¿Qué pasaría si su médico pudiera probar instantáneamente docenas de tratamientos diferentes para descubrir el perfecto para su cuerpo, su salud y sus valores? En el laboratorio de la Facultad de medicina de la Universidad de Stanford, están trabajando en tecnología de inteligencia artificial (IA) para crear un “gemelo digital”: una representación virtual de usted basada en su historial médico, perfil genético, edad, etnia y una gran cantidad de otros factores, como si fuma y cuánto ejercicio hace.

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Si está enfermo, la IA puede probar opciones de tratamiento en este gemelo digital, ejecutando innumerables escenarios diferentes para predecir qué intervenciones serán más efectivas. En lugar de elegir un régimen de tratamiento basado en lo que funciona para la persona promedio, su médico puede desarrollar un plan basado en lo que funciona para usted, y el gemelo digital aprende continuamente de sus experiencias, incorporando siempre la información más actualizada sobre su salud.

Si bien esta idea futurista puede parecer imposible, la inteligencia artificial podría hacer realidad la medicina personalizada antes de lo que pensamos. El impacto potencial en nuestra salud es enorme, pero hasta ahora, los resultados han sido más prometedores para algunos pacientes que para otros. Debido a que la IA es construida por humanos utilizando datos generados por humanos, es propensa a reproducir los mismos sesgos y desigualdades que ya existen en nuestro sistema de atención médica.

Para evitar estos sesgos que afectan a las minorías menos representadas, los datos son esenciales.

Si queremos que la IA mejore la atención médica para todos, debemos hacer las cosas bien antes de comenzar a construir nuestros modelos.

Primero están los datos, que a menudo están sesgados hacia los pacientes que más usan el sistema de salud: ciudadanos estadounidenses blancos, educados, ricos y cisgénero. Estos grupos tienen un mejor acceso a la atención médica, por lo que están sobrerrepresentados en conjuntos de datos de salud y ensayos de investigación clínica.

Para ver el impacto que tienen estos datos sesgados, hay que echar un vistazo al cáncer de piel. Las aplicaciones impulsadas por IA podrían salvar vidas al analizar imágenes de los lunares de las personas y alertarlos sobre cualquier cosa que deberían haber revisado por un dermatólogo. Pero estas aplicaciones están entrenadas en catálogos existentes de lesiones de cáncer de piel dominadas por imágenes de pacientes de piel clara, por lo que no funcionan tan bien para pacientes con piel más oscura. El predominio de los pacientes de piel clara en dermatología simplemente se ha trasladado al ámbito digital.

Está claro que necesitamos entrenar sistemas de IA con datos más sólidos que representen una gama más amplia de pacientes. También debemos hacer las preguntas correctas a los datos y pensar detenidamente cómo enmarcamos los problemas que estamos tratando de resolver.

Para comprender los problemas de salud complejos y asegurarnos de que estamos haciendo las preguntas correctas, necesitamos equipos interdisciplinarios que combinen científicos de datos con expertos médicos, así como especialistas en ética y científicos sociales.

Los líderes de atención médica deben ser consumidores críticos de estas nuevas y llamativas tecnologías y preguntarse cómo funcionará la IA para todos los pacientes bajo su cuidado. Las herramientas de IA deben adaptarse a los flujos de trabajo existentes para que los proveedores realmente las usen (y continúen agregando datos a los modelos para hacerlos más precisos). Involucrar a los profesionales de la salud y a los pacientes en el desarrollo de herramientas de IA conduce a productos finales que tienen muchas más probabilidades de ser utilizados con éxito y tienen un impacto en la atención y los resultados de los pacientes.

La IA revolucionará la medicina al predecir problemas de salud antes de que sucedan e identificar los mejores tratamientos personalizados para nuestras necesidades individuales. Es esencial que establezcamos las bases adecuadas ahora para asegurarnos de que la atención médica impulsada por la IA funcione para todos.

Más información: https://venturebeat.com/2022/06/26/ai-is-transforming-medicine-heres-how-we-make-sure-it-works-for-everyone/

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