Algunos hablan que habrá un antes y después del COVID-19. Probablemente tengan razón. Soy optimista y confió en que, como sociedad, adquiramos un aprendizaje que nos prepare ante futuros desafíos. La pandemia por el COVID-19 está suponiendo una alteración drástica de nuestra forma de vida y exponiendo a una tensión sin precedentes a nuestro sistema de salud.
Se estén realizando grandes esfuerzos colaborativos para enfrentar la crisis. Entre ellos incorporar la inteligencia artificial en la atención médica como una herramienta para aliviar la enorme exigencia que la epidemia está sometiendo a nuestros hospitales. Se está abordando la implementación rápida de soluciones basadas en IA dejando en segundo plano aspectos como la privacidad o la metodología adecuada para la evaluación de una nueva tecnología sanitaria antes de su uso en pacientes. Cuestiones que requerirían de un análisis sosegado que la situación dramática que estamos viviendo nos incita a obviar.
Hay que tener en mente una advertencia: si no se ha seguido un ciclo de validación adecuado, estos sistemas basados en IA podrían no ser lo suficientemente robustos. Es decir, podrían no funcionar correctamente.
Usos posibles de la IA contra el COVID-19
A continuación se enumeran una serie de casos de uso de la aplicación de la IA en la lucha contra el COVID-19 en el entorno hospitalario[1].
Screening de pacientes infectados
Es uno de los usos habituales de la IA, se basa en desarrollar una herramienta automatizada que permite a los pacientes comprobar sus síntomas y recibir consejo sobre precauciones a considerar o qué cuidados son necesarios. Se están desplegando en forma de chatbots o aplicaciones para el móvil. Dado que el conocimiento sobre el virus se incrementa cada día este tipo de soluciones requiere de una actualización constante.
Identificar pacientes de alto riesgo
Se trata de identificar los pacientes con mayor riesgo de ser afectados por la enfermedad de forma que se puedan tomar medidas preventivas sobre ellos.
Screening del personal sanitario
Se puede utilizar la IA para detectar síntomas temprano de contagio en el personal sanitario. Se han desarrollado algunos wereables que permiten una identificación temprana de síntomas de COVID-19 como ritmo cardiaco y temperatura elevada. Esto permite una alerta temprana de que profesionales podrían requerir de aislamiento o recibir cuidado médico.
Detectar COVID-19 y diferenciarlo de otras enfermedades respiratorias
La forma estándar de detectar la enfermedad es mediante un análisis PCR de una muestra del paciente. La IA podría ser una alternativa más rápida a este tipo de test. Una opción sería mediante el análisis automático de imágenes de pulmón tomadas por modalidades de rayos X o tomografía computarizada (CT) que permitiera distinguir el COVID-19 o la neumonía inducida por COVID-19. Otras alternativas más imaginativas aunque no concluyentes es la de construir un modelo que permite caracterizar al paciente del COVID-19 mediante el sonido de su tos.
Predecir que pacientes con COVID-19 empeorarán
Una de las cuestiones más acuciantes para nuestros hospitales es predecir que pacientes empeoraran y con qué velocidad. Se están intentando validar modelos predictivos que respondan a esa cuestión de la forma más rápida posible. Por ejemplo, se están validando modelos con el objeto de predecir si un paciente sufrirá el síndrome de distrés respiratorio agudo (ARDS), fallo respiratorio o sepsis. Otros esfuerzos se están realizando para construir modelos predictivos sobre qué pacientes requerirán pronto un traslado a la UCI.
Seguimiento de camas hospitalarias y suministros
Se están construyendo modelos para predecir cuándo los hospitales podrían quedarse sin capacidad de camas, ventiladores y otros suministros. Los modelos tratan de predecir cuándo se producirá el punto de ruptura.
Control de pacientes fuera del hospital
Se están desarrollando dispositivos basados en IA para la monitorización de pacientes con COVID-19 en el domicilio. Los dispositivos predicen si el paciente puede evolucionar hacia una situación que requiera de atención urgente o efectos adversos asociados con el uso de la hidroxicloroquina.
Detección a distancia de temperatura
Se basan en sistemas de detección remota de temperatura que alertan sobre personas con fiebre en espacios públicos.
Medir la respuesta a los tratamientos experimentales
Se trata de construir modelos que permitan comparar las
imágenes de pulmón de pacientes que participan en ensayos clínicos para determinar si se detecta algún
tipo de mejoría.
[1] STAT’s guide to how hospitals are using AI to fight Covid-19. C. Ross, R. Robbins, E. Brodwin. march 31, 2020.