La tecnología y los servicios del sistema de salud sin fines de lucro están ayudando a las personas de toda la organización a desarrollar aplicaciones de IA de manera eficiente y segura.
En 2022, en la serie, AI in Action de MIT Sloan Management Review, afirmamos que Mayo Clinic probablemente fue el proveedor de atención médica de Estados Unidos que adoptó la Inteligencia Artificial (IA) de manera más agresiva.
Hoy, es hora de revisar algunos de los factores que han hecho que este sistema de salud tenga éxito con la IA y sus componentes subyacentes. Una clave: los miembros del personal de Mayo Clinic ven al equipo de datos e IA como facilitadores, no como guardianes.
En 2022, nos sorprendió la magnitud de la actividad de Inteligencia Artificial que se está llevando a cabo en Mayo Clinic. Pero eso se explica en parte por el tamaño de la organización: es el sistema de salud integrado sin fines de lucro más grande del mundo. El sistema emplea a 76 mil personas y 7 mil 300 médicos en tres campus en Minnesota, Arizona y Florida.
Además, dada la larga tradición de investigación médica de la organización, tiene sentido que muchos de los médicos y administradores de la organización hayan intentado encontrar formas de utilizar la IA para mejorar la atención.
Y como una de las instituciones médicas mejor valoradas del mundo, Mayo Clinic querría mejorar la atención a sus pacientes y los procesos administrativos con IA.
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Al hablar con Ajai Sehgal, director de datos y análisis de Mayo Clinic (CDAO), nos enteramos de algunos nuevos casos de uso que desconocíamos. En el ámbito clínico, los investigadores han creado un algoritmo para identificar determinados problemas de bombeo cardíaco a partir de lecturas de ecocardiogramas (ECG) de 12 derivaciones que antes solo se podían detectar mediante pruebas de esfuerzo.
El algoritmo de IA también se puede utilizar para detectar algunas enfermedades cardíacas, como la miocardiopatía hipertrófica y la amiloidosis cardíaca. La Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) autorizó el algoritmo para comercializarlo y ya se ha modificado para recibir señales de ECG de una sola derivación del Apple Watch.
Los investigadores de Mayo Clinic también han creado una nueva clase de IA llamada Inteligencia Artificial basada en hipótesis. Esta puede ayudar a mejorar la interpretabilidad de los algoritmos para tratamientos de atención médica.
Sehgal dice que Mayo Clinic sigue trabajando en casos de uso administrativo. Durante la pandemia de COVID, cuando la gestión de la capacidad era un tema central, se creó un modelo de aprendizaje automático para pronosticar la disponibilidad de camas en las unidades de cuidados intensivos.
Hemos estado abogando por que las empresas cambien su enfoque de la gobernanza de datos e IA a la habilitación, haciendo hincapié en la tecnología y los servicios que hacen que la creación de aplicaciones de IA sea más sencilla y segura.
Mayo Clinic está a la vanguardia en ese campo, y Sehgal emplea ampliamente el concepto de habilitación. Es el enfoque principal para ayudar a los médicos y administradores a desarrollar sus propias capacidades de IA.
La IA es una “herramienta que debe ponerse en manos de las personas con un profundo conocimiento de la práctica”, dice Sehgal.
“Si se quiere aprovechar la IA, las personas con el conocimiento del dominio deben poder aprovechar las herramientas”.
Centralizar el desarrollo de modelos de IA no es escalable, añade. En cambio, Mayo Clinic recurre a sus médicos, que son muy inteligentes y están orientados a lo cuantitativo, para que utilicen los kits de herramientas de aprendizaje automático .
El grupo de Sehgal se centra principalmente en la Inteligencia Artificial, la tecnología y la habilitación de datos, y cuenta con unas 60 personas ayudan a lograrlo. Su grupo, en asociación con Mayo Clinic IT, ha creado dos versiones de una AI Factory, una plataforma para crear aplicaciones.
Mayo Clinic tiene una asociación con Google, y la suite Vertex AI de la empresa es un componente principal de la plataforma. La plataforma también incluye un conjunto de herramientas para recopilar la información reglamentaria necesaria si la FDA u otros organismos reguladores deben aprobar un caso de uso propuesto.
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Sehgal a veces utiliza el término gobernanza cuando habla de datos, pero principalmente emplea un término más orientado a la habilitación: administración.
La administración de datos es un concepto que ha sido difícil de vender en muchas organizaciones, pero Mayo Clinic parece estar logrando que funcione. La administración en este contexto significa que los grupos de usuarios son responsables de preparar los datos para el análisis.
Las partes interesadas comerciales y clínicas son los administradores de los datos; los conocen mejor y pueden aprovecharlos mejor con la IA.
Para ilustrar el valor del enfoque de administración, Sehgal mencionó un correo electrónico que había recibido recientemente del jefe del grupo de cirugía de Mayo Clinic.
En él se le pedía a Sehgal que respaldara una propuesta para un equipo de datos y análisis autofinanciado para la práctica quirúrgica. En lugar de comenzar ingenuamente con la expectativa de crear un equipo de Inteligencia Artificial, los cirujanos están comenzando por preparar sus datos.
El jefe de la práctica reconoce el papel que desempeñan los datos y está reservando fondos para administrar sus datos.
Aunque Mayo Clinic ha estado explorando la tecnología de IA generativa desde que Sehgal llegó en 2020, la tecnología aún es lo suficientemente nueva y experimental como para que los médicos y administradores que quieran desarrollar herramientas de IA generativa necesiten mucha ayuda.
Este es uno de los principales desafíos que enfrenta la organización: el grupo de 60 personas que facilitan el trabajo no es lo suficientemente grande. Hasta ahora, el enfoque principal de los casos de uso de GenAI es la automatización de tareas administrativas: completar formularios, crear notas clínicas y similares.
Thomas H. Davenport (@tdav) es profesor distinguido del presidente de Tecnología de la información y gestión en Babson College. Randy Bean (@randybeannvp) es asesor de organizaciones de Fortune 1000 sobre liderazgo en materia de datos e IA.