La atención médica genera una gran cantidad de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), al contemplar el uso de energía para hospitales, calefacción, ventilación, construcción, viajes de proveedores, personal médico y pacientes, entre otros.
Entre Estados Unidos, Canadá, Australia y Reino Unido, emiten ~7.5 × 10 14 gramos (g) de dióxido de carbono equivalente (CO 2 -eq) anualmente, tan solo en emisiones relacionadas con los servicios de atención médica. En el mundo alrededor del 10% de todas las emisiones GEI se deben a procesos de atención de la salud, y todo lo que esta conlleva, como el desarrollo y transporte de productos farmacéuticos o dispositivos médicos, uso de tecnología, desechables, limpieza, y más.
Por ello soluciones de Salud Digital como la telemedicina, que permite evitar traslados de pacientes y médicos a centros de salud, o la Inteligencia Artificial para la decisión médica, son opciones para la reducción de emisiones en el sector. El crecimiento exponencial de la telemedicina durante la pandemia hizo más evidentes sus ventajas en la reducción de emisiones de GEI.
Investigadores estadounidenses realizaron un análisis que mostró que la IA autónoma tiene el potencial de reducir las emisiones de GEI en atención médica hasta en un 80%. “La tecnología de salud digital, y específicamente la telemedicina o telesalud, tiene el potencial de mejorar la atención al paciente, la salud de la población, reducir el costo per cápita de la atención médica y mejorar la experiencia de brindar atención”, explica su artículo publicado en Nature.
Asimismo, los investigadores destacan a la IA autónoma, como otra de las alternativas con un gran potencial para mejorar la calidad en la atención médica, sobre todo cuando son sistemas de IA que realizar tareas imitando capacidades cognitivas del ser humano. “Estos sistemas de IA antropomórfica no están programados explícitamente y, en cambio, aprenden de los datos para realizar tareas altamente cognitivas, como las que suelen realizar los profesionales de la salud capacitados”, explican los autores.
De esta forma los sistemas de IA tendrían el potencial de igualar el acceso a la atención médicas para poblaciones que no cuentan con cobertura de salud.
Un ejemplo de IA autónoma que exponen los autores es para la gestión y manejo de la salud de un paciente que vive con diabetes. La necesidad de un equipo completo de especialistas, desde la atención primaria, hasta la atención oftalmológica, requiere citas clínicas por separado. Para realizar exámenes oculares es posible utilizar la IA autónoma, que se ha sido reconocida como un método validado.
Incluso la Administración de Medicamentos y Alimentos de Estados Unidos (FDA), aprobó la primera IA autónoma en 2018, precisamente para exámenes de vista para pacientes diabéticos.
“A medida que el uso de sistemas autónomos de IA se expande en la industria de la salud, la medición de las emisiones de carbono en el mundo real atribuidas a estos sistemas en comparación con la atención habitual ayudará a dilucidar las posibles contribuciones de la IA autónoma en la reducción de las emisiones de la atención médica”, concluyen los autores. Puedes consultar el estudio completo en el siguiente enlace: https://www.nature.com/articles/s41746-022-00605-w
