Según diversas publicaciones, la Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta que puede potenciar y fortalecer los sistemas de atención médica en países de ingresos bajos y medios.
El avance tecnológico alcanzado durante las últimas décadas ha permitido la revolución de la medicina y la atención médica. En el caso de la IA, esta se ha beneficiado gracias al amplio acceso a internet a nivel global, así como el avance de la tecnología de microprocesadores que masificó la producción de teléfonos inteligentes, tabletas e incluso dispositivos de realidad virtual.
La IA tiene el potencial de cambiar la atención médica y la implementación de programas de salud pública en lugares donde el acceso a la atención médica continúa siendo un desafío. En países de ingresos medios y bajos (PIMB) la IA puede aplicarse para construir sistemas de salud estandarizados y con mejores procesos de atención con un enfoque basado en datos. Además, la IA también puede incrementar la calidad y cantidad del personal médico en estos países
Un estudio reciente publicado en npj Digital Medicine evaluó el alcance y la naturaleza de las herramientas y tecnologías de IA en contextos específicos de PIMB. Los autores realizaron una revisión sistemática de alcance que incluyó una amplia variedad de términos de búsqueda relacionados con IA y atención médica.
La búsqueda en cuestión registró materiales bibliográficos publicados entre el 1 de enero de 2009 y el 30 de septiembre de 2021 en las bases de datos Scopus, EMBASE, MEDLINE, Global Health y APA PsycInfo, y literatura gris de una búsqueda de Google Scholar. Solamente se incluyeron estudios que informaron evaluaciones cuantitativas o cualitativas de una aplicación real de IA en un contexto de PIMB.
La revisión planteó los siguientes cuestionamientos:
- ¿Cuáles son los efectos de la tecnología actual basada en IA en la prestación de atención médica? Por ejemplo: diagnóstico, tratamiento, resultados de salud, tiempo del proveedor o del paciente, costos, entre otros.
- ¿Cuáles son las experiencias de los proveedores y los pacientes con respecto a la aplicación de la tecnología sanitaria actual basada en IA? Por ejemplo: aceptación confianza en tecnología, viabilidad, etc.
- ¿Cuáles son los elementos clave que respaldan o desafían la implementación de IA en el contexto de atención médica de PIMB?
La búsqueda encontró más de mil estudios y luego de pasar por los filtros sobre el contenido de los títulos, resúmenes, así como la elegibilidad y la exclusión de artículos repetidos los autores trabajaron con diez estudios. Los estudios se realizaron en China, Latinoamérica, Sud Asia, y África Subsahariana.
Las aplicaciones de IA incluyeron: sistemas de apoyo a la decisión clínica, planificación de tratamientos y asistentes de triaje y chatbots de salud. Además, solo la mitad de los artículos informaron qué algoritmos y conjuntos de datos se utilizaron para entrenar la IA.
“Se informó una serie de desafíos del uso de herramientas de IA, incluidos problemas de confiabilidad, impactos mixtos en los flujos de trabajo, poca facilidad de uso y falta de destreza con los contextos locales”, explicaron los autores. Asimismo, reconocieron que existen muchas barreras que afectan el desarrollo y la adopción exitosa de este tipo de herramientas en estos contextos como la disponibilidad limitada de datos, la confianza y la evidencia de rentabilidad en los PIMB.
“Se necesitan evaluaciones adicionales del uso de la IA en el cuidado de la salud en los países de ingresos bajos y medianos para identificar su efectividad y confiabilidad en entornos del mundo real y generar comprensión de las mejores prácticas para implementaciones futuras”, concluyeron los autores.
