La gran idea: por qué deberíamos abrazar a los médicos de IA | Libros Mas Cipolleti

WEsperamos que nuestros médicos sean dioses, impecables, incansables, siempre correctos. Pero son solo humanos. Cada vez más, se estiran delgados, trabajan largas horas, bajo una inmensa presión y, a menudo, con recursos limitados. Por supuesto, mejores condiciones ayudarían, incluidos más personal y sistemas mejorados. Pero incluso en las clínicas mejor financiadas con los profesionales más comprometidos, los estándares aún pueden quedarse corto; Los médicos, como el resto de nosotros, están trabajando con mentes de la edad de piedra. A pesar de los años de capacitación, los cerebros humanos no están equipados de manera óptima para el ritmo, la presión y la complejidad de la atención médica moderna.

Dado que la atención al paciente es el propósito central de la medicina, la pregunta es ¿quién o qué se ubica mejor para entregarla? La IA aún puede provocar sospechas, pero la investigación muestra cada vez más cómo podría ayudar a solucionar algunos de los problemas más persistentes y las fallas pasadas por alto, desde el diagnóstico erróneo y el error hasta el acceso desigual a la atención.

Como pacientes, cada uno de nosotros enfrentará al menos un error de diagnóstico en nuestras vidas. En Inglaterra, las estimaciones conservadoras sugieren que sobre 5% de las visitas de atención primaria dan como resultado una falta de diagnóstico adecuadamente, poniendo en peligro a millones de pacientes. En los EE. UU., Los errores de diagnóstico causan la muerte o lesiones permanentes a casi 800,000 personas anualmente. El diagnóstico erróneo es un riesgo mayor si se encuentra entre los de 10 personas en todo el mundo con una enfermedad rara.

La medicina moderna se enorgullece de ser científica, sin embargo, los médicos no siempre practican lo que la evidencia recomienda. Los estudios muestran que los tratamientos basados en la evidencia se ofrecen solo sobre la mitad del tiempo a adultos en los Estados Unidos. Los médicos también pueden estar en desacuerdo sobre los diagnósticos. En un estudio De más de 12,000 imágenes de radiología, los revisores que ofrecen segundas opiniones no estuvieron de acuerdo con la evaluación original en aproximadamente uno de cada tres casos, lo que lleva a un cambio en el tratamiento casi el 20% del tiempo. A medida que avanza el día de trabajo, la calidad se desliza aún más: las recetas de antibióticos inapropiados aumentan, mientras que las tasas de detección del cáncer disminuyen.

Por alarmante que sea, hay razones comprensibles para estas fallas, y vistos desde otro ángulo, es notable que los médicos lo hagan bien tan a menudo como lo hacen. Las realidades de ser humanos (distracción, multitarea, incluso nuestros relojes corporales) afectan. Pero el agotamiento, la depresión y el envejecimiento cognitivo no solo usan médicos; aumentan el riesgo de errores clínicos.

El conocimiento médico también se mueve más rápido de lo que los médicos pueden mantenerse al día. Al graduarse, la mitad de lo que aprenden los estudiantes de medicina ya está desactualizado. Se necesita un promedio de 17 años para que la investigación llegue a la práctica clínica, y con un nuevo artículo biomédico publicado cada 39 segundos, incluso descifrar los resúmenes tomaría aproximadamente 22 horas al día. Hay más de 7,000 enfermedades raras, con 250 más identificadas cada año.

Por el contrario, la IA devora los datos médicos a la velocidad del rayo, 24/7, sin dormir y sin descansos de baño. Donde los médicos varían de manera no deseada, la IA es consistente. Y aunque estas herramientas también cometen errores, sería grosero negar cuán impresionantes son los últimos modelos, con algunos estudios que muestran que ellos superan mucho a los médicos humanos en razonamiento clínico, incluso para afecciones médicas complejas.

La superpotencia de IA es detectar patrones que los humanos pierden, y estas herramientas son sorprendentemente buenas para reconocer enfermedades raras, a menudo mejores que los médicos. Por ejemplo, en Un estudio de 2023 Los investigadores alimentaron 50 casos clínicos, incluidas 10 condiciones raras, en ChatGPT-4. Se le pidió que proporcionara diagnósticos en forma de sugerencias clasificadas. Resolvió todos los casos comunes por la segunda sugerencia, y obtuvo el 90% de las condiciones raras por el octavo, superando a los médicos humanos utilizados como comparadores. Los pacientes y sus familias reconocen cada vez más estos beneficios. Un niño, Alex, vio a 17 médicos tres años para el dolor crónico – Ninguno podría explicar sus síntomas. Desesperada, su madre recurrió a Chatgpt, que sugirió una condición rara llamada síndrome de cordón atado. Los médicos confirmaron el diagnóstico, y Alex ahora está recibiendo un tratamiento adecuado.

Luego está el problema de acceso. La atención médica está al revés. Los más necesitados, los más enfermos, más pobres y más marginados en la sociedad, son los más propensos a quedarse atrás. Los horarios repletos y el pobre transporte público significan millones de citas fallas. Los padres y los trabajadores a tiempo parcial, incluidos aquellos con trabajos de economía de concierto, a menudo luchan por asistir a chequeos. Encuesta de uso del tiempo estadounidense Los datos muestran que los pacientes sacrifican dos horas por una visita al médico de 20 minutos. Los problemas a menudo son peores para las personas con discapacidad, que son cuatro veces Es más probable que se pierda la atención en el Reino Unido debido a problemas con el transporte, los costos y las largas listas de espera. En comparación con los hombres sin discapacidad, las mujeres discapacitadas tienen más de siete veces más probabilidades de tener necesidades insatisfechas debido al costo de la atención o los medicamentos.

Y, sin embargo, rara vez cuestionamos la idea de esperar en la fila en el consultorio del médico de la ciudad porque es simplemente la forma en que las cosas siempre se han hecho. AI podría cambiar eso. Imagine a un médico en su bolsillo ofreciendo información cuándo y dónde la necesita. Según el plan de 10 años de trabajo, Wes Streeting, secretario de salud, ha anunciado que los pacientes pronto podrán discutir sus preocupaciones de salud con la IA a través de la NHS aplicación Es un paso audaz, y uno que podría traer consejos clínicos más rápidos y procesables para millones.

Esto solo funcionará para aquellos que pueden usarlo, por supuesto. El acceso a Internet está mejorando a nivel mundial, pero todavía hay brechas serias: 2.500 millones de personas permanecen fuera de línea. En el Reino Unido, 8.5 millones de personas Falta de habilidades digitales básicas y 3,7 millones de familias caen por debajo del “nivel de vida digital mínimo”, lo que significa que tienen una conectividad deficiente, dispositivos obsoletos y apoyo limitado. La confianza también es una barrera: el 21% de las personas en el Reino Unido dicen que la tecnología se siente atrás.

En este momento, la investigación de salud de IA se fija casi exclusivamente en sus defectos. Examinar el potencial de la tecnología para el sesgo y los errores es una tarea crucialmente importante. Pero esta orientación no tiene en cuenta los sistemas crujientes y, a veces, inseguros en los que ya confiamos. Cualquier evaluación justa de la IA debe sopesarse contra las realidades de lo que tenemos actualmente, un sistema que a menudo puede ser frustrante, fuera de su alcance o simplemente incorrecto.

Charlotte Blease es investigadora de salud y autora de Dr. Bot: Por qué los médicos pueden fallarnos y cómo la IA podría salvar vidaspublicado por Yale el 9 de septiembre.

Lectura adicional

Medicina profunda: cómo la inteligencia artificial puede hacer que la atención médica sea humana nuevamente por Eric Topol (libros básicos, £ 28)

Co-Intinteligencia: vivir y trabajar con AI por Ethan Mollick (Wh Allen, £ 16.99)

Inteligencia artificial: una guía para los humanos de pensamiento por Melanie Mitchell (Pelican, £ 10.99)