¿IA en hospitales? La tecnología está salvando millones de vidas
Innovaciones basadas en la IA en la Clínica Mayo
Las aplicaciones clínicas de la Inteligencia Artificial ayudan a mejorar la salud de los pacientes y les ofrecen recomendaciones de seguimiento, diagnóstico y tratamiento a través de canales digitales en todo el mundo.
Esperamos que algún día muchas decisiones importantes de diagnóstico y tratamiento se tomen o se aumenten con aplicaciones de IA. Hoy en día estamos en las primeras fases para lograr este objetivo.
La mayor parte de los avances actuales de la IA clínica proceden de instituciones sanitarias innovadoras. Un ejemplo destacado es la Clínica Mayo (Mayo Clinic, por su nombre en inglés), un hospital y centro de investigación fundado en Rochester (Minnesota) hace más de 150 años. Aparece constantemente en la clasificación de los mejores hospitales de U.S. News & World Report y destaca en diversas áreas de especialidad.
La inteligencia artificial responsable permite el tipo de innovación que importa
La institución cuenta con aproximadamente 12 mil estudios de investigación en curso. Según nuestra experiencia, no hay ninguna organización sanitaria que haga más con la IA que la Clínica Mayo.
La IA se está explorando en una variedad de áreas, incluyendo los tipos de casos de uso administrativo que mencionamos en nuestra columna anterior (incluyendo la programación de pacientes, la autorización previa con los pagadores y las aplicaciones del ciclo de ingresos).
Pero también se está desarrollando para usos clínicos, como las aplicaciones específicas de especialidad en radiología y cardiología, el diagnóstico y la gestión remotos basados en datos de sensores de atención sanitaria, y el emparejamiento de pacientes con ensayos clínicos.
Estas iniciativas de IA forman parte de un importante movimiento hacia la digitalización. En 2020, Clínica Mayo nombró a un director digital para que dirigiera su estrategia digital a nivel de empresa y creó el Centro de Salud Digital (CDH).
Como centro de transformación digital de Mayo Clinic, el CDH utiliza datos, análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial para ayudar a mejorar la salud de los pacientes y ofrecerles recomendaciones de seguimiento, diagnóstico y tratamiento a través de canales digitales en todo el mundo.
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Liderando la innovación en IA en Mayo Clinic
El Dr. Bhavik Patel es radiólogo de diagnóstico y director de la sucursal de la Clínica Mayo en Arizona, y el líder de la innovación y habilitación de la IA en la Clínica Mayo en general. Muchos de los primeros avances de la IA, en particular los de la visión por ordenador, se han producido en el campo de la imagen médica, por lo que no es de extrañar que alguien con experiencia en radiología esté ayudando a abrir el camino para muchos de los esfuerzos de la organización en materia de IA.
Algunas de sus propias investigaciones, por ejemplo, abordan cómo la IA puede ayudar a crear y mejorar la calidad de las imágenes que leen los radiólogos.
En una entrevista, Patel describió esos esfuerzos como “la realización de ensayos clínicos con IA para trabajar hacia la implementación clínica”, es decir, la experimentación disciplinada.
Patel dijo que, en radiología, los modelos de aprendizaje profundo son bastante capaces de reconocer imágenes si se les proporcionan suficientes datos de entrenamiento de calidad. Sin embargo, señaló que los sistemas de IA disponibles actualmente, tanto los de los proveedores como los desarrollados internamente, siguen teniendo un alcance limitado (es decir, son específicos de radiología o cardiología).
Se están realizando esfuerzos para desarrollar modelos de IA multimodales que afecten a múltiples especialidades y, por tanto, tengan un impacto más amplio en la atención a los pacientes.
Patel dijo que considera que su función principal es centrarse en cuándo y dónde se necesitan la IA y el aprendizaje automático y en las mejores vías para pasar de la investigación a la aplicación.
La Inteligencia Artificial administrativa puede ser una aliada para mejorar la atención médica
En su opinión, en la actualidad muchos modelos de aprendizaje automático son frágiles y no pueden generalizarse más allá del laboratorio de investigación. Se necesita una validación y pruebas exhaustivas para garantizar soluciones de IA seguras y responsables para la atención al paciente.
Antes de que cualquier modelo de IA entre en el ámbito clínico, la Clínica Mayo y otros proveedores similares deben establecer quién gobernará y dirigirá su uso, cuáles son las mejores prácticas, cuál es el alcance del modelo, cuáles sus sesgos y cuándo confiar en él.
La Clínica Mayo cuenta actualmente con algunos modelos de uso clínico diario, entre ellos uno que analiza los datos del electrocardiograma. Patel señaló que todavía no se han centrado en el análisis y el diagnóstico autónomo de imágenes; cree que la IA ayudará a los radiólogos y a otros proveedores en un futuro próximo.
Acelerar el desarrollo y la comercialización de modelos
Mayo Clinic se centra en cómo generar casos de uso de IA más rápidamente con la estandarización del software, los procesos de desarrollo y la tecnología.
Su objetivo es producir rápidamente modelos de aprendizaje automático con el llamado enfoque de fábrica de IA que lanzó en 2021.
Más de 200 casos de uso ya han formado parte del proceso, al que se refiere como un “continuo de investigación de descubrimiento-traducción-aplicación.” Mayo Clinic también colabora estrechamente con Google en materia de IA, incluido su uso de Google Cloud Platform, y tiene algunas iniciativas conjuntas con Google Health, una unidad que se asocia con organizaciones de proveedores de atención médica para llevar a cabo investigación y desarrollo (I+D) y crear soluciones.
Mayo Clinic tiene programas específicos que apoyan la IA en los tres ámbitos de la práctica, la investigación y la educación. Su Plataforma de la Clínica Mayo, dirigida por el Dr. John Halamka, antiguo ejecutivo de tecnología del hospital de Boston, sirve para conectar productores y consumidores externos de salud digital, permitiendo la difusión de los conocimientos de la organización a gran escala.
Esta poderosa plataforma de innovación y tecnología orquesta un ecosistema de socios, incluida una cartera de empresas emergentes que utilizan la IA y otros recursos de la Clínica Mayo.
Un programa para nuevas empresas llamado Platform Accelerate, nuevo en 2022, proporciona conjuntos de datos de entrenamiento no identificados, marcos de validación de modelos, planificación del flujo de trabajo clínico y tutoría de expertos de Mayo Clinic a cambio de posiciones de capital.
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Los cuatro primeros participantes en esta aceleradora competitiva de 20 semanas fueron empresas de IA. Mayo Clinic también ha creado varias empresas emergentes para comercializar su propia investigación en IA.
De nuestras conversaciones e investigaciones se desprende que el uso de la IA en la Clínica Mayo se está disparando, pero ese crecimiento viene acompañado de desafíos.
Patel ofreció esta perspectiva: “Hay tantas actividades en curso. ¿Cómo creamos la gobernanza de las mismas sin convertirnos en un cuello de botella? Algunas especialidades, como la radiología y la cardiología, son relativamente maduras. Para ellas, nos preguntamos qué necesitan para continuar su camino. Luego intentamos ayudar a las especialidades menos maduras en las vías de la IA para ayudarlas a lanzar sus iniciativas y aprovechar las lecciones de las especialidades maduras en materia de IA, al tiempo que mantienen sus identidades básicas”.
La pregunta clave, dijo, es cómo la Clínica Mayo puede seguir apoyando los esfuerzos innovadores al mismo tiempo que proporciona marcos para la creación de modelos de IA clínica justos y explicables.
Afortunadamente, Mayo Clinic tiene desde hace tiempo una cultura de colaboración, y hay una apertura para compartir el aprendizaje temprano en toda la organización.
Todavía es demasiado pronto para decir cómo la IA remodelará la atención sanitaria, pero quizás no sea demasiado pronto para predecir que Mayo Clinic desempeñará un papel importante en la transformación.
SOBRE LOS AUTORES
Thomas H. Davenport (@tdav) es Profesor Distinguido del Presidente de Tecnología y Gestión de la Información en el Babson College, profesor visitante en la Escuela de Negocios Saïd de Oxford y miembro de la Iniciativa del MIT sobre la Economía Digital. Randy Bean (@randybeannvp) es un líder de opinión del sector, autor y director general de NewVantage Partners, una empresa de asesoramiento estratégico y consultoría de gestión que fundó en 2001. Es autor de Fail Fast, Learn Faster: Lessons in Data-Driven Leadership in an Age of Disruption, Big Data, and AI (Wiley, 2021).
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