
El ámbito privado también está involucrado en numerosos proyectos de innovación digital e innovación abierta con IA.
Este documento profundizará en proyectos e iniciativas locales que ayudarán a comprender mejor la situación de la inteligencia artificial en el sector salud, en áreas como la prevención, el diagnóstico, la medicina personalizada y la desinformación en salud, con un enfoque especial en las aplicaciones de la IA en el dolor.
Tendencias
Diagnósticos, tratamientos personalizados y administración hospitalaria.
Un informe de Fortune Business Insights de 2024 proyecta un crecimiento significativo debido a la creciente adopción de tecnologías IA en diagnósticos, tratamientos personalizados y administración hospitalaria. Destaca que la IA está transformando el cuidado de la salud mediante la mejora de la precisión, la eficiencia y la reducción de costos. Las principales áreas de aplicación incluyen la automatización de procesos, la imagen médica y la gestión de datos.
Crecimiento x10
Un informe de Mordor Intelligence también revela un gran crecimiento
  • El mercado global de inteligencia artificial en la medicina se valoró en 10.470 millones de dólares en 2021 y se espera que alcance los 107.570 millones de dólares para 2028, registrando una tasa de crecimiento anual compuesto del 38,6% durante el período de pronóstico.
  • Se espera que el creciente uso de tecnologías avanzadas en los sistemas de atención médica impulsen la demanda de soluciones de IA en la medicina.
  • Entre los factores clave que impulsan el mercado de IA en la medicina se encuentran el creciente volumen de datos de atención médica, la necesidad de mejorar la precisión y la eficiencia del diagnóstico, el aumento de la prevalencia de enfermedades crónicas y la creciente demanda de atención médica personalizada.
Mercado en España
En España, se prevé que el mercado de la inteligencia artificial en salud alcance los 2.500 millones de dólares en 2030, mientras que la tasa de crecimiento anual compuesto para el periodo 2022-2030 es pronosticada en el 44,22%. Se proyecta que el mercado español de inteligencia artificial (IA) en la atención médica crezca de 0.13 mil millones de dólares en 2022 a 2.49 mil millones de dólares para 2030, registrando una tasa de crecimiento anual compuesta del 44.22% durante el período de pronóstico de 2022-2030. La Organización Mundial de la Salud sitúa al sistema sanitario de pagador único español como el noveno mejor del mundo, según el informe. España es un mercado importante para la IA Healthcare, con una población de más de 47 millones de personas y la cuarta economía más grande de la UE. Todos los españoles tienen acceso a una atención médica integral. Hoy en día, los centros de salud públicos representan más del 70% de la industria de la salud.
En España, donde el 11% de los profesionales de la salud utilizan actualmente la IA y otro 42% tiene intenciones explícitas de implementar la IA, la demanda de tecnologías de IA en la atención sanitaria está aumentando. El informe destaca que el Ministerio de Sanidad español también ha desarrollado una serie de proyectos para promover el uso de la inteligencia artificial (IA) en la asistencia sanitaria, como el programa Estrategia de IA en Salud y el Observatorio de IA en Salud. El escenario para la IA en la salud en España aún se encuentra en sus primeras fases, pero se prevé que las iniciativas gubernamentales y las asociaciones entre empresas tecnológicas y proveedores de atención médica impulsen el crecimiento en los próximos años.
Oportunidades y desafíos científicos
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.
"Diversos estudios han demostrado que muchos de los diagnósticos que realiza la IA son más precisos que los que puede realizar cualquier equipo médico. También está ayudando a asignar mejor los recursos de la asistencia sanitaria y a realizar tratamientos más personalizados" Dra. Carmen Jódar, presidenta de AIES
"La IA debe formar parte de las soluciones tecnológicas que ayuden a la asistencia sanitaria. Desde ITEMAS incorporamos esta innovación en los hospitales y el Hackathon Salud nos ayuda a atraer proyectos innovadores en salud". Dr. Lluis Blanch, coordinador de ITEMAS
"La Inteligencia Artificial (IA) plantea un escenario prometedor para transformar la Medicina de Familia. Nos puede ayudar a agilizar diagnósticos, gestionar datos, acercar la medicina a poblaciones con difícil cobertura, seguimiento y monitoreo de nuestros pacientes crónicos, personalización de la atención, predicción y prevención de enfermedades, optimización de la toma de decisiones clínicas, entre otras. Sin embargo debemos abordar cuestiones éticas cruciales dentro de las que destaco proteger la privacidad de los datos, garantizar la responsabilidad humana en las decisiones médicas, mitigar sesgos algorítmicos y obtener el consentimiento informado de los pacientes. La IA puede ser una herramienta valiosa, pero su implementación debe ser siempre ética y responsable". Dr. Carlos Durán, vocal de IA en SEMG
"A nivel de Atención Primaria y en la formación en general, los principales desafíos éticos se centran en la veracidad, preservar la privacidad y uno especial donde ponemos el foco es en la equidad. El principal desafío es que estos sistemas estén convenientemente alimentados de tal forma que el espectro completo de una enfermedad y la idiosincrasia de la particularidad de cada paciente esté incluido asegurando que no existe inequidad en la atención sanitaria por falta de representación estadística/muestral". Dr. Juan Antonio López, vocal de Innovación y Formación de Junta Permanente de semFYC
IA en el diagnóstico del dolor
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.
Universidad de Santiago
Está desarrollando un modelo de predicción de biomarcadores de dolor oncológico a través de Inteligencia Artificial, cuyo planteamiento ha sido publicado en BMC Cancer.
Hospital Universitario Parc Taulí
Ha impulsado la Unidad ARA, una asistencia híbrida basada en las funciones de Enfermería junto al software de Mediktor que ayuda a gestionar las urgencias en patologías de baja complejidad y alta frecuencia.
Hospital General de Valencia
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.
IA en medicina personalizada
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.
Departamento de salud de Dénia
Ha desarrollado un proyecto de telefisioterapia desde Atención Primaria que dispone de más de 700 vídeos en función del tratamiento, en el que el paciente recibe un plan de ejercicios personalizado con la supervisión de un fisioterapeuta desde cualquier lugar.
Rehub
Una plataforma destinada al paciente con necesidades diarias de rehabilitación y dificultad de desplazamiento a un centro de recuperación. Un software que mediante visión artificial permite analizar 74 puntos del cuerpo, el rango, la velocidad y la repetición del movimiento a través de la cámara del móvil del usuario con el objetivo de aumentar la precisión de los ejercicios.
IA en desinformación en dolor
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".
Para Esther Nieto, de la Federación de Asociaciones de Enfermería Comunitaria, "la desinformación en salud de la población genera reticencias a realizar acciones que mejoran la salud. Gracias a la IA podremos conocer en tiempo real cómo circulan estos bulos y cuáles son las premisas científicas en las que nos podemos basar para contrastar con la población esa mala información. Hay que diseñar herramientas adaptadas a cada sector poblacional, con características diferentes, pero que creen un alto impacto en esa población".
La IA supone un riesgo de desinformación en salud, como están mostrando los deep fakes, vídeos con imágenes creadas por Inteligencia Artificial, incluso de personas reales cuya imagen y voz son manipuladas. Cada vez va a ser más difícil distinguir entre lo que es un contenido real de otro falso. Ya está ocurriendo con ChatGPT y la Inteligencia Artificial Generativa, que incluye referencias falsas que son detectadas.
Desafíos éticos de la IA en salud
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.

1

Protección de la privacidad
Es crucial garantizar la protección de los datos personales de los pacientes al implementar soluciones de IA en salud.

2

Responsabilidad humana
Se debe asegurar que las decisiones médicas finales sean tomadas por profesionales sanitarios, no por sistemas de IA.

3

Mitigación de sesgos
Es necesario trabajar en la identificación y mitigación de posibles sesgos algorítmicos en los sistemas de IA.

4

Consentimiento informado
Los pacientes deben ser informados y dar su consentimiento para el uso de IA en su atención médica.
Decálogo de consideraciones éticas sobre la IA en salud
1
Autonomía
Los sistemas de inteligencia artificial deben preservar la autonomía de las personas. En salud deben incorporar mecanismos para que los profesionales puedan supervisar e intervenir para evitar ser dirigidos injustificadamente, y que puedan revisar y corregir cualquier resultado de dichos sistemas.
2
Bienestar
El uso de la inteligencia artificial debe promover el bienestar de las personas, y su finalidad debe estar orientada al interés público mediante el desarrollo de sistemas seguros, precisos, eficaces y de calidad.
3
Confiabilidad
Para que un sistema de IA inspire confianza en los profesionales sanitarios y ciudadanos debe ser legal; asegurando el cumplimiento de las normativas en vigor, justo; evitando sesgos y creencias injustificadas; y robusto técnicamente.
4
Equidad
El uso y acceso a los sistemas de inteligencia artificial debe ser equitativo en la medida de lo posible, extendiéndose a todas las personas y regiones sin discriminación por cualquier tipo de condición.
5
Información Veraz
La IA debe ayudar a la alfabetización en salud y a la identificación y difusión de la información veraz en salud. Para ello deben ayudar a identificar las fuentes de la información y las referencias, tanto de texto como de imagen, y contrarrestar la desinformación con información veraz.
6
Transparencia
Los sistemas de inteligencia artificial deben ser transparentes, de tal manera que los profesionales sanitarios y los pacientes puedan comprender cómo funcionan y cómo toman las decisiones.
7
Privacidad
La IA debe respetar la privacidad de los datos personales, y debe garantizar que los datos no se utilizan de forma ilegal o para discriminar a las personas.
8
Seguridad
La IA debe ser segura y fiable, y debe garantizar que los datos no se manipulen o se corrompan.
9
Responsabilidad
Es importante establecer mecanismos para garantizar la responsabilidad del uso de la IA en salud, y determinar quién es responsable en caso de error o mal funcionamiento.
10
Colaboración
La IA debe ser utilizada en colaboración con los profesionales sanitarios, y no debe sustituirlos.
Bibliografía: