“La IA no pretende reemplazar a los médicos”.
estoy escuchando Ángela Adamsenfermera registrada y directora ejecutiva de la plataforma de gestión de seguimiento de radiología de IA Salud Inflo. Al compartir por qué la empresa es una solución para los médicos, los pacientes y la industria de la atención médica en su conjunto, dice que la tecnología de inteligencia artificial en la atención médica está dirigida a reparar el caos y el daño. “Debería reemplazar todas las partes rotas de los sistemas de salud a las que no podemos seguir arrojando gente”.
Todo comenzó cuando Adams, entonces enfermera de cuidados intensivos en el Centro Médico de la Universidad de Duke en Carolina del Norte, recibió un mensaje de texto de un colega y amigo que había acudido a urgencias con un dolor abdominal intenso. El amigo de Adams fue llevado de urgencia a una cirugía por apendicitis aguda. Mientras estaba allí, un radiólogo detectó una lesión mamaria importante, sospechosa de malignidad, que requirió seguimiento inmediato. El radiólogo lo documentó, pero el hallazgo desapareció en el sistema.
“No hubo comunicación con su médico de atención primaria”, recuerda Adams. “Y así pasó 10 meses (hasta que) se retrasó el diagnóstico y el tratamiento”.
Una exploración PET posterior reveló cáncer de mama metastásico que se había extendido al cerebro. El amigo de Adams murió un año y medio después, en 2020, el mismo año en que Adams cofundó Inflo Health con el CTO. Nate Sutton.
Adams, cuya experiencia abarca la enfermería de cuidados críticos y el liderazgo en IA en atención médica (mucho antes del aumento de la IA pospandemia), está utilizando la inteligencia artificial para mejorar la atención preventiva y el seguimiento de los pacientes en radiología. Se basa en la misión de Inflo Health: “nunca perderse un seguimiento”.
Adam dice que si Inflo Health hubiera estado disponible, su amiga habría recibido un mensaje de texto indicando que tenía un seguimiento debido a los hallazgos radiológicos y que su médico también habría sido notificado.
Cómo utiliza Inflo Health la IA
Cuando los radiólogos detectan hallazgos sospechosos en exploraciones solicitadas para algo completamente diferente, esos descubrimientos a menudo se pierden en el caos del sistema.
Según un estudio de 2015-17 de la Universidad de Washington y el Hospital y Centro Médico Lahey, aproximadamente El 50% de las recomendaciones radiológicas de seguimiento no se cumplen (excluyendo mamografías), lo que resulta en diagnósticos retrasados, riesgos legales y mayores costos de atención médica. Un estudio reciente encontró que los seguimientos omitidos resultaron en $3 millones en costos anuales de atención médica.
Históricamente, los departamentos de radiología y los líderes hospitalarios han tenía puntos de vista contradictorios sobre delegación en materia de comunicación de seguimiento del paciente. Adams dice que a menudo hay una falla en la comunicación en el sistema de atención médica, pero también hay una brecha de traducción, como cuando la experiencia de un radiólogo no siempre se traduce claramente al médico que ordenó el estudio. A veces, los hallazgos pueden malinterpretarse o pasarse por alto.
Tecnología de imagen moderna (a menudo mejorado con IA) se ha vuelto notablemente bueno en la detección de anomalías no relacionadas, que Adams describe como “incidentalomas”, hallazgos que no fueron el motivo original del examen, como la lesión mamaria descubierta durante la tomografía computarizada de apendicitis de su amiga.
“Estamos viendo una Aumento del 40 % solo en la detección (por imágenes)“, dice Adams. Más hallazgos significan más seguimientos que necesitan coordinación, lo que abruma a un sistema ya tenso.
Si bien las cosas han cambiado dramáticamente en la atención médica, algunos aspectos están peligrosamente atrasados, dice Adams. En el pasado, un radiólogo de un hospital podía llamar al médico de atención primaria y escalar los detalles del paciente en caso de una emergencia. Las llamadas telefónicas ahora han sido reemplazadas por flujos de trabajo automatizados; sin embargo, la tecnología no necesariamente beneficia a los pacientes que reciben atención, ya que se puede perder información potencialmente importante.
Inflo Health utiliza procesamiento de lenguaje natural y modelos de lenguaje de gran tamaño para garantizar que nunca se pierdan las citas y recomendaciones de seguimiento de radiología.
En primer lugar, la plataforma Inflo escanea automáticamente informes de imágenes, como radiografías, tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y ultrasonidos, para identificar y extraer datos relevantes y puntos clave. Si bien los números sobre su precisión no están disponibles, estudios Se han realizado estudios sobre si esto ayuda o perjudica a los pacientes, según el médico.
Estas recomendaciones se priorizan según situaciones urgentes o de alto riesgo, lo que permite a los equipos de atención identificar qué casos requieren atención primero. Este enfoque reduce el seguimiento manual, que es donde la mayoría de las citas de seguimiento a menudo pasan desapercibidas.
Inflo Health también se integra con los sistemas de flujo de trabajo existentes para monitorear los seguimientos en tiempo real, y las tareas se escalan a través de mensajes de texto y notificaciones de la plataforma del proveedor, brindando visibilidad de la eficiencia del personal.
Adams mantiene un estricto enfoque humano.
“La IA no está reemplazando a los radiólogos. Los está capacitando para brindar una atención al paciente más confiable”, me dice Adams.
Según datos de la empresa, la automatización maneja entre el 60% y el 70% de los casos de seguimiento de principio a fin: escenarios sencillos en los que los pacientes responden mensajes y completan sus citas. Los casos restantes se derivan a los coordinadores de atención humana, como aquellos que involucran situaciones complejas con múltiples hallazgos o pacientes oncológicos que navegan por tratamientos.
Según Adams, los pacientes y los radiólogos tienen una mayor visibilidad del proceso, que en última instancia puede salvar vidas.
“Los tenemos en la cima de la pirámide (del flujo de trabajo), y la automatización de la IA se encarga de la mayor parte para que realmente puedan centrar su tiempo, su conocimiento y su energía en esos casos realmente complejos”, afirma Adams.
El efecto de la IA en la atención sanitaria
Ciertos tipos de IA se implementaron en el sistema de salud ya en la década de 1960, me dice Adams, incluidas las puntuaciones Apache (Evaluación de Salud Crónica y Fisiología Aguda) para predecir la mortalidad, así como métodos para predecir el riesgo cardíaco a 10 años, pruebas que ahora están integradas en la atención clínica.
Pero la mentalidad tradicionalista del sistema de atención de salud está frenando a los humanos e inevitablemente los perjudica, dice.
Adams dice que, cuando se trata de adoptar tecnología, los sistemas de salud están una década por detrás de otras industrias. En su opinión, añadir más humanos al problema no funciona. “A fin de cuentas, la IA (y sus fundamentos) son sólo matemáticas”, afirma.
Según la filosofía detrás de Inflo Health, cuando la tecnología se implementa para apoyar a los humanos en lugar de reemplazarlos, los resultados benefician no solo a los médicos y los flujos de comunicación de sus equipos, sino también al sistema de atención médica en general.
El impacto parece ser mensurable: trabajando con Inflo Health, East Alabama Medical Center aumentó los seguimientos en un 74%según el Colegio Americano de Radiología. Además, Inflo Health informa que hasta la fecha se han visto afectadas 125.000 vidas en total.
Estos datos respaldan algo que Adams enfatiza: “La mayor vocación de la tecnología es devolverle a los humanos las dos cosas más importantes de la vida que no se pueden comprar, que son la salud y el tiempo”.
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