miércoles 14 de abril del 2021
ACTUALIDAD INteligencia artificial y Coronavirus
30-04-2020 13:49

La pandemia puso a los médicos contra las cuerdas

El personal de salud tiene que tomar la decisión de a quién atender primero. La inteligencia artificial puede decidir por ellos. ¿Está bien?.

30-04-2020 13:49

El coronavirus nos desorientó a todos mientras la inteligencia artificial se estaba convirtiendo en un fuerte aliado de la comunidad científica. Y sucedió así sin que nos pusiéramos a pensar si estábamos todos de acuerdo. 
Hagamos un poco de historia reciente. La revista científica Ambientum, recuerda que el 30 de diciembre de 2019, en Toronto, “el algoritmo de inteligencia artificial de la startup BlueDot hizo saltar todas las alarmas”. Cuando 11 millones de wuchanenses tenían tos y fiebre, BlueDot advirtió sobre un posible brote viral en Wuhan, el inicio de la pandemia covid-19. Estas nuevas tecnologías alertaron al mundo que algo no andaba bien un mes antes que lo hiciera la Organización Mundial de la Salud. El primer fallecimiento por coronavirus ocurrió el 9 de enero; el 15 se confirmó la transmisión del virus entre humanos y su presencia fuera de China pero recién el 30 de enero la OMS decretó la pandemia

Desde el comienzo del brote la comunidad científica comparte datos y conocimientos. La inteligencia artificial y el análisis de datos masivos (big data) jugaron un papel fundamental rastreando por redes algunas expresiones tan simples como “no sé qué me pasa”, “no me siento bien”, “estoy enfermo”. La conclusión fue que estaban ante una nueva enfermedad infecciosa. 

BlueDot también predijo el brote de Zika en Miami, estado de Florida, con seis meses de anticipación. Para esta y otras empresas que trabajan con big data, nuestros teléfonos celulares son una fuente inagotable de información. Las empresas de big data relacionan, comparan, acopian datos de millones de personas y sacan conclusiones. Algunos de estas nuevas tecnologías son muy cuestionadas porque cohartan la libertad y privacidad de los ciudadanos. Por ejemplo, en Corea del Sur, la app Corona detecta ya en un radio de 100 metros de distancia si viene hacia nosotros alguien infectado. Cataluña ya anunció su propio set inteligente, el Stop Covid Cat 19, que alerta sobre personas infectadas, permite seguir su caso de cerca y frenaría la expansión de la enfermedad por el resto de la comunidad autónoma española. También está haciendo lo propio la Universidad de Harvard en sociedad con Facebook y el Massachussets Institute of Technology. Es decir, la IA parece ser un aliado esencial para atacar la pandemia. Sin embargo, también desencadena problemas morales


Siguiendo esta línea de trabajo, la emergencia mundial puso en boca de muchos una palabra de origen francés: Triage. Consiste en un proceso rápido de clasificación y distribución de asistencia sanitaria a partir de una muestra de sangre, que indica qué enfermos tienen que ser atendidos primero. Es decir, quiénes tienen menos posibilidades de supervivencia. El triage, que etimológicamente significa “separar el trigo de la paja” o incluso “reciclar” es tan antiguo como Napoleón Bonaparte y fue inventado por un cirujano militar de su ejército, el barón Dominique Jean Larrey, como un método de clasificación de heridos en el campo de batalla. Desde entonces, se aplica en emergentología.

Sin embargo, varios investigadores chinos sorprendieron cuando anunciaron que deseaban combinar los datos del triage con la big data, para que la inteligencia artificial analizara grandes cantidades de información en segundos. Esta nueva tecnología lee textos, los resume, detecta emociones y percibe señales cerebrales.

Los médicos tienen que tomar decisiones de vida o muerte en minutos, todos los días. Sus determinaciones tienen que ver con la histórica clínica de cada paciente y con sus posibilidades de recuperación. Además el personal médico enfrenta dilemas éticos y morales (“¿qué debo hacer?” o “¿qué está bien y qué está mal?”) y en casos extremos, judiciales. Por eso varios gobiernos del mundo están considerando la utilidad del plan Triage-IA, en caso de que los hospitales estén desbordados por emergencias. Sin embargo, médicos y profesionales de varias disciplinas coinciden en que puede ser de gran ayuda, pero que las decisiones finales deben ser tomadas por médicos, seres humanos con experiencia y sentimientos. El aporte de IA tendría que limitarse al procesamiento de datos y a aliviar el estrés mental del cuerpo médico. Pero en relación al covid-19, ¿deben dejar que la IA decida por ellos? ¿Esas respuestas son siempre confiables? ¿Querrán los pacientes que un sistema electrónico les diga qué hay que hacer con ellos? Nadie está en condiciones de poner en duda la precisión de la IA, pero ¿qué pasaría si hay un error en los datos, si por ejemplo estuvieran desactualizados? 

El emotivo relato de una médica argentina desde una guardia en España

En Argentina, las recomendaciones sanitarias impartidas por el Ministerio de Salud de la Nación durante la pandemia, establecen por ahora que el triage “es un sistema de selección y clasificación de pacientes en los servicios de urgencia”. El set se realizará según un esquema que contempla cuáles casos se consideran una emergencia roja (graves y con riesgo de vida; deben ser atendido en 10 minutos), cuáles una emergencia amarilla (síntomas estables pero con riesgo de vida; deben ser atendidos en los primeros 30 a 60 minutos) y cuáles pacientes “verdes”, sin urgencia, pero que requieren estudios complementarios. Ya el 24 de diciembre de 2015, el Ministerio de Salud de la Nación, a través de Resolución 5596, estipuló cinco categorías de triage, “con la salvedad que los tiempos establecidos de atención no aplicarán en situaciones de emergencia o desastre con múltiples víctimas”. Es decir, durante la actual pandemia, por ejemplo.

Por eso, hoy el Triage per se ya no da todas las respuestas para detectar casos de coronavirus o en todo caso, las da cuando ya podría ser tarde. En situación de pandemias con muchas víctimas en simultáneo, el Triage es un filtro que decide a quién atender primero y a quién no –incluso, dejándolo morir, como se ha visto y denunciado en varias ciudades colapsadas por el virus, en las últimas semanas-. Por eso, el Colegio Italiano de Anestesia, Analgesia, Resucitación y Cuidados Intensivos (SIAARTT) publicó una  guía que orienta a sus profesionales en la tremenda decisión de elegir quién vive y quién muere cuando se detecta el coronavirus. 

Para evitar esta instancia penosa, existe la prevención. En esa línea, el Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires comenzó a hacer tests voluntarios en puntos neurálgicos de circulación como Constitución, Plaza Once y Retiro. Con todo, la Inteligencia Artificial nos está hablando y nos dice que la detección de pacientes infectados por coronavirus podría aún anticiparse más. 

El Gobierno implementa el bono de salud para médicos expuestos al coronavirus

En la Universidad de Sevilla ya están trabajando en un proyecto tecnológico novedoso que permitiría actuar aun antes que el triage, combinando los algoritmos de la IA con imágenes multiespectrales. Esto facilitará detectar qué superficies están contaminadas por el coronavirus. Esta nueva investigación, que aún se encuentra en fase de prototipado, reúne a universitarios de radiología, biólogos y químicos con expertos en desactivación de explosivos. Los resultados permitirán crear un dispositivo que, según un comunicado de la Policía Nacional de España, será “un prototipo portátil que combinaría sistemas de lectura de imágenes multiespectrales, tanto en el rango óptico (de ultravioleta a infrarrojo térmico) como en el rango de terahercios, métodos de análisis mediante óptica computacional e Inteligencia Artificial (machine learning)”. Este trabajo permitirá analizar las superficies con las que entraron en contacto los pacientes y de alguna manera actuar rápidamente para frenar la ola de contagios, tanto en lugares públicos como en hoteles y centros de salud. Ayudaría a controlar la higiene pública, reduciría la cantidad de emergencias que llegan a los centros de salud y evitaría que se multipliquen por cien –o más- las decisiones traumáticas que día a día deben tomar los médicos.