Inteligencia Artificial en Medicina: Presente y Futuro PDF

GACETA MÉDICA DE MÉXICO ARTÍCULO ESPECIAL Inteligencia artificial en medicina: presente y futuro Dioselina Lanzagorta-Ortega1, Diego L. Carrillo-Pérez1,2* y Raúl Carrillo-Esper3 Escuela...

GACETA MÉDICA DE MÉXICO ARTÍCULO ESPECIAL Inteligencia artificial en medicina: presente y futuro Dioselina Lanzagorta-Ortega1, Diego L. Carrillo-Pérez1,2* y Raúl Carrillo-Esper3 Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud, Tecnológico de Monterrey; 2Dirección de Medicina, Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición 1 Salvador Zubirán; 3Academia Nacional de Medicina de México. Ciudad de México, México Resumen La inteligencia artificial (IA) promete una transformación significativa del cuidado de la salud en todas las áreas médicas, lo que podría representar el «momento Gutenberg» para la medicina. El futuro de las especialidades médicas dependerá en gran medida de la interacción humana y la creatividad, obligando a los médicos a evolucionar y emplear la IA como una herramienta en la atención del enfermo. La IA ofrecerá a los pacientes seguridad, autonomía y posibilidad de atención médi- ca oportuna en zonas de difícil acceso, y a los médicos les ayudará a disminuir la carga administrativa, el tiempo en pantallas y el agotamiento profesional. La IA permitirá también reducir la frecuencia de errores médicos y mejorar la precisión diagnós- tica a través de la integración, el análisis y la interpretación de información por algoritmos y software. La automatización de actividades repetitivas liberará tiempo al personal de salud y potencialmente mejorará la relación médico-paciente, regresan- do a la atención personalizada y la interacción con el enfermo, a través del acompañamiento, la comunicación, la empatía y la confianza durante la enfermedad, actividades que nunca serán reemplazadas por la IA. Aún es necesario estandarizar la investigación en el área, que permita mejorar la calidad de la evidencia científica conociendo sus ventajas y riesgos, y ace- lerar su implementación en la práctica médica actual. PALABRAS CLAVE: Inteligencia artificial. Cuidado del paciente. Educación médica. Errores médicos. Medicina de precisión. Artificial intelligence in medicine: present and future Abstract Artificial intelligence (AI) promises a significant transformation of health care in all medical areas, which could represent “Gutenberg moment” for medicine. The future of medical specialties came largely from human interaction and creativity, forcing physicians to evolve and use AI as a tool in patient care. AI will offer patients safety, autonomy, and access to timely medical care in hard-to-reach areas while reducing administrative burden, screen time, and professional burnout for physicians. AI will also make it possible to reduce the frequency of medical errors and improve diagnostic accuracy through the integration, analysis, and interpretation of information by algorithms and software. The safety of repetitive activities will free up time for health personnel and will enhance the doctor-patient relationship, return to personalized attention and interaction with the patient, through accompaniment, communication, empathy, and trust during illness, activities that will never be replaced by AI. It is still necessary to standardize research in the area, which allows improving the quality of scientific evidence knowing its advantages and risks, accelerating its implementation in current medical practice. KEYWORDS: Artificial intelligence. Patient care. Medical education. Medical errors. Precision medicine. *Correspondencia: Fecha de recepción: 07-10-2022 Gac Med Mex. 2022;158:17-21 Diego L. Carrillo-Pérez Fecha de aceptación: 10-10-2022 Disponible en PubMed E-mail: [email protected] DOI: 10.24875/GMM.M22000688 www.gacetamedicademexico.com 0016-3813/© 2022 Academia Nacional de Medicina de México, A.C. Publicado por Permanyer. Este es un artículo open access bajo la licencia CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/). S(1)17  Gaceta Médica de México. 2022;158 Introducción Integración de la información «No es la más fuerte de las especies la que sobre- En la actualidad, con el uso de IA es posible inte- vive, ni la más inteligente, sino la que mejor responde grar información obtenida por el médico y plasmada al cambio.» en el expediente clínico electrónico (p. ej., ehCOS), Charles Darwin sistemas de información de laboratorio (p. ej., LABSIS, SisLab, InterLab), microbiológicos (p. ej., Microclin), «El cambio es la única constante.» archivo y comunicación de imágenes (PACS), y siste- Heráclito de Éfeso mas de reportes de patología (p. ej., SIPAM), e incluso el análisis farmacogenético de los pacientes. Estos La práctica de la medicina evoluciona tan rápida- datos pueden ser vaciados y fácilmente interpretados mente que es imposible para el médico de hoy man- por algoritmos de IA, para ser entregados al médico tenerse actualizado; además, la carga asistencial y de manera rápida y eficiente, quien podrá tomar deci- administrativa ha aumentado considerablemente, siones inmediatas en la prevención, el diagnóstico y favoreciendo el agotamiento del personal de salud y el tratamiento de los pacientes. el incremento de errores médicos que atentan a la seguridad de nuestros pacientes. Es aquí donde la Liberar de actividades repetitivas y inteligencia artificial (IA) en medicina, basada en el favorecer la relación médico-paciente uso de algoritmos y software complejos para estimar la cognición humana y el análisis de datos médicos, «El secreto del cuidado del paciente está en cuidar promete una transformación significativa del cuidado al paciente.» de la salud, lo que podría representar el «momento Francis Peabody1 Gutenberg» para la medicina. Diversos avances tecnológicos recientes, sobre todo Se estima que, en la actualidad, los médicos pasan en materia de IA, aprendizaje automático y robótica, únicamente el 12% de su tiempo en contacto con los están liberando nuevas oportunidades y cambiando de pacientes hospitalizados, en gran parte porque tienen manera fundamental la manera en que concebimos el que cumplir constantemente con demandas adminis- trabajo cotidiano. La forma en que practicaremos la trativas que limitan de manera notable el tiempo medicina cambiará radicalmente en los próximos años, asistencial2. la IA tendrá lugar en todas las áreas médicas y el futuro La IA ofrece liberarnos de actividades repetitivas, como de las especialidades dependerá en gran medida de la la elaboración de notas médicas escritas en la computa- interacción médico-paciente y de la creatividad. dora, la solicitud y revisión de estudios de laboratorio, Aquellas áreas médicas con tareas repetitivas, como imagen y patología, la prescripción de fármacos y la inspección de la piel, interpretación de estudios de revisión de interacciones farmacológicas. Estas tareas imagen e histopatología, serán las que requerirán trans- podrían ser fácilmente apoyadas por asistentes virtuales formarse más rápido, ya que son potencialmente auto- con reconocimiento de voz, mejorando la eficiencia del matizables, mientras que las áreas de la salud mental, médico y disminuyendo el desgaste profesional. la fisioterapia y la medicina de rehabilitación, en las que La relación médico-paciente podría mejorar si el la interacción humana es fundamental, tienen menos profesional de salud pudiera concentrarse en asuntos posibilidades de ser reemplazadas por la IA (Fig. 1). más complejos del paciente y pasar más tiempo con Ventajas de la inteligencia artificial en él. Cuando estás enfermo, necesitas al médico cerca, medicina que te informe, te escuche, te brinde confianza y sea empático con tu padecimiento, y esto nunca será Algunas de las ventajas actuales de la IA son la reemplazado por la IA1. integración de la información, la automatización de actividades repetitivas, la identificación de errores de Seguridad del paciente y reducción de prescripción y de efectos adversos a fármacos, y el errores médicos aumento de la autonomía de los pacientes para el tratamiento de padecimientos frecuentes y de bajo «Primum non nocere.» riesgo de complicaciones. Principal precepto del Juramento Hipocrático S(1)18  D. Lanzagorta-Ortega, et al.: Inteligencia artificial en medicina Figura 1. ¿La inteligencia artifical aplicada a la medicina reemplazará a los médicos? La seguridad del paciente en todos los niveles de a los médicos concentrarse en asuntos más complejos atención constituye un serio problema de salud y permitiendo al paciente tener una respuesta rápida pública. En los Estados Unidos se estima que ocurren confiable, en lugar de esperar la consulta médica o la al menos 5 millones de errores médicos cada año, respuesta de su médico. Diversas agencias regulado- representando la tercera causa más frecuente de ras han aprobado el uso de algoritmos para la inter- muerte. Uno de cada 10 pacientes hospitalizados pre- pretación de estudios de imagen, como mastografías, senta eventos adversos, de los cuales la mitad son radiografías de tórax, tomografías de cráneo, tórax y prevenibles. Las causas son múltiples, pero con fre- abdomen, y tomografías de coherencia óptica para el cuencia están asociadas a fallas en comunicación y diagnóstico de retinopatía. errores de diagnóstico y de tratamiento3. Una revisión Así también se pueden detectar oportunamente sistemática indica que los sistemas de soporte de padecimientos como arritmias cardiacas por relojes decisiones habilitados para IA pueden ayudar a inteligentes, realizar el registro de cifras tensionales aumentar la seguridad del paciente al mejorar la que requieran ajuste en tiempo real, identificar sínto- detección de errores, la estratificación de pacientes y mas o signos de gravedad que ameriten evaluación, el manejo de medicamentos4. monitorizar el apego a un tratamiento, y advertir de la necesidad de escrutinios oncológicos o interconsultas Autonomía del paciente médicas5. Hoy es posible hacer preguntas médicas a asisten- Estandarización de la investigación tes virtuales, como Alexa, y obtener respuestas de médica en inteligencia artificial información recopilada de fuentes confiables (p. ej., National Institutes of Health o Centers for Disease Para que la IA sea implementada con mayor rapidez Control and Prevention). En un futuro, con el uso de en la práctica médica actual es necesario garantizar algoritmos de IA, a partir de información obtenida del la calidad de la evidencia científica, por lo que se han historial médico y signos del paciente, se podrá realizar diseñado guías de evaluación para investigación un escrutinio diagnóstico y de tratamiento de enferme- médica en IA (p. ej., CONSORT-AI, SPIRIT-AI, dades frecuentes, como las infecciones de vías respi- STARD-AI y QUADAS-AI), incluidas actualmente en ratorias, con bajo riesgo de complicaciones. Esto la instrucción de autores y de revisión por pares en podría ser una especie de triaje virtual, permitiendo las revistas científicas6. S(1)19  Gaceta Médica de México. 2022;158 Inteligencia artificial para médicos en diferenciar lesiones benignas de carcinomas ductales formación in situ e invasivos de mama10. En cardiología, el uso de la IA se ha estudiado en Los médicos en formación pueden tener acceso a la predicción de hipertensión esencial, la detección la exposición de escenarios virtuales por medio de de fibrilación auricular por relojes inteligentes, la cla- simuladores creados por IA, incluso evaluando apti- sificación de estenosis aórtica por análisis de señales tudes del alumno y ajustando futuras pruebas depen- cardiomecánicas en sensores inalámbricos portátiles, dientes de los logros alcanzados. Por tanto, la la clasificación de arritmias mediante electrocardio- integración de la IA en el currículum de las escuelas grama de una sola derivación, etc.5. de medicina y la formación de posgrado será una En neurología se han estudiado la predicción de la necesidad como parte de la enseñanza integral recurrencia de eventos vasculares cerebrales isqué- deseada en las futuras generaciones7. micos, la evaluación prequirúrgica de la epilepsia resistente a fármacos, la predicción de la enfermedad Inteligencia artificial: presente y futuro de de Alzheimer y el diagnóstico de la enfermedad de las especialidades médicas Parkinson5. En oftalmología, en el año 2018, la Food and Drug La evolución de numerosas áreas médicas con el Administration aprobó el primer software de IA para uso de la IA ha sido impresionante: por ejemplo, la el diagnóstico de retinopatía diabética en consultorios radiología, que en las últimas décadas ha sido líder de atención primaria, y ha logrado un rendimiento en la transformación digital de imágenes, sistemas de diagnóstico extraordinario en la detección de glau- archivo y comunicación de imágenes (PACS), y la coma, arco corneal, cataratas, degeneración macular telerradiología, pues con el uso de IA ha dado lugar y retinopatía del prematuro11. a la aparición de nuevas áreas como la radiómica, En dermatología, la IA está mejorando la eficiencia que con el uso de algoritmos y software integra y y la precisión de los enfoques diagnósticos tradicio- correlaciona datos de radiología, patología y genó- nales, incluidos el examen visual, la biopsia de piel y mica. Se espera que, con la ayuda de la IA, la inter- el estudio histopatológico. Numerosos estudios han pretación de imágenes sea mejor y más rápida. Un reportado la precisión diagnóstica de la IA, igual o algoritmo será capaz de alimentarse de muchas imá- mejor que la de los dermatólogos, en lesiones cutá- genes y partes de datos que le permitan aprender y neas a partir de imágenes clínicas y dermatoscópi- detectar diferencias en los tejidos, y apoyar al médico cas. Su utilidad inicial consistió en la detección del radiólogo con informes diagnósticos asistidos por melanoma y de lesiones cutáneas pigmentarias, pero computadora que agilizarán su actividad diaria. La IA en la actualidad incluye la detección de enfermedades no reemplazará a los radiólogos, pero los radiólogos como la queratosis seborreica y la psoriasis. Las apli- que usen IA reemplazarán a los que no lo hagan8. caciones de la IA en dermatología incluyen asimismo En la actualidad, los sistemas de salud se enfrentan áreas de diagnóstico, como la teledermatología (triaje a una escasez global de patólogos, mientras que la de lesiones cutáneas), y de dermatopatología, pero carga de trabajo y la complejidad diagnóstica siguen también serán de utilidad en el pronóstico y el trata- aumentando. La incorporación de la patología digital miento de las enfermedades de la piel12. y la implementación de diagnósticos asistidos por Las oportunidades de la IA en el ámbito quirúrgico algoritmos de IA transformarán la práctica de la pato- incluyen herramientas útiles en el periodo preopera- logía, mejorando el tiempo de entrega de los resulta- torio, con la toma de decisiones quirúrgicas, la iden- dos, la eficiencia y la precisión diagnóstica de los tificación de factores de riesgo modificables y el médicos patólogos. En un metaanálisis de 24 estu- procesamiento de imágenes que mejoran la planea- dios se observó una concordancia general del 98.3% ción quirúrgica de procedimientos percutáneos (p. ej., entre la patología digital con microscopía virtual ablación tumoral), estereotácticos (p. ej., neuroquirúr- (Whole Slide Imaging [WSI]) y con microscopía de luz gicos), ortopédicos (p. ej., elección de tamaño ade- para el diagnóstico de rutina9. Hoy es posible dicoto- cuado de una prótesis), cardiovasculares (p. ej., mizar automáticamente, mediante algoritmos de IA, elección de una prótesis valvular) y laparoscópicos lesiones benignas y malignas de mama con un área (p. ej., mejor sitio de incisión y colocación de instru- bajo la curva de 0.962 y una precisión del 81.3% para mentos quirúrgicos)13. S(1)20  D. Lanzagorta-Ortega, et al.: Inteligencia artificial en medicina Durante el evento quirúrgico, los cirujanos deben Financiamiento tomar decisiones complejas y de alto riesgo bajo limitaciones de tiempo, que con frecuencia tienen un Este artículo no recibió financiamiento. efecto significativo en el pronóstico de los pacientes. Una nueva disciplina de la IA, denominada ciencia Conflicto de intereses de datos quirúrgicos, registra y analiza variables intraoperatorias (p. ej., signos vitales, estudios de Los autores declaran que no existe conflicto de imagen, etc.) que ayudan al cirujano a tomar decisio- intereses. nes compartidas de tratamiento14. En el posoperato- rio, la IA puede ayudar en la detección temprana y Bibliografía el tratamiento de complicaciones, y en un futuro, los sistemas quirúrgicos robóticos teleoperados permiti- 1. Peabody FW. The care of the patient. JAMA. 1927;88:877-82. 2. Block L, Habicht R, Wu AW, Desai SV, Wang K, Silva KN, et al. In the rán al cirujano brindar atención en ubicaciones wake of the 2003 and 2011 duty hours regulations, how do internal medicine interns spend their time? J Gen Intern Med. 2013;28:1042-7. remotas15. 3. Makary MA, Daniel M. Medical error-the third leading cause of death in En psiquiatría, el uso de IA será particularmente útil the US. BMJ. 2016;353:i2139. 4. Choudhury A, Asan O. Role of artificial intelligence in patient safety en el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades outcomes: systematic literature review. JMIR Med Inform. 2020;8:e18599. 5. Busnatu Ș, Niculescu AG, Bolocan A, Petrescu GED, Păduraru DN, psiquiátricas; se planea que en el futuro será posible Năstasă I, et al. Clinical applications of artificial intelligence — an upda- analizar el estado emocional de los pacientes con ted overview. J Clin Med. 2022;11:2265. 6. Cruz Rivera S, Liu X, Chan AW, Denniston AK, Calvert MJ; SPIRIT-AI dispositivos portátiles que analicen la voz, el compor- and CONSORT-AI Working Group. Guidelines for clinical trial protocols tamiento, el sueño, el apetito, etc. El médico psiquia- for interventions involving artificial intelligence: the SPIRIT-AI extension. Lancet Digit Health. 2020;2:e549-60. tra podrá apoyarse en la elección del psicofármaco 7. Ward TM, Mascagni P, Madani A, Padoy N, Perretta S, Hashimoto DA. Surgical data science and artificial intelligence for surgical education. basado en datos de neuroimagen, farmacogenéticos J Surg Oncol. 2021;124:221-30. y clínicos del paciente, ofreciendo una terapia espe- 8. Mun SK, Wong KH, Lo SB, Li Y, Bayarsaikhan S. Artificial intelligence for the future radiology diagnostic service. Front Mol Biosci. 2021;7:614258. cífica y practicando medicina de precisión16. 9. Azam AS, Miligy IM, Kimani PK, Maqbool H, Hewitt K, Rajpoot NM, et al. Diagnostic concordance and discordance in digital pathology: a syste- matic review and meta-analysis. J Clin Pathol. 2021;74:448-55. Conclusiones 10. Bejnordi BE, Zuidhof G, Balkenhol M, Hermsen M, Bult P, van Ginneken B, et al. Context-aware stacked convolutional neural networks for classification of breast carcinomas in whole-slide histopathology ima- Los ejemplos de la utilidad de la IA en medicina son ges. J Med Imaging (Bellingham). 2017;4:044504. 11. Keskinbora K, Güven F. Artificial intelligence and ophthalmology. Turk J interminables. El médico tendrá que aceptar que es Ophthalmol. 2020;50:37-43. 12. Young AT, Xiong M, Pfau J, Keiser MJ, Wei ML. Artificial intelligence in una herramienta útil que será parte de su actividad dermatology: a primer. J Invest Dermatol. 2020;140:1504-12. diaria. La atención del paciente, como la esencia de 13. Loftus TJ, Tighe PJ, Filiberto AC, Efron PA, Brakenridge SC, Mohr AM, et al. Artificial intelligence and surgical decision-making. JAMA Surg. la medicina, continuará dependiendo de la interacción 2020;155:148-58. 14. Maier-Hein L, Eisenmann M, Sarikaya D, März K, Collins T, Malpani A, con él, y si las actividades repetitivas rutinarias son et al. Surgical data science — from concepts toward clinical translation. automatizadas por IA, entonces la relación médi- Med Image Anal. 2022;76:102306. 15. Evans CR, Medina MG, Dwyer AM. Telemedicine and telerobotics: from co-paciente se verá importantemente favorecida, science fiction to reality. Updates Surg. 2018;70:357-62. aportando tiempo con calidad en los aspectos más 16. Bobo WV, Van Ommeren B, Athreya AP. Machine learning, pharmacogeno- mics, and clinical psychiatry: predicting antidepressant response in patients relevantes del cuidado. with major depressive disorder. Expert Rev Clin Pharmacol. 2022;15:927-44. S(1)21