eHealth e Inteligencia Artificial: beneficios, riesgos y ejemplos de salud digital
¿Qué es la ehealth?
La eHealth es el uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para mejorar la prevención, el diagnóstico, el tratamiento, el seguimiento y la gestión de la salud. El término eHealth abarca una amplia variedad de subdominios de salud digital, tales como los registros electrónicos de salud, la telemedicina, los sistemas informáticos de salud, la asistencia sanitaria virtual, la salud móvil o el big data. La eHealth tiene como objetivo aprovechar las ventajas de las TIC para ofrecer servicios sanitarios más eficientes, accesibles, personalizados y seguros, tanto a los ciudadanos como a los profesionales.
Algunos ejemplos reales de ehealth son:
- La One-Minute Clinic en China, una cabina que utiliza inteligencia artificial (IA) para realizar diagnósticos preliminares y dispensar medicamentos.
- La plataforma Babylon Health en el Reino Unido, que ofrece consultas médicas online a través de una aplicación móvil que utiliza IA para evaluar los síntomas y recomendar acciones.
- El proyecto Nightingale en Estados Unidos, que utiliza los datos de millones de pacientes para crear un sistema de alertas tempranas que detecte posibles problemas de salud.
- El programa Salud Responde en Andalucía, que ofrece atención telefónica las 24 horas del día para resolver consultas sanitarias, gestionar citas o coordinar emergencias.
- El proyecto OpenEHR en varios países, que promueve el uso de estándares abiertos para el intercambio y la reutilización de los datos clínicos entre diferentes sistemas.
La ehealth es un campo emergente y en constante evolución, que ofrece grandes oportunidades para mejorar la calidad de vida de las personas y optimizar los recursos sanitarios. Sin embargo, también plantea importantes desafíos éticos, legales y sociales que deben ser abordados con responsabilidad y transparencia.
¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial a la ehealth?
- Análisis médicos y de imágenes: La IA puede procesar grandes cantidades de datos e imágenes médicas con rapidez y precisión, lo que facilita la detección de enfermedades, anomalías o patrones. Por ejemplo, en la Universidad de Stanford se ha creado una red neuronal convolucional que puede identificar el cáncer de piel a partir de imágenes de lesiones cutáneas.
- Diagnósticos médicos: La IA puede analizar los datos clínicos, los síntomas, los antecedentes y las pruebas de los pacientes para realizar diagnósticos certeros y precoces, así como sugerir tratamientos personalizados.
- Tratamientos farmacológicos: La IA puede ayudar a diseñar, sintetizar y probar nuevos fármacos, así como a optimizar las dosis, los efectos secundarios y las interacciones. Por ejemplo, se ha desarrollado una plataforma de IA que puede predecir las propiedades moleculares y biológicas de los compuestos químicos y generar candidatos a fármacos para diversas enfermedades.
- Genética: La IA puede ayudar a analizar el ADN, las mutaciones, las expresiones génicas y las redes reguladoras, lo que permite comprender mejor las bases genéticas de las enfermedades y desarrollar terapias génicas. Por ejemplo, se ha creado una herramienta de IA que puede editar el genoma con alta precisión y eficiencia.
- Embarazos: La IA puede ayudar a monitorizar el estado de salud de la madre y del feto, así como a predecir posibles complicaciones o riesgos durante el embarazo o el parto. Por ejemplo, se ha desarrollado una aplicación móvil que utiliza algoritmos de IA para analizar los latidos del corazón del feto y alertar sobre posibles anomalías.
- Prótesis: La IA puede ayudar a diseñar, fabricar y controlar prótesis inteligentes que se adaptan a las necesidades y preferencias de los usuarios.
¿Qué beneficios y riesgos tiene la ehealth con IA?
La eHealth combinada con la Inteligencia Artificial tiene numerosos beneficios potenciales, tales como:
- Mejorar la prevención y el diagnóstico de las enfermedades, lo que puede reducir la mortalidad y la morbilidad.
- Facilitar el acceso a los servicios sanitarios, especialmente en zonas remotas o con escasez de recursos.
- Personalizar los tratamientos según las características y preferencias de cada paciente, lo que puede mejorar la adherencia y los resultados.
- Reducir los costes sanitarios, al optimizar el uso de los recursos y evitar errores o duplicidades.
- Aumentar la autonomía y la participación de los pacientes en su propia salud, al proporcionarles información y herramientas para su autocontrol y autocuidado.
- Fomentar la investigación y la innovación en el ámbito sanitario, al facilitar el análisis de datos y la generación de conocimiento.
Sin embargo, también tiene algunos riesgos o desafíos que deben ser considerados, como:
- Proteger la privacidad y la seguridad de los datos personales y sensibles de los pacientes, evitando su uso indebido o su acceso no autorizado.
- Garantizar la calidad y la fiabilidad de los sistemas de ehealth con IA, evitando fallos técnicos o errores humanos que puedan afectar a la salud o a la vida de las personas.
- Asegurar la equidad y la inclusión en el acceso y el uso de los servicios de ehealth con IA, evitando discriminaciones o brechas digitales que puedan generar desigualdades o exclusiones.
- Respetar la ética y los derechos humanos en el desarrollo y la aplicación de los sistemas de ehealth con IA, evitando prácticas abusivas o perjudiciales para las personas o para el medio ambiente.
- Fomentar la transparencia y la rendición de cuentas en el funcionamiento y la evaluación de los sistemas de ehealth con IA, evitando sesgos o manipulaciones que puedan afectar a la confianza o a la legitimidad.
Referencias y Bibliografía
- World Health Organization. (2016). Global diffusion of eHealth: making universal health coverage achievable. Report of the third global survey on eHealth. https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/252529/9789241511780-eng.pdf
- Ping An Good Doctor. (2018). Ping An Good Doctor’s One-minute Clinics to be Fully Operational in 8 Provinces and Cities Across China. https://www.prnewswire.com/news-releases/ping-an-good-doctors-one-minute-clinics-to-be-fully-operational-in-8-provinces-and-cities-across-china-300669284.html
- Babylon Health. (2021). Babylon: The Future of Healthcare. https://www.babylonhealth.com/
- Google Health. (2021). Project Nightingale. https://health.google/projects/nightingale/
- Junta de Andalucía. (2021). Salud Responde. https://www.juntadeandalucia.es/servicioandaluzdesalud/salud-responde/
- openEHR Foundation. (2021). openEHR: An open domain-driven platform for developing flexible e-health systems. https://www.openehr.org/
- Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R.A., Ko, J., Swetter, S.M., Blau, H.M., & Thrun, S. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 115–118. https://doi.org/10.1038/nature21056
- Nuance Communications. (2021). Nuance Dragon Ambient eXperience: The future of healthcare documentation is here. https://www.nuance.com/healthcare/ambient-clinical-intelligence.html
- «Artificial Intelligence in Healthcare: Past, Present and Future» https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6704601/
- «Artificial intelligence in healthcare: a critical review» https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7319218/
- «How artificial intelligence is changing health care delivery» https://www.health.harvard.edu/blog/how-artificial-intelligence-is-changing-health-care-delivery-2019011418569
Escrito en colaboración con ChatGPT
