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A medida que el virus que no-debe-ser-nombrado crece en todo el mundo, aumenta la urgente necesidad de soluciones innovadoras en el sector de la salud.

Todos debemos ser conscientes de que nuestro sistema de salud y la forma en que vemos la medicina y los médicos se diseñó y construyó para una época en la que los pacientes sólo podían acceder a la medicina yendo físicamente a las clínicas. Pero, en este momento, estamos experimentando una oportunidad sin precedentes para desarrollar una respuesta firme a la crisis a través de la telesalud y de soluciones tecnológicas innovadoras. Esta es una gran exigencia de los hospitales y clínicas que han enviado casos leves a sus hogares para evitar más contacto y para tener suficientes camas para aquellos que realmente las necesitan.

Al reconocer que la mayoría de los casos pueden ser resueltos sin evaluaciones personales continuas, podemos comprender que los médicos pueden proporcionar sus servicios y cuidados a distancia. Esto podría hacer que el sistema de salud sea más eficiente, ya que reduciría los costos de hospitalización, y facilitaría la liberación de camas para casos más graves. También minimizaría los riesgos de contagio y proporcionaría más comodidad al paciente aislándose en sus casas.

¿Pero qué es exactamente la telesalud? ¿Y por qué puede ser revolucionaria? La telesalud incluye muchos servicios: desde la programación de nuestras citas en línea, pasando por la monitorización de algunos signos de salud mediante equipos de monitorización conectados a Internet, hasta la orientación de una cita y de los casos a través de un videochat.

Este método es una solución esencial para que los médicos y enfermeras eviten el contacto directo con los pacientes infectados. Las tasas de contagio entre los médicos son bastante altas, y muchas se deben al contacto con casos leves o asintomáticos. Con la crisis cerca de alcanzar su peor punto, el sistema de salud no puede perder más médicos. Por lo tanto, todos los profesionales de la salud que están en primera línea luchando contra el COVID-19 estarán muy agradecidos con el potencial aumento de la telesalud para mitigar el contacto directo.

La telesalud también está siendo fomentada por los sectores público y privado. En este momento, la Unión Europea es consciente de que muchos de sus países, como Italia, padecen importantes déficits de profesionales sanitarios, junto con dificultades inesperadas en el acceso a los servicios médicos. Algunos de estos países europeos se están tomando ahora más en serio la telesalud, como se puede ver en la forma en que el ‘Ministere des Solidarites et de la Sante’ (el ministerio de salud francés) ha fomentado las soluciones de telesalud para su población. Los EE.UU. no se están quedando atrás en esta carrera. Las autoridades anunciaron una inversión financiera masiva para asegurar que las zonas más afectadas por el virus obtengan servicios de telesalud y dispositivos tecnológicos que puedan ayudarles a avanzar en la transición hacia soluciones de telemédicas.

Desde cualquier perspectiva, la telesalud parece una forma sabia de actuar. Algunos de los países que han sido ejemplares en el tratamiento del coronavirus utilizaron ampliamente la telemedicina para evitar un mayor contacto con las personas infectadas. Otros están siguiendo el ejemplo. El coronavirus parece estar a punto de provocar un crecimiento significativo de la telesalud y de cambiar radicalmente la forma en que los profesionales de la salud abordan la atención médica.

Países asiáticos, como Hong Kong, Singapur y Taiwán, fueron de los primeros países con casos de coronavirus debido a su proximidad a China. Sin embargo, tienen pocos casos nuevos por día y casi ninguna muerte.

Si observamos algunos países que se vieron afectados más tarde, como Francia, España y los EEUU, todos tienen un número significativo y en continuo crecimiento de casos que han llevado a sus sistemas de salud al borde del colapso.

Por ejemplo, Italia, en alrededor de un mes desde el primer caso diagnosticado, ahora tiene aproximadamente 4000 casos por día.

Del mismo modo, los EEUU, donde el coronavirus llegó bastante tarde, es ahora el país con más casos.

Pero, ¿por qué ocurrió esto? ¿La escala de la población determina esto? ¿Es la globalización la culpable?

No del todo. Como dijo Mike Ryan, Jefe de Emergencias de la Organización Mundial de la Salud, estas profundas diferencias se deben a las reacciones de los gobiernos y las sociedades para superar el virus.

Por ejemplo, si estudiamos cómo Corea del Sur abordó el virus, podemos aprender un poco sobre esas diferencias.

Tuvieron su primer caso de coronavirus a principios de enero. ¿Cómo se prepararon? En primer lugar, curiosamente, no incluyeron toques de queda o restricciones de movimiento entre sus medidas. En su lugar, desarrollaron una red de laboratorios privados y públicos dedicados a hacer pruebas del coronavirus. Además, dedicaron un enorme esfuerzo a construir centros de tránsito para que la gente se hiciera la prueba en lugar de ir a hospitales o clínicas y expandir el virus. Asimismo, aunque no impusieron cierres importantes, la gente sólo salía de sus casas para sus necesidades básicas, y la mayoría de las empresas permitían a sus trabajadores trabajar desde casa. Mantuvieron las escuelas cerradas, y se prohibieron las grandes concentraciones.

Sin embargo, Corea del Sur ya tenía una experiencia previa que les permitió prepararse para la crisis del coronavirus. El Síndrome Respiratorio del Medio Oriente (MERS) sacudió al país con 36 muertes en 2015. Desde entonces, establecieron un Centro de Control de Enfermedades permanente, y un departamento especial de pandemias para prepararse para los peores escenarios. Esos Centros se volvieron increíblemente esenciales para enfrentar el coronavirus, y los resultados están a la vista de todos.

También tomaron un paso adelante respecto a las leyes sobre el manejo y el intercambio público de información de los pacientes. Esas medidas fueron criticadas como invasivas por algunos, y probablemente tengan razón, pero su eficacia no puede ser discutida. Tienen aplicaciones que muestrann los lugares donde los pacientes afectados pueden haber estado días antes de su diagnóstico, lo que significa que indican las áreas que las personas deben evitar o hacerse la prueba a tiempo si también han estado en esos lugares.

Otra experiencia significativa de la que podemos aprender es la de Singapur.

A principios de enero, el Ministerio de Salud de Singapur dijo que el virus había llegado a la isla. Rápidamente, se estableció un control de temperatura en los aeropuertos. Las autoridades también avanzaron rápidamente en la sensibilización. Pronto, aislaron los casos potenciales e iniciaron un rastreo de contacto de los pacientes detectados, tal como lo hizo Corea del Sur. También aislaron casos potenciales en hoteles y universidades, y dejaron los peores casos en hospitales para evitar el colapso del sistema de salud.

En conclusión, los casos más exitosos de lucha contra el coronavirus no han aplicado necesariamente toques de queda o cierres totales (aunque han sido recomendados por la OMS y parecen necesarios en la mayoría de los países), pero tienen dos características: 1) rápido aislamiento de los casos sospechosos y confirmados y 2) pruebas generalizadas. Este debería ser el camino a seguir por los países que luchan contra la pandemia.

BlueDot, una compañía canadiense de IA, ha estado bajo la lupa en las últimas semanas porque han prevenido respecto al coronavirus y publicado proyecciones días antes que la OMS. Lograron esto al conectar diversas fuentes de información más allá de las estadísticas oficiales. Las TI y, especialmente la IA, puede jugar un rol fundamental en prevenir, predecir y diagnosticar casos de coronavirus. Expliquemos cómo las nuevas tecnologías están ayudando a las autoridades y a los proveedores de servicios de salud a lidiar con el coronavirus.

El algoritmo de BlueDut

BlueDot no se basa únicamente en casos reportados oficialmente. Toma esa información, noticias de periódicos y portales alrededor del mundo, reportes de redes de seguimiento de enfermedades animales y data de aerolíneas. El resultado es un predictor que simula mejor la expansión de la enfermedad que los algoritmos que se basan en la data oficial.

El seguimiento tradicional se enfoca en detallar dónde y cuándo se enfermó la gente para identificar la fuente del brote y la población en riesgo. BlueDot va un paso más allá, analizando cómo la enfermedad se expande en distintas poblaciones. Esto ayuda al algoritmo a predecir dónde pueden ocurrir los brotes y qué tan rápido puede expandirse. Los laboratorios se enfocan en encontrar curas, mientras que los investigadores pueden predecir adónde irá después y qué impacto podría tener, lo que ayuda a prepararse para la enfermedad.

Sin embargo, la precisión del algoritmo depende de la cantidad y calidad de la data que recibe. Por ejemplo, los datos de redes sociales, como posts sobre estar enfermo, mapas de vuelo, discusiones de foros, son data no-estructurada, que no puede ser fácilmente analizada por cualquier computadora. La data estructurada, como los números de casos por región, puede ser fácilmente procesada.

Sin embargo, algoritmos de deep learning sí pueden entender la data no-estructurada. Este funciona en redes neuronales artificiales, lo que significa que sus procesadores están organizados en capas por las cuales la data pasa. Ahora bien, estos modelos dependen no solo de la cantidad, sino de la calidad de la data que reciben. Los datos de redes sociales son poco confiables, por esta razón, BlueDot no los usa en su modelo.

Ciertamente, los algoritmos son altamente preciso en predecir brotes, pero esto no significa que no necesiten epidemiólogos. La cuestión está en usarla como una herramienta para generar escenarios y predecir nuevos casos y brotes para que las autoridades estén en una mejor posición para responder.

¿Y qué pasa con la tecnología china?

China es el epicentro del coronavirus y las empresas tecnológicas han estado en la primera línea de batalla contra la enfermedad. Por ejemplo, Pudu Technology ha instalado máquinas para asistir el personal médico en 40 hospitales alrededor del país para evitar el contacto con individuos infectados. Alibaba creó una herramienta basada en IA que, según afirman, diagnostica el coronavirus con una precisión del 96 %.

Sin embargo, hay cierta preocupación debido a que el gobierno ha expandido sus sistemas de vigilancia para mantener las cuarentenas y controlar a los ciudadanos infectados. Algunas cámaras de reconocimiento facial han sido mejoradas para identificar a individuos sin máscara y para escanear fiebre en las multitudes.

De acuerdo a un reporte de KPMG, casi 9 de 10 ejecutivos del sector salud dicen que la IA está haciendo a sus sistemas más eficientes. El reporte se llama «Living in an AI World: Achievements and Challenges of Artificial Intelligence Across Five Industries,” en el que encuestaron a 751 ejecutivos de cinco diferentes industrias, incluyendo salud, respecto a cómo ven el futuro de la inteligencia artificial en sus sectores y qué están haciendo para aprovechar sus beneficios y reducir sus riesgos.

La IA está teniendo un impacto tanto negativo como positivo en el sector salud. Del lado positivo, está mejorando la eficiencia operacional y llevando a mejores diagnósticos. Sin embargo, algunos creen que su adopción lleva a un incremento en los costos de salud.

¿Qué piensan los ejecutivos de salud respecto al ritmo de adopción de la IA?

El 37 % de los ejecutivos encuestados dicen que el ritmo de implementación de IA no es lo suficientemente rápido. Sin embargo, el 53 % dijo que la industria está por delante de otras en adopción de IA. La mayoría cree que su aplicación es demasiado lenta por diversos factores como entrenamiento, costo y privacidad.

No obstante, el hecho de que tantos crean que la implementación es muy lenta significa que ven la IA de forma profundamente positiva. Esa percepción podría significar que, más temprano que tarde, la adopción de la IA transformará otras facetas del negocio de salud.

“El ritmo al que los sistemas hospitalarios han adoptado IA y programas de automatización ha crecido exponencialmente desde el 2017”, dijo Melissa Edwards, directora de aplicaciones digitales de KPMG. “Virtualmente todos los grandes proveedores de servicios de salud están iniciando programas piloto en estas áreas. La bibliografía médica apoya el uso de IA como una herramienta para ayudar a los médicos”.

¿Y ahora qué?

“Mi observación general es que la mayoría de los servicios relacionados con inteligencia artificial que están siendo usados en los servicios de salud están fundamentalmente en el área clínica”, dijo Edwards. “Formas sencillas de automatización están abriendo las puertas a formas más avanzadas de IA, como escanear documentos para determinar la urgencia de una orden. Aplicar IA para diagnósticos tempranos de condiciones críticas es clave”.

La opinión de Edwards va de la mano con los ejecutivos entrevistados. El 68 % cree que la IA llevará a mejores diagnósticos y casi la mitad (47 %) dijo que tendría un impacto significativo en los diagnósticos en los próximos dos años. Similarmente, el 40 % cree que los rayos X y las resonancias magnéticas van a realizarse de forma robótica para entonces. Estos no son meros deseos. Google Health desarrolló un modelo de inteligencia artificial con Deep Mind que era más efectivo que médicos humanos en determinar si pacientes tenían cáncer de mama usando rayos X recientes.

También, considerando que la industria ha invertido en digitalizar los archivos médicos, muchos entrevistados consideraron que la IA aumentará el impacto de este proceso. El 41 % cree que habrán mayores manejos de archivos a través de IA, 48 % considera que las aplicaciones biomédicas tendrán el mayor impacto y el 47 % considera que serán en machine learning.