Mejor que los humanos: La inteligencia artificial en las unidades de cuidados intensivos
Una IA puede sugerir medidas de tratamiento adecuadas en casos de envenenamiento de la sangre: El ordenador ya ha superado a los humanos en este aspecto
En el futuro, la inteligencia artificial desempeñará un papel importante en medicina. En diagnóstico ya se han realizado pruebas con éxito: por ejemplo, el ordenador puede aprender a clasificar imágenes con gran precisión según muestren o no cambios patológicos. Sin embargo, es más difícil entrenar a una inteligencia artificial para que examine las condiciones variables en el tiempo de los pacientes y calcule sugerencias de tratamiento; esto es precisamente lo que se ha conseguido ahora en la TU Wien en cooperación con la Universidad Médica de Viena.
Imagen generada por una inteligencia artificial que muestra el aspecto que podría tener una IA en una UCI.
TU Wien
Con la ayuda de numerosos datos de unidades de cuidados intensivos de varios hospitales, se ha desarrollado una inteligencia artificial que ofrece sugerencias para el tratamiento de personas que requieren cuidados intensivos debido a sepsis. Los análisis muestran que la inteligencia artificial ya supera la calidad de las decisiones humanas. Sin embargo, ahora es importante debatir también los aspectos jurídicos de tales métodos.
Aprovechar al máximo los datos existentes
"En una unidad de cuidados intensivos se recogen muchos datos diferentes las 24 horas del día. Los pacientes están sometidos a un seguimiento médico constante. Queríamos investigar si estos datos podían utilizarse aún mejor que antes", explica el profesor Clemens Heitzinger, del Instituto de Análisis y Computación Científica de TU Wien (Viena). También es codirector del Centro de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático (CAIML) de la Universidad Técnica de Viena.
El personal médico toma sus decisiones basándose en reglas bien fundadas. La mayoría de las veces, saben muy bien qué parámetros deben tener en cuenta para prestar la mejor atención. Sin embargo, el ordenador puede fácilmente tener en cuenta muchos más parámetros que un humano y, en algunos casos, esto puede conducir a decisiones aún mejores.
El ordenador como agente planificador
"En nuestro proyecto utilizamos una forma de aprendizaje automático llamada aprendizaje por refuerzo", explica Clemens Heitzinger. "No se trata sólo de una simple categorización -por ejemplo, separar un gran número de imágenes entre las que muestran un tumor y las que no-, sino de una progresión temporalmente cambiante, de la evolución que probablemente experimentará un determinado paciente. Matemáticamente, se trata de algo muy distinto. En el campo médico se ha investigado poco en este sentido".
El ordenador se convierte en un agente que toma sus propias decisiones: si el paciente está bien, el ordenador es "recompensado". Si el estado empeora o se produce la muerte, el ordenador es "castigado". El programa informático tiene la tarea de maximizar su "recompensa" virtual mediante acciones. De este modo, a partir de una gran cantidad de datos médicos, se puede determinar automáticamente una estrategia con una probabilidad de éxito especialmente alta.
Ya es mejor que un humano
"La sepsis es una de las causas más frecuentes de muerte en medicina intensiva y supone un enorme reto para médicos y hospitales, ya que su detección y tratamiento precoces son cruciales para la supervivencia del paciente", afirma el profesor Oliver Kimberger, de la Universidad Médica de Viena. "Hasta ahora ha habido pocos avances médicos en este campo, lo que hace aún más urgente la búsqueda de nuevos tratamientos y enfoques. Por este motivo, resulta especialmente interesante investigar hasta qué punto la inteligencia artificial puede contribuir a mejorar la atención médica en este ámbito". El uso de modelos de aprendizaje automático y otras tecnologías de IA son una oportunidad para mejorar el diagnóstico y el tratamiento de la sepsis y, en última instancia, aumentar las posibilidades de supervivencia de los pacientes."
Los análisis muestran que las capacidades de la IA ya están superando a las humanas: "Las tasas de curación son ahora más altas con una estrategia de IA que con decisiones puramente humanas. En uno de nuestros estudios, la tasa de curación en términos de mortalidad a los 90 días aumentó en torno a un 3% hasta aproximadamente el 88%", afirma Clemens Heitzinger.
Por supuesto, esto no significa que haya que dejar las decisiones médicas en una unidad de cuidados intensivos sólo en manos del ordenador. Pero la inteligencia artificial puede funcionar como un dispositivo adicional junto a la cama, y el personal médico puede consultarla y comparar su propia evaluación con las sugerencias de la inteligencia artificial. Estas inteligencias artificiales también pueden ser muy útiles en la educación.
Es necesario debatir las cuestiones jurídicas
"Sin embargo, esto plantea cuestiones importantes, sobre todo jurídicas", afirma Clemens Heitzinger. "Probablemente se piense primero en la cuestión de quién será responsable de los errores cometidos por la inteligencia artificial. Pero también existe el problema inverso: ¿y si la inteligencia artificial hubiera tomado la decisión correcta, pero el humano eligiera una opción de tratamiento diferente y el paciente sufriera daños como consecuencia?". ¿Se enfrenta entonces el médico a la acusación de que habría sido mejor confiar en la inteligencia artificial porque viene con un enorme bagaje de experiencia? ¿O debería estar en su derecho de ignorar en todo momento los consejos del ordenador?
"El proyecto de investigación demuestra que la inteligencia artificial ya puede utilizarse con éxito en la práctica clínica con la tecnología actual, pero sigue siendo urgente un debate sobre el marco social y unas normas jurídicas claras", está convencido Clemens Heitzinger.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
M. Böck, et al. Superhuman performance on sepsis MIMIC-III data by distributional reinforcement learning. PLOS ONE, 17(11):e0275358/1--18, 2022. Impact factor of PLOS ONE: 3.752.
R. Bologheanu et al. Development of a reinforcement learning algorithm to optimize corticosteroid therapy in critically ill patients with sepsis. Journal of Clinical Medicine, 12(4):1513/1--13, 2023. Impact factor of Journal of Clinicial Medicine: 4.964.
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