WONCA 2022 - Inteligencia artificial y medicina de atención primaria, oportunidades y desafíos

“Cuando adoptamos la tecnología digital, tenemos que preguntarnos cuáles son los pros y los contras, si nos ahorrará tiempo, si es fiable, si contribuye a la autonomía de los ciudadanos y si no es a expensas de la relación médico-paciente", dijo Amanda Howe, profesora de atención primaria en la Universidad de Anglia Oriental y presidenta de la sesión.

Modelos alternativos de asistencia

Matteo Berlucchi, CEO de Healthily, empresa que ha desarrollado una herramienta específica para el triaje de pacientes utilizada en Gran Bretaña en el contexto de la atención primaria, explicó la filosofía que guió su desarrollo. “No queríamos agregar una capa adicional de complejidad a un sistema de trabajo que ya era complejo de por sí, sino crear un modelo alternativo de asistencia. Como toda herramienta digital, partimos de las necesidades del usuario que, en este caso, es saber qué hacer en caso de síntomas y mantenerse saludable”.

La herramienta digital luego responde a las preguntas "qué necesito saber para diagnosticar" y "qué debo hacer ahora".

“Los ciudadanos investigan en Google alrededor de mil millones de veces al día. Los temas de salud representan el 7 % de las búsquedas en internet”, dijo Berlucchi. "Al observar los datos del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido, descubrimos que el 30 % de las visitas ambulatorias se usan para evaluar síntomas simples que no requieren una consulta y que el paciente podría controlar por sí mismo".

Los usuarios de estos sistemas de inteligencia artificial, a los que están afiliadas a los centros de salud y grupos de medicina de atención primaria del Reino Unido, llenan un formulario con la anamnesis que interactúa con la historia clínica del médico y el expediente electrónico, actualizado constantemente.

Un motor probabilístico

El paciente que presenta un síntoma ingresa su solicitud de evaluación a través del ordenador o teléfono móvil utilizando lenguaje natural; la pregunta es traducida a términos técnicamente más apropiados por el sistema y evaluada por un “motor bayesiano” que establece una lista de posibles diagnósticos, formulando al paciente las preguntas adicionales útiles para discriminar entre las hipótesis. “El sistema está capacitado para considerar la evaluación basada en las pautas y enviar mensajes de advertencia en caso de síntomas que requieran una consulta rápida de un médico, las llamadas banderas rojas”, dijo Berlucchi. "El sistema puede responder directamente al paciente dando indicaciones (lo hace en el 30-50 % de los casos), enviar un mensaje al médico que puede responder por correo electrónico, solicitar un enlace de video o citar al paciente en la consulta (ocurre en el 20-30 % de los casos) o enviarlo directamente a atención secundaria (en otro 30 % de los casos)".

Integración de la telemedicina

El segundo ponente de la sesión, Murray Ellender, médico de atención primaria y director general de eConsult, presentó su herramienta que integra distintas modalidades de consulta a distancia. “Hemos enfocado la plataforma en la practicidad de uso, porque las personas que están más familiarizadas con la tecnología no son las que necesitan una consulta rápida”, explicó Ellender, contando cómo el sistema ha tenido un auge de miembros debido a la COVID-19, pero también por la falta de médicos de atención primaria, lo que obliga a racionalizar su disponibilidad en la consulta.

"Nuestros sistemas pueden funcionar de forma sincrónica, es decir, en tiempo real, o de forma asincrónica, cuando el médico esté disponible. El paciente puede elegir si favorece la continuidad de la atención, tal vez esperando que su médico responda al mensaje si no es urgente, o confiar en el médico que está de guardia en ese momento. No utilizamos inteligencia artificial en este momento. Dejamos que las decisiones sean totalmente humanas, pero simplificamos el acceso a la medicina de atención primaria, reduciendo los tiempos de entrega de los servicios y la necesidad de moverse".

Entre el público del congreso se hicieron muchas preguntas, en particular sobre el papel de la inteligencia artificial y se centraron en los aspectos legales, la carga de trabajo para manejar las solicitudes y el riesgo de inducir desigualdades.

“A nivel legal, los médicos no pueden ser condenados por un diagnóstico erróneo, sino solo por llegar allí sin seguir los procedimientos estándar. Esto no puede suceder con la inteligencia artificial, que respeta las recomendaciones al pie de la letra”, explicó Berlucchi. “Es bueno recordar que la inteligencia artificial es el reflejo de quienes la programaron: si incluimos los mismos prejuicios y errores que cometen los humanos en los algoritmos de toma de decisiones, tendremos resultados similares. Tuvimos cuidado de aplicar medidas correctivas, por ejemplo, con respecto a la medicina de género. Finalmente, validamos la herramienta. La precisión diagnóstica fue del 97,8 %, 1 desviación estándar del médico de atención primaria”.

En cuanto a las disparidades inducidas por la disponibilidad de acceso a la red y la educación, según los expertos son un problema real, que debe ser resuelto brindando asistencia, no eliminando una herramienta potencialmente útil.