Por Manuel Filomeno
Los usos y aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en hospitales de todo el mundo es una realidad, desde el análisis de grandes volúmenes de datos hasta la instalación de chatbots que ayudan a realizar citas y resolver dudas de manera inmediata.
Sin embargo, ¿de qué manera estas innovaciones impactan en la atención directa del paciente? Experiencias de científicos de datos y profesionales de la salud pueden servir como un punto de referencia para que los administradores de los nosocomios encuentren nuevas maneras de aplicar la tecnología.
Algunos ejemplos de cómo se aplica la IA en la atención a pacientes fueron tema de debate durante el Congreso Internacional de IA en Salud, organizado por la Universidad Franz Tamayo, Unifranz.
Fabián Villena, científico de datos del Instituto Milenio de Chile, en su ponencia “Introducción a la ciencia de datos e inteligencia artificial en salud”, hizo un repaso sobre los fundamentos de esta nueva tecnología y dio ejemplos claros de su aplicación en el vecino país.
“A través del uso de la IA podemos hacer mucho por los pacientes, si a esto le sumamos la ciencia de datos, las posibilidades son aún mayores”, explica el experto.
Villena señala que, en 2023, se elaboró un proyecto para ayudar a los hospitales a contactar a pacientes que faltaban a sus citas y controles médicos de manera automática, lo cual se pudo lograr mediante el desarrollo de un modelo predictivo, que tomaba en cuenta ciertas características que hacían que estos pacientes faltaran con mayor frecuencia a sus citas.
“El hospital tenía un problema, existía un grupo de pacientes que no asistía a sus citas con regularidad y no contaban con el recurso humano para poder contactarlos y recordarles sus citas, entonces, ellos nos pidieron que desarrollemos un modelo predictivo que, en base a los antecedentes y otras características de los pacientes, seleccionaba a aquellos más propensos a faltar y les enviaba una alerta”, explica el científico de datos.
El siguiente paso fue trabajar con las listas de espera del hospital, con el objeto de reducir el tiempo que los pacientes deben aguardar para obtener una cita con un especialista. Para esto se desarrolló un software de reconocimiento de texto libre el cual asigna a cada paciente un código que contiene la enfermedad del paciente, el motivo de su cita, la urgencia de la misma, entre otros parámetros.
“Para hacer esto, nos tuvimos que complicar un poco más ya que las listas están escritas en texto libre, es decir que los profesionales de salud pueden escribir lo que a ellos les parezca en los campos del formulario y eso supone una complicación para un sistema que debe leer y clasificar esa información”, agrega.
Luego de un trabajo de entrenamiento exhaustivo, según el experto, lograron desarrollar un modelo capaz de extraer información relevante de esta fuente de datos no estructurados. Con el modelo funcionando, trataron de implementarlo en otras áreas y generar un sistema de transcripción automático de texto y extracción automática de información en donde, por ejemplo, se pueda transcribir el texto dictado por un dentista y cruzarlo con la información relevante de las historias clínicas.
Otra de las innovaciones impulsadas por Villena y su equipo fue la generación de un modelo que permita la clasificación de enfermedades mediante la asignación de códigos internacionales.
“Entonces lo que nosotros hicimos, a través de un modelo de codificación automática, fue asignarle un código internacional de enfermedades a cada una de los 30 millones de interconsultas de pacientes que teníamos en las bases de datos”, acota.
Otros proyectos del Instituto Milenio incluyen la aplicación del machine learning para la identificación de parámetros dento faciales y su clasificación para la Escuela de Odontología de la Universidad Católica de Chile.
Este modelo puede reconocer ciertas características en los rostros de las personas que pueden determinar o ser síntomas de algunas de las condiciones odontológicas más comunes.
“Este proyecto aún se encuentra en desarrollo, pero, durante el entrenamiento, el modelo ha mostrado resultados prometedores”, agrega el experto.